根據賓夕法尼亞大學 和 佩雷爾曼醫(yī)學院的研究人員的一項新研究，一項基于氣味的測試能夠嗅出血液樣本中散發(fā)出的蒸汽，能夠以高達 95% 的準確率區(qū)分良性和胰腺癌細胞和卵巢癌細胞 。 .

研究結果表明，賓夕法尼亞大學開發(fā)的工具——它使用人工智能和機器學習來破譯血漿樣本中細胞釋放的揮發(fā)性有機化合物 (VOC) 的混合物——可以作為一種非侵入性方法來篩選更難檢測的物質。 - 檢測癌癥，如胰腺癌和卵巢癌。

結果將在 6 月 4 日舉行的美國臨床腫瘤學會年度會議上由AT Charlie Johnson 博士、 賓夕法尼亞大學藝術與科學學院的物理與天文學教授AT Charlie Johnson公布 (摘要#5544)。

“這是一項早期研究，但結果非常有希望，”約翰遜說。“數據顯示我們可以在晚期和最早階段識別這些腫瘤，這令人興奮。如果開發(fā)適合臨床環(huán)境，這可能是在標準抽血上進行的測試，這可能是您年度體檢的一部分。”

合著者包括 佩雷爾曼醫(yī)學院循環(huán)腫瘤材料實驗室主任兼研究助理教授Erica L. Carpenter 博士、婦產科助理教授 Janos Tanyi 醫(yī)學博士和 DVM 的 Cynthia Otto，博士，工作犬中心主任，賓夕法尼亞大學獸醫(yī)學院(Penn Vet)教授。Monell 化學感官中心已故的 George Preti 博士也是合著者。

Penn 研究團隊目前正與 VOC Health 合作 ，將該設備與其他設備一起商業(yè)化，用于研究和臨床應用。

電子嗅覺——“電子鼻”——系統(tǒng)配備了校準的納米傳感器，以檢測所有細胞發(fā)出的揮發(fā)性有機化合物的成分。研究人員之前的研究表明，卵巢癌患者組織和血漿中釋放的 VOC 與良性腫瘤患者樣本中釋放的 VOC 不同。

在 93 名患者中，包括 20 名卵巢癌患者、20 名良性卵巢腫瘤患者和 20 名年齡匹配的無癌癥患者，以及 13 名胰腺癌患者、10 名良性胰腺疾病患者和 10 名對照組，蒸汽傳感器區(qū)分卵巢癌的 VOC 準確率為 95%，胰腺癌的 VOC 準確率為 90%。該工具還正確識別了所有早期癌癥患者(共 8 名)。

該技術的模式識別方法類似于人們自己的嗅覺工作方式，其中一種不同的化合物混合物告訴大腦它在聞什么。該工具經過訓練和測試，可在 20 分鐘或更短的時間內識別出與癌細胞相關的 VOC 模式以及與健康血液樣本中的細胞相關的 VOC 模式。

該團隊與 VOC Health 首席執(zhí)行官兼首席創(chuàng)新官 Richard Postrel 的合作也使檢測速度提高了 20 倍。

“與物理和天文學系、佩雷爾曼醫(yī)學院和 Penn Vet 的研究人員合作，使我們能夠完善和整合我們自己的創(chuàng)新——加快商業(yè)化進程，”Postrel 說。“能夠從液體和蒸汽中檢測癌癥的商業(yè)設備的初始原型將很快準備就緒，并將提供給賓夕法尼亞大學的這些研究人員，以進一步開展他們的工作。”

在與 VOC Health 的相關工作中，Johnson 和他的共同研究員 Benjamin Abella，醫(yī)學博士， 急診醫(yī)學教授， 獲得了 美國國立衛(wèi)生研究院國家促進轉化中心的為期兩年、200 萬美元的贈款。用于開發(fā)可檢測 患者特征性“氣味”的手持設備的科學，該設備基于本研究中應用的癌癥檢測技術。

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