Jump to content
Forum Kopalni Wiedzy

Recommended Posts

Połączenie cytostatyku doksorubicyny z nanodiamentami sprawia, że lek może się dostać do zwykle chemioopornych guzów piersi oraz wątroby i zmniejszyć je. Nową technikę przetestowano już z powodzeniem na myszach. Wyniki amerykańskich badań ukazały się w periodyku Science Translational Medicine.

Dr Dean Ho z Northwestern University wyjaśnia, że chemiooporność uniemożliwia leczenie w ponad 90% nowotworów przerzutowych. Przezwyciężenie tej trudności zwiększyłoby przeżywalność pacjentów.
Naukowcy zauważyli, że w modelach zwierzęcych raka sutka i wątroby normalnie śmiertelna dawka chemioterapii po związaniu z nanodiamentami znacznie ograniczyła rozmiary guzów. Wzrosła też przeżywalność myszy, poza tym nie zaobserwowano efektów toksycznych w obserwowanych tkankach i narządach.

Ho cieszy się, że nanodiamenty zwiększyły nie tylko skuteczność leczenia, ale i jego bezpieczeństwo. Nanodiamenty mają w przybliżeniu od 2 do 8 nanometrów średnicy. Na powierzchni każdego znajdują się grupy funkcyjne, które pozwalają na przyłączenie wielu różnych substancji, w tym chemioterapeutyków.

Naukowcy połączyli odwracalnie nanodiamenty z popularnym chemioterapeutykiem doksorubicyną. Przy opornych nowotworach piersi i wątroby leki dostają się do guzów, ale szybko zostają wydalone za pośrednictwem wrodzonej reakcji. Podczas eksperymentu jednej grupie myszy podano kompleksy nanodiament-doksorubicyna, a drugiej sam lek. Okazało się, że u tej pierwszej chemioterapeutyk utrzymywał się w krwioobiegu 10-krotnie dłużej. Dodatkowo znacznie dłużej pozostawał w obrębie obu rodzajów guzów, co oznacza, że można podać mniejszą dawkę leku, ograniczając tym samym efekty uboczne.

Akademicy zauważyli, że kompleksy leku i nanodiamentów nie zmniejszały liczby białych krwinek. Nanodiamenty są niesamowicie biokompatybilne, a proces ich tworzenia bardzo tani. Mają one wiele cech idealnego systemu dostarczania leków [...] – podsumowuje dr Edward K. Chow, główny autor studium.

Share this post


Link to post
Share on other sites

Create an account or sign in to comment

You need to be a member in order to leave a comment

Create an account

Sign up for a new account in our community. It's easy!

Register a new account

Sign in

Already have an account? Sign in here.

Sign In Now
Sign in to follow this  

  • Similar Content

    • By KopalniaWiedzy.pl
      Porównanie trzech komercyjnych systemów sztucznej inteligencji wykorzystywanej w diagnostyce obrazowej raka piersi wykazało, że najlepszy z nich sprawuje się równie dobrze jak lekarz-radiolog. Algorytmy badano za pomocą niemal 9000 obrazów z aparatów mammograficznych, które zgromadzono w czasie rutynowych badań przesiewowych w Szwecji.
      Badania przesiewowe obejmujące dużą część populacji znacząco zmniejszają umieralność na nowotwory piersi, gdyż pozwalają na wyłapanie wielu przypadków na wczesnym etapie rozwoju choroby. W wielu takich przedsięwzięciach każde zdjęcie jest niezależnie oceniane przez dwóch radiologów, co zwiększa skuteczność całego programu. To jednak metoda kosztowna, długotrwała, wymagająca odpowiednich zasobów. Tutaj mogłyby pomóc systemy SI, o ile będą dobrze sobie radziły z tym zadaniem.
      Chcieliśmy sprawdzić, na ile dobre są algorytmy SI w rozpoznawaniu obrazów mammograficznych. Pracuję w wydziale radiologii piersi i słyszałem o wielu firmach oferujących takie algorytmy. Jednak trudno było orzec, jaka jest ich jakość, mówi Fridrik Strand z Karolinska Institutet.
      Każdy z badanych algorytmów to odmiana sieci neuronowej. Każdy miał do przeanalizowania zdjęcia piersi 739 kobiet, u których w czasie krótszym niż 12 miesięcy od pierwotnego badania wykryto raka piersi oraz zdjęcia 8066 kobiet, u których w czasie 24 miesięcy od pierwotnego badania nie wykryto raka piersi. Każdy z algorytmów miał ocenić zdjęcie w skali od 0 do 1, gdzie 1 oznaczało pewność, iż na zdjęciu widać nieprawidłową tkankę.
      Trzy systemy, oznaczone jako AI-1, AI-2 oraz AI-3 osiągnęły czułość rzędu 81,9%, 67,0% oraz 67,4%. Dla porównania, czułość w przypadku radiologów jako pierwszych interpretujących dany obraz wynosiła 77,4%, a w przypadku radiologów, którzy jako drudzy dokonywali opisu było to 80,1%. Najlepszy z algorytmów potrafił wykryć też przypadki, które radiolodzy przeoczyli przy badaniach przesiewowych, a kobiety zostały w czasie krótszym niż rok zdiagnozowane jako chore.
      Badania te dowodzą, że algorytmy sztucznej inteligencji pomagają skorygować fałszywe negatywne diagnozy postawione przez lekarzy-radiologów. Połączenie możliwości AI-1 z przeciętnym lekarzem-radiologiem zwiększało liczbę wykrytych nowotworów piersi o 8%.
      Zespół z Karolinska Institutet spodziewa się, że jakość algorytmów SI będzie rosła. Nie wiem, jak efektywne mogą się stać, ale wiem, że istnieje kilka sposobów, by je udoskonalić. Jednym z nich może być np. ocenianie wszystkich 4 zdjęć jako całości, by można było porównać obrazy z obu piersi. Inny sposób to porównanie nowych zdjęć z tymi, wykonanymi wcześniej, by wyłapać zmiany, mówi Strand.
      Pełny opis eksperymentu opublikowano na łamach JAMA Oncology.

      « powrót do artykułu
    • By KopalniaWiedzy.pl
      Specjalna maszyna pozwala na utrzymanie przy życiu ludzkiej wątroby przez 7 dni. Co więcej, wydaje się, że urządzenie poprawia jakość wątroby. Jego skonstruowanie daje nadzieję, że uda się zwiększyć liczbę przeszczepów wątroby.
      Jednym z poważnych problemów jest krótki czas życia wątroby poza organizmem. Standardowe zalecenia mówią o konieczności wszczepienia organu w ciągu 12 godzin od pobrania. W ubiegłym roku informowaliśmy, że specjaliści z Harvard Medical School schłodzili wątroby do -4 stopni i utrzymali je przy życiu przez 1,5 doby.
      Teraz dowiadujemy się, że Pierre-Alain Clavien ijego koledzy z Uniwersytetu w Zurichu wykorzystali maszynę do utrzymania wątroby przy życiu przez 7 dni. Organy nie tylko przetrwały, ale poprawiło się ich funkcjonowanie, co objawiało się spadkiem ilości składników związanych ze zranieniem czy stanem zapalnych.
      Specjalna maszyna dostarcza do wątroby tlen i składniki odżywcze oraz utrzymuje w niej ciśnienie podobne do tego, jakie panuje wewnątrz ciała. Oczyszcza też organ z produktów ubocznych metabolizmu komórkowego.
      Prace nad specjalnym urządzeniem trwały przez cztery lata. Wykorzystywano podczas nich świńskie wątroby. Teraz, podczas ostatniej serii eksperymentów, przetestowano je przy użyciu 10 ludzkich wątrób, które były zbyt uszkodzone, by wykorzystać je do transplantacji. Sześć z tych wątrób przetrwało przez tydzień.
      Jak informują naukowcy, wydaje się, że wątroby działają. Ich komórki przeprowadzają podstawowe funkcje życiowe, takie jak utrzymywanie odpowiedniego poziomu energetycznego i produkcja białek.
      Zauważono jednocześnie, że organy uległy skurczeniu. Po 7 dniach sześć wątrób, które przetrwały, miały zaledwie 25% oryginalnych rozmiarów. Autorzy badań mówią, że ma to związek z ustąpieniem opuchlizny.
      Nowe badania przynoszą sporą nadzieję, jednak naukowcy muszą jeszcze udowodnić, że tak długo utrzymywaną przy życiu wątrobę można przeszczepić i że będzie ona prawidłowo działała.

      « powrót do artykułu
    • By KopalniaWiedzy.pl
      Marcin Sieniek, Scott Mayer McKinney, Shravya Shetty i inni badacze z Google Health opublikowali na łamach Nature artykuł, w którym dowodzą, że opracowany przez nich algorytm sztucznej inteligencji lepiej wykrywa raka piersi niż lekarze.
      Nowotwory piersi, pomimo szeroko zakrojonych programów badań, wciąż pozostają drugą głównych przyczyn zgonów na nowotwory wśród kobiet. Każdego roku na całym świecie wykonuje się dziesiątki milionów badań obrazowych, ale problemem wciąż pozostaje zbyt wysoki odsetek diagnoz fałszywych pozytywnych i fałszywych negatywnych. To z jednej strony naraża zdrowe osoby na stres i szkodliwe leczenie, a z drugiej – w przypadku osób chorych – opóźnia podjęcie leczenia, co często niesie ze sobą tragiczne skutki.
      Umiejętności lekarzy w zakresie interpretacji badań obrazowych znacznie się od siebie różnią i nawet w wiodących ośrodkach medycznych istnieje spore pole do poprawy. Z problemem tym mogłyby poradzić sobie algorytmy sztucznej inteligencji, które już wcześniej wielokrotnie wykazywały swoją przewagę nad lekarzami.
      Wspomniany algorytm wykorzystuje techniki głębokiego uczenia się. Najpierw go trenowano, a następnie poddano testom na nowym zestawie danych, których nie wykorzystywano podczas treningu.
      W testach wykorzystano dane dotyczące dwóch grup pacjentek. Jedna z nich to mieszkanki Wielkiej Brytanii, które w latach 2012–2015 poddały się badaniom mammograficznym w jednym z dwóch centrów medycznych. Kobiety co trzy lata przechodziły badania mammograficzne. Do badań wylosowano 10% z nich. Naukowcy mieli więc tutaj do dyspozycji dane o 25 856 pacjentkach. Było wśród nich 785, które poddano biopsji i 414 u których zdiagnozowano nowotwór w ciągu 39 miesięcy od pierwszego badania.
      Drugą grupę stanowiło 3097 Amerykanek będących w latach 2001–2018 pacjentkami jednego z akademickich centrów medycznych. U 1511 z nich wykonano biopsje, a u 686 zdiagnozowano nowotwór w ciągu 27 miesięcy od badania.
      Losy wszystkich kobiet były śledzone przez wiele lat, zatem wiadomo było, które z pań ostatecznie zachorowały.
      Zadaniem sztucznej inteligencji było postawienie diagnoz na podstawie mammografii. Następnie wyniki uzyskane przez SI porównano z diagnozami lekarskimi. Okazało się, że sztuczna inteligencja radziła sobie znacznie lepiej. Liczba fałszywych pozytywnych diagnoz postawionych przez SI była o 5,7% niższa dla pacjentek z USA i o 1,2% niższa u pacjentek z Wielkiej Brytanii. SI postawiła też mniej fałszywych negatywnych diagnoz. Dla USA było to 9,4% mniej, a dla Wielkiej Brytanii – 2,7% mniej. Wyniki uzyskane przez sztuczną inteligencję były o tyle bardziej imponujące, że algorytm diagnozował wyłącznie na podstawie badań mammograficznych, podczas gdy lekarze mieli też do dyspozycji historię pacjenta.
      Teraz autorzy algorytmu będą próbowali wykorzystać go podczas badań klinicznych. Ich celem jest spowodowanie, by algorytm sztucznej inteligencji został dopuszczony do użycia w medycynie.

      « powrót do artykułu
    • By KopalniaWiedzy.pl
      Do 1,5 doby udało się wydłużyć czas przechowywania wątroby, która ma zostać przeszczepiona. Dzięki nowej metodzie po raz pierwszy udało się bezpiecznie przechowywać ludzki organ w temperaturze poniżej 0 stopni Celsjusza. Nowa technika, która zapobiega tworzeniu się niszczących tkanki kryształów lodu, może zwiększyć liczbę przeszczepianych wątrób i innych organów.
      Transplantologia na całym świecie boryka się m.in. z problemem przechowywania organów. Zwykle są one trzymane w temperaturze 4 stopni i można je przechowywać dość krótko. W przypadku wątroby jest to 12 godzin. W tym czasie organ musi zostać wszczepiony dawcy. To wyścig z czasem, mówi Reinier de Vries z Harvard Medical School.
      Zespół de Vriesa opracował metodę, która pozwala na przechowywanie wątroby w temperaturze -4 stopni Celsjusza bez jej zamrażania. Organ jest podłączony do maszyny, która tłoczy do jego wnętrza środki chemiczne obniżające temperaturę, a z pojemnika, w którym znajduje się wątroba, usuwane jest powietrze.
      Nową metodę przetestowano dotychczas na trzech wątrobach, które pobrano w celu przeszczepu, jednak okazało się, że organy są w zbyt złym stanie, by je przeszczepić. W czasie testów temperaturę organów obniżono poniżej 0 stopni, później wątroby ogrzano, a gdy przepuszczono przez nie krew, zaczęły one wytwarzać żółć.
      De Vries zapowiada, że teraz jego zespół spróbuje przedłużyć okres przechowywania ludzkiej wątroby powyżej 1,5 doby. Będą prowadzone też eksperymenty z nerkami i sercami. Uczony mówi, że problem będą stanowiły płuca, gdyż są one wypełnione powietrzem. Im większa objętość organu, tym trudniej go przechowywać. Wątroba to największy ludzki organ o zwartej budowie, stwierdza uczony.

      « powrót do artykułu
    • By KopalniaWiedzy.pl
      W Centrum Chorób Piersi Uniwersyteckiego Centrum Klinicznego w Gdańsku powstała aplikacja, która pomaga w monitorowaniu stanu pacjentek z rakiem sutka. Oprócz tego zapewnia im aktualne informacje nt. tej choroby czy samego Centrum. Aplikacja jest dostępna za darmo w sklepie Google Play. Niedługo pojawi się również w App Store.
      Co istotne, jest ona jest źródłem podstawowej wiedzy na temat profilaktyki raka piersi, sposobów jego diagnozowania i leczenia, a także aspektów związanych między innymi z pomocą socjalną, dietetyką i seksualnością w chorobie.
      Twórcy ujawniają, że w aplikacji na bieżąco mają się pojawiać wiadomości związane z kwestiami organizacyjnymi, np. zmianą godzin przyjęć lekarza czy otwarciem nowej poradni. Z pewnością pomocna też będzie opcja "znajdź mammobus".
      Koordynatorka Centrum Chorób Piersi dr hab. n. med. Elżbieta Senkus-Konefka podkreśla, że najbardziej innowacyjnym elementem aplikacji jest moduł zgłaszania działań niepożądanych, czyli np. pogarszającego się samopoczucia.
      Pacjentki, które zainstalują aplikację w telefonie, codziennie wypełniają ankietę złożoną z kilkunastu pytań. W skali od 1 do 4 opisują m.in. swoje dolegliwości. Gdy zaznaczą 3, następuje automatyczne wysłanie e-maila do pielęgniarki pracującej z chorymi z rakiem piersi. Pielęgniarka kontaktuje się z pacjentką i w zależności od zdobytych informacji umawia ją z lekarzem albo doradza jakiś sposób postępowania.

      « powrót do artykułu
  • Recently Browsing   0 members

    No registered users viewing this page.

×
×
  • Create New...