Искусственный нос, разработанный в Университете Тампере (University of Tampere), Финляндия, помогает нейрохирургам выявлять раковые ткани во время операции и обеспечивает более точное удаление опухолей. Результаты исследования опубликованы в научном журнале Journal of Neurosurgery.
Введение
Электрохирургическая резекция с использованием таких устройств, как электрический нож или диатермическое лезвие, в настоящее время широко используется в нейрохирургии. Когда ткань сжигается, молекулы ткани рассеиваются в виде хирургического дыма. В методе, разработанном исследователями из Университета Тампере, хирургический дым подается в новый тип измерительной системы, которая может идентифицировать злокачественную ткань и отличить ее от здоровой ткани.
Материалы и методы обследования
Технология основана на дифференциальной подвижной спектрометрии (DMS), в которой ионы дымовых газов подаются в электрическое поле. Распределение ионов в электрическом поле является тканеспецифичным, и ткань может быть идентифицирована на основе полученного «отпечатка запаха». В ходе исследования были проанализированы 694 образца ткани, взятых из 28 опухолей головного мозга и контрольных образцов. Используемое оборудование было разработано специально для исследования. Оборудование состоит из системы машинного обучения, которая анализирует дымовой газ с помощью технологии DMS, и электрического ножа, который используется для производства дымового газа из тканей.
Результаты научной работы
«В современной клинической практике анализ замороженных срезов является золотым стандартом для интраоперационной идентификации опухоли. В этом методе небольшой образец опухоли передается патологоанатому во время операции», — объясняет автор исследования Илкка Хаапала (Ilkka Haapala).
Патологоанатом проводит микроскопический анализ образца и звонит в операционную, чтобы сообщить результаты.
«Наш новый метод предлагает многообещающий способ выявления злокачественной ткани в режиме реального времени, так и возможность исследовать несколько образцов из разных точек опухоли», — объясняет Хаапала.
«Преимущество оборудования заключается в том, что оно может быть подключено к инструментам, уже имеющимся в нейрохирургических операционных залах», — отмечает Хаапала.
Точность классификации системы составляла 83% при анализе всех образцов. При сравнении опухолей с низкой злокачественностью (глиом) с контрольными образцами точность классификации системы составляла 94%, достигая чувствительности 97% и специфичности 90%.
Авторы другого исследования утверждают, что искусственный интеллект в диагностике заболеваний кожи превосходит человека.
Ведущий специалист отдела организации клинических исследований, терапевт, врач ультразвуковой диагностики АО «СЗМЦ» (г. Санкт-Петербург), главный редактор, учредитель сетевого издания Medical Insider, а также автор статей
E-mail для связи – [email protected];
