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L'accelerazione la diagnosi e del trattamento di Cancro con spettrometria di massa ha basato le tecniche

Thought LeadersLivia EberlinAssistant ProfessorUniversity of Texas

Un'intervista con Livia Eberlin, assistente universitario all'università del Texas ad Austin, discutente lo sviluppo di spettrometria di massa ha basato le tecniche per la diagnosi del cancro ed ha migliorato i risultati clinici.

Perché c'è un'esigenza delle alternative all'analisi citologica nel campo dell'oncologia?

Nel contesto degli ambulatori del cancro, il metodo che è stato nella clinica per analizzare i tessuti che stanno eliminandi dal paziente per assicurarsi che tutto il cancro sia stato eliminato è chiamato un'istopatologia.

Quello è fatto con l'analisi delle sezioni congelate. Questi sono pezzi di tessuto che sono inviati ad un laboratorio e poi sono congelate, sezionate e sono macchiate. Il patologo poi esamina la sezione macchiata del tessuto sotto un microscopio per determinare se tutto il cancro è stato eliminato o non durante quella procedura chirurgica.

Il problema è che questa procedura può richiedere molto tempo. A volte gli ambulatori sono prorogati di 35 - 40 minuti perché dovete aspettare l'analisi congelata della sezione da fare. Può anche essere abbastanza soggettiva perché questo trattamento di congelamento del tessuto rapidamente durante la chirurgia per potere convincere una sezione affinchè il patologo esamini per mezzo di un microscopio può causare alcuni cambiamenti all'istologia del tessuto ed alla citologia. Per un patologo può essere duro valutare precisamente se c'è cancro o non in quella regione della sezione del tessuto.

C'è un'esigenza incredibile delle nuove tecnologie che potrebbero applicarsi nella clinica, preferibilmente nella sala operatoria, aiutare i chirurghi fornendo loro le informazioni sulla presenza o sull'assenza di cancro a determinate posizioni dell'organismo.

Ciò guiderebbe la resezione chirurgica in modo che sapessero, alle posizioni specifiche quando stanno eliminando il cancro, se tutto il cancro è stato eliminato o non e se quella è una regione di tessuto sano che può rimanere o di tessuto malato che ancora necessità di essere eliminato.

Credito di immagine: Shutterstock/Komsan Loonprom

Come possono le tecniche basate spettrometria di massa essere usate per migliorare la diagnosi ed il video dei pazienti con cancro?

La spettrometria di massa è una delle tecnologie analitiche che possono fornire il più ad alto livello della sensibilità e della specificità per l'analisi chimica. Con spettrometria di massa, possiamo realmente scavare in profondità nella composizione molecolare dei campioni complessi e dire, “questi sono i metaboliti specifici che sono presenti in questo campione. Queste sono i lipidi che sono presenti e le proteine pure„.

Con quello gentile di informazioni molecolari dettagliate, possiamo poi valutare se un campione, ci lasciasse dire un campione clinico quale un pezzo di tessuto, è malato o se è tessuto sano in un modo dei secondi. Quello è perché i profili di queste molecole sono molto caratteristici delle celle che sono in buona salute o delle celle che sono cioè celle malate che hanno cancro.

Se possiamo adattare la tecnologia di spettrometria di massa, che è ancora principalmente una tecnologia di ricerca e sviluppo che richiede la strumentazione relativamente complessa, per tradurrla alla clinica e per mettere queste tecnologie nelle mani dei clinici, diciamo i chirurghi o i patologi che sono i professionisti clinici che prendono queste decisioni, noi può autorizzarli con informazioni molecolari che possono essere altamente accurate riguardo alla diagnosi di un esemplare clinico. In quel modo, possiamo fornire nuove informazioni che sono corrente non disponibili aiutare i clinici a prendere le migliori decisioni del trattamento per i loro pazienti.

Come queste tecniche confrontano al gene ed all'ordinamento del RNA?

Le tecniche di spettrometria di massa sono usate normalmente per analizzare le molecole quali i metaboliti, i lipidi e le proteine. In particolare, per la tecnologia che sto sviluppando, pricipalmente abbiamo messo a fuoco sulle piccole molecole, che sarebbero metaboliti, acidi grassi e lipidi. Quando confrontate a DNA e RNA-seguente, state esaminando i tipi completamente differenti di molecole. Inoltre, che cosa penso sta facendo appello a circa informazioni metaboliche è che stanno fornendo una maschera in tempo reale dei trattamenti che stanno continuando nel tessuto.

Con DNA e RNA, state esaminando le mutazioni o i reticoli globali di espressione dei geni e dei trattamenti della trascrizione che stanno continuando in celle. Con i metaboliti, state esaminando i prodotti finiti di queste reazioni, cose che stanno accadendo in tempo reale nella cella relativa a metabolismo, ecc. Entrambi gli approcci hanno valore incredibile.

È notevole come il DNA ed il RNA che ordinano le tecnologie sempre più stanno incorporandi all'interno della clinica. Può fornire informazioni sulla probabilità che qualcuno svilupperà, ci ha lasciati dire, certo tipo di cancro al seno e che ha valore incredibile in pazienti di gestione.

Con spettrometria di massa, che cosa stiamo provando a fare è di contribuire a migliorare le decisioni cliniche in tempo reale quasi. Particolarmente con il tipo di spettrometria di massa che il mio laboratorio fa, l'analisi che possiamo assicurare è completata in alcuni secondi. Se paragonate questo a DNA ed a RNA che ordinano, quello richiede normalmente tempo maggiore. Con spec. della massa, potremmo fornire questi informazioni alta capacità di lavorazione eventualmente per accelerare e migliorare la decisione del trattamento per il paziente.

Prego potete dirci circa la vostra ricerca recente su neoplasia della tiroide?

La nostra ricerca con tumore della tiroide è messa a fuoco sui pazienti d'aiuto che entrano in clinica con un nodulo della tiroide per conoscere se il nodulo è un nodulo cancerogeno che deve essere eliminato, o se è un nodulo benigno che necessariamente non richiede la chirurgia.

L'incidenza del tumore della tiroide sta aumentando rapido di U.S.A. ed intorno al mondo e ~50% della gente dall'età di 60 troverà un nodulo in loro tiroide. Le buone notizie sono che la maggior parte dei noduli della tiroide è benigna, in modo da queste non sono lesioni cancerogene che debbano essere eliminate.

Ora il problema è che i metodi correnti di citologia che sono usati per valutare le celle da una biopsia della tiroide sotto un microscopio sono spesso inconcludenti. Per un clinico può essere duro dire se un nodulo è benigno o maligno. Il così molto tempo, pazienti entra in chirurgia senza anche sapere se hanno cancro. Potete determinare se è cancro durante la chirurgia, ma nella maggior parte dei tempi per il tipo follicolare di neoplasma il paziente non ha cancro, in modo dall'ambulatorio fosse probabilmente inutile.  .

Che cosa stiamo provando a fare è di usare la spettrometria di massa prima che l'ambulatorio analizzare queste celle da una biopsia come minimo dilagante del nodulo per determinare esattamente se la persona ha cancro e così chirurgia, o se il nodulo sia benigno e così contribuisce ad impedire gli ambulatori inutili, che sono terribili per il paziente, ma sia egualmente costoso e un carico al sistema sanitario.

Credito di immagine: Vitanovski jovan di Shutterstock/

Che cosa erano le conclusioni di questo studio ed erano i risultati significativi?

Abbiamo iniziato questo studio nel tumore della tiroide facendo uso dei tessuti contati. Questi sono tessuti che già sono stati raccolti dai pazienti e sono disponibili come risorse per i ricercatori. Abbiamo analizzato 178 tessuti ed acquistati sopra cento mila spettri di massa. Era un insieme di dati realmente grande. Abbiamo usato quelle informazioni per sviluppare i classificatori statistici che potrebbero determinare se un nodulo fosse cancro o se fosse appena un tumore benigno. Abbiamo provato quello ed abbiamo fatto bene per un tipo specifico di tumore della tiroide, carcinoma papillare della tiroide. Abbiamo avuti più di accuratezza di 90%. Per i tipi follicolari, abbiamo avuti accuratezza di 83%, che è realmente buona considerando che questo tipo di nodulo della tiroide non potesse essere determinato con citologia sola.

Poi abbiamo iniziato uno studio di prova futuro nella clinica, in cui i pazienti stavano entrando per una biopsia sistematica ed abbiamo ottenuto una biopsia supplementare per il nostro studio. Abbiamo fatto finora quello con sopra cento pazienti ed abbiamo tenuto la nostra accuratezza nella diagnosi ad appena circa 90%.

Questi risultati sono realmente emozionanti perché, in molti questi casi, abbiamo avuti informazioni che potrebbero impedire ai pazienti di entrare in ambulatorio potenzialmente inutile. Ma dobbiamo fare uno studio molto più grande di convalida che pianificazione fare come progetto multicentrato per convalidare questi risultati e per provare il suo valore per cura paziente.

Egualmente avete sviluppato una penna di MassSpec del `' per migliorare l'accuratezza delle diagnosi. Che cosa è questa unità e come funziona?

La visione nello sviluppare la penna di spec. della massa era di fornire un'unità tenuta in mano e di facile impiego basata sull'analisi di spettrometria di massa che potrebbe essere usata ordinariamente dai chirurghi e dai patologi. La abbiamo voluta essere qualcosa che potrebbero trattare, autorizzarli per fare l'analisi ed approfittare dell'alta precisione e della sensibilità dell'analisi di spettrometria di massa nell'aiuto loro prenda le decisioni cliniche.

Esamino l'unità della penna di MasSpec, guarda abbastanza semplice e quella era l'intenzione. È un apparecchio manuale e sebbene lo abbiamo chiamato una penna, naturalmente, non funziona come penna, ma funziona fornendo una singola gocciolina del solvente alle molecole dell'estratto da un tessuto. Per lo più, usiamo l'acqua per il suggerimento della penna ed abbiamo automatizzato il trattamento in modo che una volta che toccate il tessuto ed avviate l'unità con una pagaia del piede, tutto accadesse senza altro input dell'utente.

L'acqua è un solvente incredibile. Una volta che quella gocciolina di acqua interagisce con il tessuto, estrae i metaboliti, i lipidi e perfino le piccole proteine dal tessuto. Poi abbiamo un sistema della tubatura che trasferisce quella gocciolina tutto il modo allo spettrometro di massa.

Facendo uso di questa impostazione, otteniamo l'analisi molecolare di queste molecole in tempo reale quasi basato sul reticolo di queste molecole, possiamo poi dire il chirurgo o il clinico che per mezzo dell'unità, questo posto in cui avete analizzato questa regione del tessuto siete cancro o tessuto normale. Facciamo quello in un calendario di circa 10-15 secondi. Il tempo può essere un piccolo più breve o più lungo principalmente secondo fin dove il vostro spettrometro di massa proviene dal sito del tessuto e dal sistema della tubatura che usiamo. Abbiamo esaminato sopra mille tessuti in laboratorio e le nostre accuratezze per la diagnosi del cancro sono abbastanza emozionanti, intorno 96%. Siamo stati nella clinica che collauda questa unità nella sala operatoria in vivo e sui tessuti ora di recente asportati con oltre 100 ambulatori ed i risultati intraoperative realmente stanno promettendo pure

Siamo nel corso della pubblicazione del questo studio pilota, che realmente indica che la tecnologia di spettrometria di massa ha valore incredibile nella guida delle decisioni cliniche. Con la penna di spec. della massa, penso che la semplicità e la facilità d'uso nel modo che abbiamo progettato la tecnologia realmente stia facendo appello a. Può essere incorporata bene in un flusso di lavoro clinico con i requisiti di formazione minimi

Credito di immagine: Penna di massa di spec. dal gruppo di ricerca di Livia S. Eberlin

Perché avete scelto di mettere a fuoco su cancro ovarico?

Stiamo lavorando al cancro ovarico nel mio laboratorio per alcuni anni da quando ho iniziato il mio laboratorio ed il fuoco su cancro ovarico è stato determinato dal nostro desiderio di aiutare i pazienti e le donne che stanno soffrendo da questa malattia.

Egualmente abbiamo avuti un progetto in corso esaminare i vari aspetti della diagnosi clinica dei risultati del trattamento e del cancro ovarico. Quando abbiamo sviluppato la penna di spec. della massa, abbiamo conosciuto che in chirurgia del cancro ovarico può essere realmente duro identificare le regioni di metastasi, che è dove il cancro ovarico sta spargendosi, che siamo molto comuni per il cancro ovarico dell'alto grado.

Trovate normalmente il cancro ovarico in tutto l'intercapedine addominale di un paziente. Per un chirurgo, può essere realmente importante avere uno strumento che li aiuterà per identificare queste regioni potenziali di metastasi per eliminare tutto cancro.

Sappiamo dai dati clinici che ci sono stati estesi studi che mostrano che quella eliminare tutto cancro dal paziente darà loro ad un'più alta probabilità della sopravvivenza sana. Era uno scenario in cui abbiamo avuti accesso a questi pazienti e tessuti e c'era un bisogno clinico importante. Siamo estremamente appassionati circa l'aiuto dei malati di cancro ovarici.

Credito di immagine: Shutterstock/David A. Litman

La tecnica comprende l'uso dell'apprendimento automatico. Pensate il AI e l'apprendimento automatico farà parte vitale del futuro per i sistemi diagnostici clinici?

Credo che il AI e l'apprendimento automatico facciano parte parti essenziali della decisione clinica e quello accadrà più presto di prevediamo. Sono le tecnologie essenziali, particolarmente poichè stiamo avanzando costantemente verso i grandi dati ed i dati molecolari d'incorporazione con informazioni della rappresentazione e cliniche.

Una volta che cominciate ottenere a questi insiemi di dati complessi e provare a prendere le decisioni basate su questi informazioni complesse, c'è un limite a cui il cervello umano può fare rapido ed automaticamente. Il AI e l'apprendimento automatico d'incorporazione saranno critici da raggiungere quel livello di capacità di lavorazione e di certezza.

Ma devo dire che c'è molta campagna pubblicitaria in materia pure. È realmente importante per i ricercatori come me stesso e sto provando costantemente ad imparare più circa AI e l'apprendimento automatico, per selezionare gli strumenti di destra per assicurarmi che i nostri modelli non siano sovra-installazione.

La convalida dei vostri modelli, verificando i vostri modelli e l'uso degli insiemi di dati indipendenti e dei campioni clinici sarà cruciale da mostrare il valore e la robustezza di questo tipo di tecnologia per aiutare la cura clinica.

Pensate che queste tecniche l'un giorno sorpassino l'istopatologia, o lavorate accanto?

Penso che le nuove tecnologie come spettrometria di massa ed altre modalità siano complementari a cui i patologi già stanno facendo. L'aspetto umano della valutazione del tessuto per la diagnosi è determinante per cura paziente.

Il pensiero, o almeno il mio scopo, è di autorizzare i clinici con le più nuove tecnologie che possono aiutarle per prendere le decisioni. Per non sostituirli, ma aiutarli per rendere decisioni più informate e migliori, basate particolarmente sulle informazioni molecolari che sono affidabili e possono essere altamente premonirici dello stato di malattia.

Perché lo avete ritenuto eravate importante da dividere il vostro lavoro a Pittcon 2020?

Sono stato a Pittcon parecchie volte. È una conferenza che godo di molto perché combina parecchi campi di chimica e di chimica analitica. C'è questi barriera ed aspetto freschi a, che è tutte le nuove tecnologie che è lanciato durante la conferenza ogni anno.

Penso quello che vedo i colloqui scientifici e che ottengo questi nuove informazioni sulle che gente sta lavorando sopra e sta sviluppando, sono realmente emozionante e mi motivo anche per perseguire i nuovi campi di ricerca. L'esposizione è egualmente realmente fresca.

Potere vedere i venditori ed i nuovi prodotti che stanno lanciandi per aiutare i ricercatori nell'accademia e nell'industria è qualcosa che sia speciale ed unico a Pittcon. È grande viale per rete pure.

Gli eventi come Pittcon sono realmente importanti affinchè me parlino con altri scienziati e ricercatori e da dividere le idee e vedere se hanno di input. Come possiamo migliorare sviluppiamo che cosa stiamo facendo? Come possiamo pensare ai nuovi modi raggiungere i nostri scopi ed aiutare i pazienti?

Quell'interazione con l'altra gente che è principale nel campo è molto importante per i ricercatori e per gli studenti pure. Di nuovo, vedere la tecnologia ed i prodotti che stanno lanciandi dall'industria nelle società è egualmente qualcosa che stia facendo appello e possa aiutare alla nostre ricerca e strumentazione.

Gli eventi come Pittcon sono realmente importanti per me alla rete, parlare con altri scienziati ed altri ricercatori e dividere le idee e vedere se hanno di input. Come possiamo migliorare sviluppiamo che cosa stiamo facendo? Come possiamo pensare ai nuovi modi raggiungere i nostri scopi ed aiutare i pazienti?

Quell'interazione con la gente che è principale nel campo è molto importante per i ricercatori e per gli studenti di laureato pure. Di nuovo, vedere la tecnologia ed i prodotti che stanno lanciandi dall'industria nelle società è egualmente qualcosa che stia facendo appello e possa aiutare alla nostre ricerca e strumentazione.

Dove possono i nostri lettori trovare più informazioni?

Circa Livia Eberlin

Livia Schiavinato Eberlin era nata e sollevata a Campinas, São Paulo, Brasile. La sua passione per spettrometria di massa (MS) iniziata come assistente di ricerca dello studente non laureato al laboratorio di Thomson di State University di Campinas (UNICAMP).

Ha ricevuto il suo B.S. in chimica da UNICAMP nel 2007 e poi si è mossa verso U.S.A. nel 2008 per iniziare un programma di PhD in chimica analitica alla Purdue University nell'ambito del mentoring di prof. R. Graham Cooks.

Durante il suo PhD, Livia ha sviluppato ed applicato la rappresentazione ambientale del ms di ionizzazione alla diagnosi umana del cancro. Nel rispetto del suo lavoro innovatore di PhD, Livia ha ricevuto molti premi compreso il premio dell'impronta del premio Nobel dalla società di prodotto chimico americano.

Nel 2012, ha iniziato il suo lavoro postdottorale alla Stanford University sotto la guida di prof. Richard N. Zare, dove ha continuato a sviluppare la tecnologia del ms per la ricerca biomedica. Durante quel tempo, ha ricevuto L'Oréal per le donne nell'amicizia di scienza, una via K99 al premio di indipendenza dal NIH/NCI ed è stata quotata in Forbes 30 nell'ambito della lista 30 nella scienza e nella sanità.

Nel 2016, Livia ha iniziato la sua carriera indipendente come assistente universitario nell'instituto di chimica all'università del Texas ad Austin. Da allora, Livia ed il suo gruppo hanno ricevuto parecchi riconoscimenti per la loro ricerca.

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