Тест, названный CancerSEEK, оценивает уровень восьми различных белков и анализирует циркулирующую в крови ДНК на наличие онкогенных мутаций. Восемь видов рака, которые тест способен выявлять (рак яичника, печени, желудка, поджелудочной железы, пищевода, прямой кишки, легких и груди), в совокупности составляют 60% случаев онкозаболеваний в Америке. При этом для пяти из них скринингового теста до сих пор не существовало.
В Швейцарии разработали кирпичи с лучшей в мире теплоизоляцией
Идеи
Мутации в циркулирующей по кровеносной системе ДНК могут быть высокоспецифичными маркерами рака. Чтобы недорого и эффективно диагностировать болезнь, а также снизить риск ложноположительных результатов, необходимо было выбрать относительно небольшое количество генов и белков. В итоге из нескольких сотен генов и 40 белков осталось 16 и 8 соответственно. Новизна теста заключается в том, что он сочетает анализ белков и мутаций, а также использует машинное обучение, чтобы идентифицировать место расположения опухоли.
Испытания показали более чем 99-процентную специфичность теста. Из 812 здоровых пациентов, составивших контрольную группу, ложноположительные результаты были выявлены только у семи. Обследовав 1005 пациентов с неметастатическими опухолями I-III стадии, ученые обнаружили, что общая медианная чувствительность теста составила 70%. Наибольшей она была для рака яичников (98%), а наименьшей — для рака груди (33%). Для пяти видов рака, которые до сих пор не были охвачены скрининговыми тестами, чувствительность варьировалась от 69 до 98 процентов.
В целом, новый тест является еще одним шагом к совершенствованию диагностики рака. В долгосрочной перспективе он поможет снизить смертность от онкологических заболеваний. Авторы надеются, что тест будет доступным для широких слоев населения: по их расчетам, его цена составит $500.
КПД перовскитных солнечных модулей удалось повысить до 66%
Идеи
Компания Lenovo сообщила, что ее гонконгское подразделение объединится с ведущими клиниками Китая для сбора и анализа данных о тысячах случаев рака. Цель проекта — с помощью машинного обучения выявить наиболее эффективные методы лечения и диагностики и в конечном итоге повысить выживаемость больных раком в Китае до 40%.