O nouă metodă prezice cu acuratețe mutațiile în cancerul pulmonar
O echipă de cercetători a dezvoltat o metodă inovatoare pentru a prezice cu precizie modificările genetice care cauzează cancerul pulmonar, fără a utiliza tehnici de laborator mai lente și costisitoare.
Această tehnologie a reușit să identifice schimbări genetice specifice cu o acuratețe foarte mare, oferind o opțiune de testare mai rapidă, eficientă și mai puțin costisitoare decât metodele tradiționale.
Descoperirile au potențialul de a accelera testarea pentru pacienții cu cancer pulmonar, ajutând medicii să determine rapid tratamentul adecvat pentru aceștia, conform specialiștilor.
Cancerul pulmonar rămâne principala cauză de deces asociat cancerului la nivel mondial. Unele forme de cancer pulmonar au modificări genetice specifice în ADN, cum ar fi mutațiile în gena EGFR, care pot determina dacă pacienții ar beneficia de tratamente țintite.
Detectarea acestor mutații necesită în prezent teste de laborator, cum ar fi secvențierea genelor, care pot fi costisitoare, consumatoare de timp și pot utiliza mostre de țesut valoroase din biopsii mici. Disponibilitatea țesutului este adesea limitată, de aceea există o necesitate pentru metode noninvazive de identificare a mutațiilor EGFR.
Cercetătorii de la Universitatea din Edinburgh și NHS Lothian au dezvoltat o abordare nouă folosind o tehnică numită microscopie de imagistică a duratei de viață a fluorescenței (FLIM) pentru a prezice mutațiile EGFR fără a necesita teste genetice sau colorarea țesutului.
Această tehnologie captează semnale de lumină naturală din mostre de țesut, care sunt apoi analizate de inteligența artificială pentru a identifica tipare.
În cadrul studiului, metoda a fost capabilă să prezică prezența mutațiilor EGFR cu o acuratețe foarte mare. De asemenea, a putut distinge între cele două tipuri cele mai comune de mutații EGFR, care sunt importante pentru deciziile de tratament.
Programele extinse de screening pentru cancerul pulmonar detectează din ce în ce mai des cancerele suspecte într-o etapă mai timpurie, exercitând presiune asupra proceselor de diagnosticare pentru a oferi rezultate rapide și precise din mostre de țesut limitate.
Specialiștii afirmă că noua abordare are capacitatea de a accelera diagnosticul, precum și de a păstra materialul limitat din biopsii – metoda utilizează țesut netratat, menținându-l intact și disponibil pentru analize ulterioare.
Descoperirile se bazează pe un studiu anterior al echipei, care a demonstrat că tehnica FLIM putea fi folosită pentru a distinge cu acuratețe între tipurile majore de cancer pulmonar non-microcelular, precum și țesuturi noncanceroase.
Echipa de cercetare lucrează acum pentru validarea clinică a acestor abordări, cu scopul de a extinde platforma la alte tipuri de cancer, mutații suplimentare care pot fi țintite și integrarea în fluxurile de lucru clinice.
Profesorul Ahsan Akram, co-lider al studiului de la Institutul pentru Regenerare și Reparare, a declarat: „Aceasta este o etapă semnificativă către un viitor în care o scanare de fluorescență non-distructivă a unei biopsii ar putea informa rapid clinicienii dacă un pacient are cancer, ce tip de cancer are și acum, cu această lucrare, dacă este probabil să răspundă la tratamente țintite, ajutând să ne asigurăm că tratamentul adecvat ajunge mai repede la pacientul potrivit.”
Dr. Qiang Wang, co-lider al studiului de la Institutul pentru Regenerare și Reparare, a spus: „Această abordare are potențialul de a transforma procesele care în prezent costă mii de lire sterline și necesită săptămâni de muncă în laborator, reducându-le la ceva ce durează câteva minute și costă sute. Aceasta reprezintă o schimbare semnificativă în ceea ce este realizabil din punct de vedere clinic, în special pentru centrele și sistemele de sănătate unde accesul la teste moleculare complexe este limitat.”
Clinicienii se confruntă din ce în ce mai mult cu pacienți cu boli în stadii incipiente și gestionează un număr tot mai mare de mostre de biopsie, exercitând o presiune semnificativă asupra serviciilor de diagnostic. Tehnologii precum aceasta, care pot oferi mai multe informații din mostre de țesut mai mici și cu rapiditate, vor fi esențiale pentru dezvoltarea unor căi de diagnosticare clinic eficiente.
