血清代謝組學(xué)助力肺腺癌早期檢測(cè)和肺結(jié)節(jié)分類(lèi)
- 分類(lèi):行業(yè)動(dòng)態(tài)
- 作者:
- 來(lái)源:
- 發(fā)布時(shí)間:2023-09-19 09:38
- 訪(fǎng)問(wèn)量:
【概要描述】肺癌是一種復(fù)雜的異質(zhì)性惡性腫瘤,肺腺癌(LUAD)是非小細(xì)胞肺癌中最常見(jiàn)的組織學(xué)亞型,約占肺惡性腫瘤的50%。由于缺乏腫瘤特異性生物學(xué)信息,因此,用于LUAD早期診斷和肺結(jié)節(jié)準(zhǔn)確分類(lèi)的生物標(biāo)志物的需求尚未得到滿(mǎn)足。細(xì)胞水平上,循環(huán)腫瘤細(xì)胞(CTC)可能有助于監(jiān)測(cè)肺癌的進(jìn)展,但CTC的靈敏度僅為70%,并且需要數(shù)小時(shí)的抗體識(shí)別和富集,無(wú)法用于大規(guī)模癌癥篩查。分子水平上,組學(xué)工具為癌癥診斷的臨床決策提供信息并指導(dǎo)精準(zhǔn)醫(yī)療,其中代謝分析更接近疾病表型,可測(cè)量生物活性的最終產(chǎn)物,是檢測(cè)早期癌癥的有前途的工具。2022年12月,上海交通大學(xué)醫(yī)學(xué)院婁加陶教授在Advanced Science上發(fā)表了題目為“Integrative Serum Metabolic Fingerprints Based Multi‐Modal Platforms for Lung Adenocarcinoma Early Detection and Pulmonary Nodule Classification”的文章,采用血清代謝組學(xué)分析和多模態(tài)識(shí)別的人工智能策略,實(shí)現(xiàn)了LUAD的早期診斷和肺結(jié)節(jié)的準(zhǔn)確分類(lèi)。
血清代謝組學(xué)助力肺腺癌早期檢測(cè)和肺結(jié)節(jié)分類(lèi)
【概要描述】肺癌是一種復(fù)雜的異質(zhì)性惡性腫瘤,肺腺癌(LUAD)是非小細(xì)胞肺癌中最常見(jiàn)的組織學(xué)亞型,約占肺惡性腫瘤的50%。由于缺乏腫瘤特異性生物學(xué)信息,因此,用于LUAD早期診斷和肺結(jié)節(jié)準(zhǔn)確分類(lèi)的生物標(biāo)志物的需求尚未得到滿(mǎn)足。細(xì)胞水平上,循環(huán)腫瘤細(xì)胞(CTC)可能有助于監(jiān)測(cè)肺癌的進(jìn)展,但CTC的靈敏度僅為70%,并且需要數(shù)小時(shí)的抗體識(shí)別和富集,無(wú)法用于大規(guī)模癌癥篩查。分子水平上,組學(xué)工具為癌癥診斷的臨床決策提供信息并指導(dǎo)精準(zhǔn)醫(yī)療,其中代謝分析更接近疾病表型,可測(cè)量生物活性的最終產(chǎn)物,是檢測(cè)早期癌癥的有前途的工具。2022年12月,上海交通大學(xué)醫(yī)學(xué)院婁加陶教授在Advanced Science上發(fā)表了題目為“Integrative Serum Metabolic Fingerprints Based Multi‐Modal Platforms for Lung Adenocarcinoma Early Detection and Pulmonary Nodule Classification”的文章,采用血清代謝組學(xué)分析和多模態(tài)識(shí)別的人工智能策略,實(shí)現(xiàn)了LUAD的早期診斷和肺結(jié)節(jié)的準(zhǔn)確分類(lèi)。
- 分類(lèi):行業(yè)動(dòng)態(tài)
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