卵巢癌手术中对于最大限度地切除肿瘤和确定治疗方案,准确的组织诊断至关重要。然而,目前的术中组织评估方法不仅仅费时而且具有一定的主观性。在此,研究人员开发了一种与质谱仪相耦合的手持生物兼容设备MasSpec Pen,它使用一个离散的水滴进行分子提取和快速组织诊断。随后,评估了该技术在不同样本集、组织类型和质谱系统中诊断卵巢癌的性能。
卵巢癌手术中对于最大限度地切除肿瘤和确定治疗方案,准确的组织诊断至关重要。然而,目前的术中组织评估方法不仅仅费时而且具有一定的主观性。在此,研究人员开发了一种与质谱仪相耦合的手持生物兼容设备MasSpec Pen,它使用一个离散的水滴进行分子提取和快速组织诊断。随后,评估了该技术在不同样本集、组织类型和质谱系统中诊断卵巢癌的性能。
研究人员对192例卵巢、输卵管、腹膜组织标本进行MasSpec Pen分析。由专家病理学家评估样本以确定诊断。利用轨道rap和线性离子阱质谱仪对其性能进行了测试。使用机器学习生成统计模型,并使用验证和测试集进行评估。
研究首先,使用Orbitrap数据实现了对高等级浆液性癌(n = 131;临床敏感性,96.7%;特异性,95.7%)和总体癌症(n = 138;临床敏感性,94.0%;特异性,94.4%)的高性能诊断。观察了正常组织、低级别和高级别浆液性卵巢癌的质谱变化。肿瘤与输卵管或腹膜组织的鉴别准确率分别为92.6%和87.9%,临床特异性均为100%。利用离子阱数据,对高级别浆液性癌与正常卵巢分化的比较,结果良好(n = 40;临床敏感性,100%;特异性为100%)。
研究表明,MasSpec Pen结合机器学习,为卵巢浆液性肿瘤的预测提供了可靠的分子模型,具有快速、准确诊断卵巢癌的临床应用潜力。
原始出处:
Marta Sans, Jialing Zhang,Performance of the MasSpec Pen for Rapid Diagnosis of Ovarian Cancer
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