Нова технологія візуалізації для діагностики раку молочної залози
Оскільки перебіг раку молочної залози відрізняється від пацієнта до пацієнта, це ускладнює точний діагноз та прогноз розвитку захворювання. Отже, нещодавно розроблений метод візуалізації в Університеті Цюріха (UZH) призначений дуже детально показати тканину раку молочної залози та забезпечити більш точний аналіз та диференційовану класифікацію пухлин - і, таким чином, більше індивідуальних діагнозів для пацієнтів.
За даними Цюріхського університету, новий процес генерує цифрові зображення зрізів тканин із високою роздільною здатністю, що дозволяє одночасно візуалізувати та аналізувати накладену інформацію з численних біомаркерів. "Дослідницька група навколо Бернда Боденміллера, професора з кількісної біології з УЗХ, тепер змогла уточнити поточну патологічну класифікацію за допомогою масової цитометрії", - говорить Цюріх. За даними UZH, 35 білків було визначено як біомаркери в дослідженні близько 350 хворих на рак молочної залози.
Джана Фішер, співавтор дослідження, далі пояснила: "Таким чином ми отримали широкоформатне зображення клітинного ландшафту пухлини та навколишніх тканин". Таким чином, дослідницька група проаналізувала сотні зрізів тканин хворих на рак молочної залози. Були визначені як склад різних типів клітин, так і їх просторове розташування в багатоклітинних спільнотах навколо пухлини.
“На основі цих даних ми змогли показати, що існуюча класифікація хворих на рак молочної залози може бути значно вдосконалена. Наразі в клініці існує чотири категорії раку молочної залози; ми змогли розбити їх на численні детальніші підгрупи з різними ризиками », - описує співавтор Хартланд Джексон.
Ця знахідка може проникнути в клініку. «Нові групи хворих на рак молочної залози мають різні молекулярні профілі. Зараз дослідницька група Бернда Боденміллера працює над тим, щоб з’ясувати, які препарати можуть найкраще боротися з пухлинними клітинами з певним профілем », - говорить UZH.
Бернд Боденміллер пояснює: "Краще описуючи клітинні особливості та групування та маючи можливість розділити пацієнтів на більш точні підгрупи з відповідними ризиками, ми відкриваємо нові можливості для точної медицини".