Latest News
- Ուսումնասիրությունը պարզել է Ալցհեյմերի հիվանդությամբ տառապող մարդկանց ցավի ընկալումը
- Չինաստանի CSPC Pharma-ն համագործակցում է Pfizer-ի հետ՝ COVID-ի բուժման համար հաբեր ստեղծելու համար
- Ռուսաստանի առողջապահության նախարարությունն առաջարկում է բժշկական սարքերի շրջանառության ժամանակ խախտումների ռիսկի նոր ցուցանիշներ
Հետազոտությունները ցույց են տալիս, թե ինչպես քաղցկեղի բջիջները կարող են կանխատեսել մետաստատիկ ներուժը
Քաղցկեղի բջիջները, որոնք սկսում են մետաստազավորումը կամ հիվանդության տարածումը դրա առաջացման պահից, տարբերվում են քաղցկեղի բջիջներից, որոնք մնում են սկզբնական ուռուցքում:
Մետաստազներ առաջացնող բջիջների տեսակների տարբերակումը կարող է օգնել բժիշկներին պարզել չարորակ ուռուցքի ծանրությունը և մշակել բուժման ծրագիր:
Տեխասի տեխնոլոգիական համալսարանի հետազոտողները մշակել են խորը ուսուցման մոդել՝ քաղցկեղի բջիջներն ըստ տեսակի դասակարգելու APL Machine Learning-ում, որը հրապարակվել է AIP Publishing-ի կողմից: Գործիքը պահանջում է միայն հիմնական մանրադիտակ և փոքր մշակման հզորություն՝ ավելի առաջադեմ և բարդ ընթացակարգերի հետ համեմատելի կամ գերազանցող արդյունքներ ապահովելու համար:
«Քաղցկեղի բջիջները շատ հետերոգեն են, և վերջին ուսումնասիրությունները ցույց են տալիս, որ քաղցկեղի մետաստազների համար պատասխանատու են հատուկ բջջային ենթաբազմությունները, այլ ոչ թե ամբողջը», -ասում է հեղինակ Վեյ Լին: «Քաղցկեղի բջիջների ենթաբազմությունների հայտնաբերումը կարևոր քայլ է հիվանդության ծանրությունը որոշելու համար»:
Քաղցկեղի բջիջները դասակարգելու ներկայիս մեթոդները ներառում են առաջադեմ գործիքներ, ժամանակատար կենսաբանական տեխնիկա կամ քիմիական պիտակներ:
«Այս բարդ և երկար տեխնիկայի խնդիրն այն է, որ դրանք պահանջում են միջոցներ և ջանքեր, որոնք կարող են ծախսվել քաղցկեղի կանխարգելման և վերականգնման տարբեր ոլորտներ ուսումնասիրելու համար», - ասում է հեղինակ Կարլ Գարդները:
Որոշ ուսումնասիրություններ օգտագործում են մագնիսական նանոմասնիկներ՝ քաղցկեղի բջիջներին հետևելու համար, սակայն այդ պիտակները կցելը կարող է ազդել բջիջների ներքևի վերլուծության և չափումների ամբողջականության վրա:
«Մեր դասակարգման կարգը չի նախատեսում լրացուցիչ քիմիական նյութերի կամ կենսաբանական լուծույթների օգտագործումը բջիջների լուսանկարման ժամանակ», -ասաց Գարդները: «Դա մետաստատիկ ներուժի «առանց պիտակի» նույնականացման մեթոդ է»:
Թիմի նեյրոնային ցանցը նաև օգտագործման համար պարզ է, արդյունավետ և ավտոմատացված: Պատկերը կցելուց հետո գործիքը տվյալները փոխակերպում է հավանականության: 0.5-ից ցածր արդյունքը դասակարգում է քաղցկեղը որպես միաբջիջ, մինչդեռ 0.5-ից բարձր թիվը նշանակում է մեկ այլ տիպ: