Команда исследователей под руководством профессора Дэниела Хеллера из Корнеллского университета (США) разработала набор наночастиц и систему машинного обучения, способную с 98% точностью определять различные формы рака мозга у пациентов и классифицировать тип опухоли на основе специфических особенностей белкового состава образцов их крови.
Ключевую роль в функционировании системы играют многочисленные углеродные нанотрубки, «обвитые» одиночной спиралью ДНК. Нити этой ДНК сконструированы так, что соединяются исключительно с определенными типами биомолекул, находящимися в исследуемых образцах биожидкостей, сообщает ТАСС.
Когда эти молекулы связываются с цепочками ДНК, это вызывает значительные изменения в свете, которое генерируют точечные дефекты в нанотрубках при их облучении лазером. Это дает возможность обнаруживать даже очень низкие концентрации белков и других биомолекул, что исследователи использовали для разработки ДНК-наносенсоров, способных распознавать клеточные белки, связанные с развитием глиомы, менингомы, шванномы и других видов рака мозга.
Применяя эти наноструктуры, ученые проанализировали образцы крови 700 пациентов с раком мозга и 200 здоровых добровольцев, а затем обработали полученные данные с помощью их системы машинного обучения. Этот анализ продемонстрировал, что характерные черты в составе крови позволяют с 98% вероятностью выявлять носителей рака мозга, а также в 71% случаев точно определять тип опухоли.
Ранее победитель конкурса «Лидеры России» Александр Петухов создал метод, который может улучшить диагностику деменции. Ученый разрабатывает квантовые модели когнитивной активности мозга, чтобы лучше понять его структурные и функциональные особенности.
Ученые из РФ разработали программу для диагностики заболеваний собак
