【癌症診斷】美國賓夕法尼亞大學醫學院研發「e-nose」工具 能嗅出卵巢癌和胰腺癌準確率達95%
該工具使用人工智能和機器學習,來解讀在血漿細胞樣本中的揮發性有機化合物的混合物排放(volatile organic compounds,VOCs),有望用作非侵入性方法檢測難以發現的癌症,如胰腺癌和卵巢癌。
研究人員先前的研究表明,卵巢癌患者組織和血漿中釋放的VOCs與良性腫瘤患者樣本中釋放的VOCs不同。而「e-nose」電子嗅覺系統配備了經過校準的納米傳感器,可檢測所有細胞散發的揮發性有機化合物成分。
研究發現,在93名患者中,涉及20名卵巢癌患者、20名卵巢良性腫瘤患者和20名年齡匹配的無癌症患者,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。
結果發現,電子嗅覺系統區分卵巢癌的 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症患者(共8名)。
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。