Przegląd Prasy
|
Oferty Pracy
|
Video
|
Konferencje
|
Społeczność
|
Posty z X
|
Mapa Staży
|
Nauka
|
Szukam pracy

Milion euro na rozwój „molekularnego odcisku palca” do wczesnego wykrywania raka płuc

1 dzień temu
2 min

Najważniejsze

  • Wilhelm Sander-Stiftung przyznała milion euro na badania nad molekularnym odciskiem palca do wczesnego wykrywania raka płuc.
  • Zespół badawczy z LMU i Max-Planck-Institut pracuje nad metodą InfraRed Molecular Fingerprinting (IMF), która ma potencjał do wykrywania nowotworów w bardzo wczesnych stadiach.
  • Badania opierają się na analizie próbek krwi przy użyciu spektroskopii w podczerwieni, co czyni je minimalnie inwazyjnymi.
  • Celem projektu jest opracowanie procedur, które można w przyszłości zastosować w praktyce klinicznej, aby zwiększyć dostępność badań przesiewowych.
  • Wczesne wykrywanie nowotworów, w tym raka płuc, jest kluczowe dla zwiększenia szans na skuteczne leczenie.

Wilhelm Sander-Stiftung przeznaczyła około miliona euro na rozwój nowej, molekularnej metody wczesnego wykrywania raka na LMU w Monachium oraz w MPQ.

Źródło zdjęcia: unsplash.com - by Adrian Sulyok
Źródło zdjęcia: unsplash.com - by Adrian Sulyok
Wilhelm Sander-Stiftung przyznała około miliona euro na dwuletni projekt badawczy nad nową formą molekularnej diagnostyki nowotworowej, realizowany na Ludwig-Maximilians-Universität (LMU) w Monachium oraz w Max-Planck-Institut für Quantenoptik. Zespół pod kierownictwem prof. Ferenca Krausza i prof. Mihaeli Žigman chce opracować metodę InfraRed Molecular Fingerprinting (IMF) i doprowadzić ją do etapu zastosowania klinicznego, początkowo w diagnostyce raka płuc. Badania koncentrują się na analizie próbek krwi za pomocą spektroskopii w podczerwieni, która pozwala wychwycić charakterystyczne „molekularne odciski palców” choroby. Naukowcy zakładają, że dzięki takiemu profilowi będzie można wykrywać zmiany nowotworowe w bardzo wczesnych stadiach, zanim staną się widoczne w standardowych badaniach obrazowych. Próbki krwi mają pochodzić z rutynowych badań, co eliminuje konieczność dodatkowego obciążania pacjentów. Zgodnie z przedstawioną koncepcją IMF jest metodą minimalnie inwazyjną, wymaga niewielkiego przygotowania materiału i w krótkim czasie dostarcza precyzyjnych danych pomiarowych. „Takie zestawy danych są kluczowe, aby wiarygodnie wykrywać raka we wczesnej fazie i tym samym znacząco zwiększać szanse powodzenia leczenia” – podkreśla prof. Žigman w materiałach informacyjnych projektu. Technologię opracowano we współpracy Katedry Fizyki Laserowej LMU z Max-Planck-Institut für Quantenoptik. W najbliższych dwóch latach zespół badawczy w ramach platformy klinicznych badań Lasers4Life skupi się na raku płuc, który należy do najczęstszych nowotworów na świecie i pozostaje główną przyczyną zgonów z powodu chorób nowotworowych. Badacze chcą sprawdzić, czy molekularne „odciski” we krwi pozwolą na wiarygodną identyfikację choroby u pacjentów na różnych etapach zaawansowania. Projekt zakłada włączenie uczestników w kilku ośrodkach w Niemczech, aby szybciej osiągnąć wymaganą liczebność grupy oraz uwzględnić zróżnicowane profile kliniczne. Dofinansowanie fundacji ma umożliwić rozbudowę sieci ośrodków biorących udział w badaniu i opracowanie procedur, które w przyszłości będzie można przenieść do praktyki klinicznej. Celem jest uzyskanie wyników na tyle solidnych i powtarzalnych, by w dalszych krokach można było myśleć o rejestracji i wdrażaniu testu jako narzędzia uzupełniającego obecne standardy diagnostyki. Obecnie wczesne wykrywanie nowotworów opiera się głównie na badaniach obrazowych, takich jak tomografia komputerowa, oraz na biopsjach, które są kosztowne i bardziej inwazyjne. Ogranicza to możliwość szerokiego stosowania takich metod w populacyjnych programach wczesnego wykrywania, w tym w raku płuc. Minimalnie inwazyjne testy krwi, jeśli okażą się wystarczająco czułe i swoiste, mogłyby poszerzyć dostęp do badań przesiewowych i ułatwić wcześniejsze rozpoczęcie terapii. Naukowcy z LMU i współpracujących ośrodków będą w najbliższych latach weryfikować skuteczność IMF w ramach badań klinicznych. Od wyników tych prac zależy, czy metoda trafi do większych badań wieloośrodkowych i czy w perspektywie kilku lat pojawi się jako nowe narzędzie diagnostyczne w onkologii, szczególnie w obszarze raka płuc.

Słownik pojęć

InfraRed Molecular Fingerprinting (IMF)
Nowa metoda molekularnej diagnostyki nowotworowej, która wykorzystuje spektroskopię w podczerwieni do analizy próbek krwi w celu wykrywania zmian nowotworowych.
Spektroskopia w podczerwieni
Technika analityczna, która wykorzystuje promieniowanie podczerwone do badania właściwości chemicznych i strukturalnych substancji.
Minimalnie inwazyjna
Metoda diagnostyczna lub terapeutyczna, która wymaga minimalnego uszkodzenia tkanek lub narządów pacjenta.

Komentarze (0)

0/2000
Następny artykuł

AI w diagnostyce raka piersi: przyszłość, która potrzebuje zrozumienia

16 marca 2026
1 min
Komentarz redakcji

Wprowadzenie technologii AI do wczesnego wykrywania raka piersi może znacząco poprawić wyniki zdrowotne, ale wymaga zrozumienia jej skuteczności i potencjalnych ograniczeń w różnych populacjach. Badania pokazują, że AI może identyfikować kobiety z wyższym ryzykiem raka, ale różnorodność demograficzna oraz kwestie etyczne pozostają kluczowymi wyzwaniami.

Wprowadzenie technologii AI do wczesnego wykrywania raka piersi jest z jednej strony dużym krokiem naprzód, ale z drugiej wymaga głębokiego zrozumienia jej efektywności w różnych kontekstach. Tradycyjne metody mammografii, choć powszechne, niosą ze sobą ograniczenia, które mogą prowadzić do późniejszych diagnoz, a tym samym do gorszych wyników leczenia. Standardowe procedury zazwyczaj opierają się na rutynowych badaniach w określonych odstępach czasu, co może nie uwzględniać indywidualnego ryzyka pacjentek. To właśnie tutaj AI wkracza z potencjałem zrewolucjonizowania diagnostyki. Najnowsze badania opublikowane w "The Lancet Regional Health – Europe" wskazują na obiecujące możliwości AI w identyfikacji ryzyka raka piersi, które jest nawet siedem razy wyższe niż w ogólnej populacji. Analizując obrazy mammograficzne, modele AI potrafią dostrzegać minimalne zmiany, które umykają ludzkiemu oku. W badaniach przeprowadzonych na ponad 8500 kobiet z Włoch, Hiszpanii i Niemiec technologia ta wykazała swoją skuteczność. Jednak skuteczność AI może różnić się w zależności od demograficznych i genetycznych różnic w populacji. Różnice demograficzne są istotnym czynnikiem, który należy wziąć pod uwagę. Ryzyko raka piersi różni się bowiem pomiędzy grupami etnicznymi, co wpływa również na skuteczność technologii AI. Ponadto należy rozważyć kwestie etyczne i ochrony danych. AI, aby być skuteczne, potrzebuje dostępu do dużych zbiorów danych, co rodzi potencjalne problemy związane z prywatnością pacjentek. Nie można również zapomnieć o potencjalnych ślepych plamkach w działaniu AI. Choć technologia ta zwiększa dokładność prognoz, ryzyko nadinterpretacji wyników jest realne, zwłaszcza jeśli nie uwzględnia się kontekstu, w jakim AI została przeszkolona. Perspektywa na przyszłość jest jednak obiecująca. AI już teraz odgrywa istotną rolę w medycynie, a jej zastosowanie w diagnostyce raka piersi może znacząco poprawić zdrowie publiczne. Aby jednak w pełni wykorzystać te możliwości, niezbędne są dalsze badania i rozwój technologii, które uwzględniają różnorodność populacji oraz rozwiązują istniejące wyzwania etyczne.

Przejdź do źródła

healtheuropa.com

Pierwsi napisali na ten temat

Komentarze (0)

0/2000
StartSzukaj