Zaloguj się, aby obserwować tę zawartość
Obserwujący
0
Składnik grzyba w 100% hamuje rozwój guza
dodany przez
KopalniaWiedzy.pl, w Medycyna
-
Podobna zawartość
-
przez KopalniaWiedzy.pl
Hormony z grupy androgenów mogą wpływać na rozwój raka prostaty. Dlatego też w leczeniu tej choroby stosuje się metody zmniejszenia produkcji androgenów metodami operacyjnymi (kastracja) lub farmakologicznymi (leczenie hormonalne). Nowotwór może jednak zyskać oporność na terapie hormonalne. Jak się okazuje, mogą być za to odpowiedzialne bakterie mikrobiomu.
Naukowcy z londyńskiego Institute of Cancer Research oraz Institute of Oncology Research w Bellizonie i ETH Zurich wykorzystali myszy oraz próbki pobrane od ludzi do zbadania roli żyjących w jelitach mikroorganizmów w rozwoju raka prostaty. Gdy u myszy cierpiących na nowotwór prostaty usunięto cały mikrobiom, okazało się, że choroba postępuje wolniej, a oporność na terapie hormonalne pojawia się później. Naukowcy odkryli też, że gdy myszy o niskim poziomie androgenu, u której nie rozwinęła się jeszcze odporność na leczenie hormonalne, przeszczepi się kał od myszy z odpornym na terapie rakiem prostaty, dochodzi do przyspieszenia postępów choroby.
Bliższa analiza wykazała, że u pacjentów z opornym na kastrację rakiem gruczołu krokowego dochodzi do wzbogacenia bakterii komensalnych – a zatem bakterii chroniących nas przed patogenami – o gatunki zdolne do przekształcania prekursorów androgenów w aktywne androgeny. Hormony te trafiają następnie do układu krążenia i, jak się wydaje, wspomagają rozwój nowotworu i pojawienie się oporności na leczenie
Nasze badania wykazały, że po zapoczątkowaniu hormonalnego leczenia raka prostaty „dobre mikroorganizmy” mogą prowadzić do zwiększenia produkcji androgenów. Z kolei androgeny mogą podtrzymywać rozwój guza i prowadzić do pojawienia się oporności na leczenie, mówi profesor Johann de Bono z Londynu. To pierwsze badania, które ujawniły istnienie mechanizmu, za pomocą którego mikrobiom jelit może napędzać rozwój nowotworu prostaty i pojawienie się oporności na terapie polegające na zmniejszeniu ilości androgenów, dodaje Kristian Helin, dyrektor Institute of Cancer Research.
Dzięki zrozumieniu, jak pożyteczne bakterie, które odgrywają ważną rolę w utrzymaniu nas w dobrym zdrowiu, mogą wpływać na metabolizm hormonów u mężczyzn cierpiących na raka prostaty, możemy opracować nowe strategie leczenia raka prostaty. Być może do skutecznej walki z tą chorobą konieczne okaże się odpowiednie manipulowanie składem mikrobiomu.
« powrót do artykułu -
przez KopalniaWiedzy.pl
Rak prostaty to obecnie jeden z dwóch najczęściej rozpoznawanych nowotworów złośliwych u mężczyzn. Zapadalność na raka gruczołu krokowego rośnie z wiekiem. To poważna choroba, jednak wcześnie wykryta jest uleczalna. Szybka, właściwa diagnostyka pozwala odpowiednio dobrać terapię i zwiększyć szansę pacjenta na przeżycie.
Najdokładniej zmiany nowotworowe powala zobrazować rezonans magnetyczny (MRI). Niestety, badanie raka prostaty za pomocą tej metody jest skomplikowane. Niezbędne jest badanie wielu cech nowotworu, co utrudnia i znacznie wydłuża interpretację wyniku. Każdy otrzymany obraz musi być przeanalizowany osobno. Diagnostyka ta jest skomplikowana i trudniejsza niż w przypadku większości nowotworów złośliwych. Otrzymane wyniki są oceniane według skali PI-RADS (Prostate Imaging-Reporting and Data System), która umożliwia rozróżnienie zmian istotnych klinicznie. Analiza ta wymaga specjalistycznej wiedzy radiologów, którzy stanowią w Polsce zaledwie ok. 2 proc. lekarzy, co dodatkowo wydłuża czas oczekiwania na badanie i właściwą diagnozę. Interpretacja wyników jest subiektywna i zauważalne są różnice pomiędzy specjalistami doświadczonymi a początkującymi. Badania wykazały, że radiolodzy różnie interpretują, czy potencjalna zmiana nowotworowa jest inwazyjna.
W Ośrodku Przetwarzania Informacji – Państwowym Instytucie Badawczym (OPI PIB) prowadzimy interdyscyplinarne badania, których wyniki mają praktyczne zastosowanie w wielu dziedzinach. Jednym z obszarów jest wykorzystanie najnowszych technologii IT w medycynie i ochronie zdrowia. Z naszych badań wynika, że sztuczna inteligencja może skutecznie usprawnić pracę lekarzy. Rezultaty są bardzo obiecujące i jestem przekonany, że także pomogą one innym naukowcom opracować nowoczesne narzędzia technologiczne, mające zastosowanie w diagnostyce nie tylko raka prostaty, ale także i innych chorób – mówi dr inż. Jarosław Protasiewicz, dyrektor Ośrodka Przetwarzania Informacji – Państwowego Instytutu Badawczego (OPI PIB).
Ograniczenie liczby bolesnych biopsji
Naukowcy z Laboratorium Stosowanej Sztucznej Inteligencji w OPI PIB opracowali platformę badawczą eRADS, która służy do standaryzacji opisów raportów medycznych. Narzędzie to pozwala obiektywnie ocenić istotność kliniczną zmiany na podstawie pięciostopniowej skali PI-RADS. Platforma umożliwia także zbieranie danych z badań, co w przyszłości pomoże stworzyć rozwiązania, które automatycznie będą szacowały cechy istotne klinicznie. W tym przypadku sztuczną inteligencję zastosowano do wspomagania procesów decyzyjnych.
Badacze OPI PIB przeprowadzili badania pilotażowe z udziałem 16 pacjentów, diagnozowanych przez dwóch radiologów podczas ich dyżuru w Centralnym Szpitalu Klinicznym MSWiA w Warszawie. Specjaliści ci różnili się stażem pracy w zawodzie. Ich celem była ocena rzetelności oraz wstępnej użyteczności klinicznej systemu eRADS. Wyniki badania pilotażowego są obiecujące. Oceny istotności klinicznej zmiany przez radiologów z wykorzystaniem narzędzia opracowanego przez naukowców OPI PIB są bardziej zgodne, niż gdy dokonują oni analizy bez użycia platformy. Zastosowanie eRADS pomaga zmniejszyć różnice między jakością diagnozy lekarzy doświadczonych i niedoświadczonych. Precyzyjna ocena zmian pozwoli znacznie ograniczyć liczbę pacjentów, którzy są wysyłani na biopsję. W przypadku badania prostaty wiąże się ona z dyskomfortem pacjenta. Polega na pobraniu materiału z kilku do kilkunastu wkłuć.
Sieci neuronowe zastąpią lekarzy?
W naszym laboratorium badaliśmy także wykorzystanie w diagnostyce raka prostaty innych obszarów sztucznej inteligencji. Analizowaliśmy zastosowanie narzędzi wykorzystujących uczenie maszynowe i głębokie. Naszym celem było porównanie otrzymanych wyników z diagnozami postawionymi przez doświadczonych i niedoświadczonych radiologów. Model predykcyjny istotności klinicznej zmian, oparty o narzędzia uczenia maszynowego, bazował na cechach obrazu (np. jednorodności) w badanych komórkach i ich otoczeniu. Uzyskaliśmy model trafnie klasyfikujący istotne klinicznie zmiany z prawdopodobieństwem 75 proc., co można porównać do diagnozy niedoświadczonego lekarza. Najbardziej obiecujące rezultaty otrzymaliśmy jednak z zastosowania wiedzy domenowej w architekturze sieci neuronowych. Opracowane modele dają lepszą jakość diagnozy zmian nowotworowych w porównaniu z ocenami niedoświadczonych i doświadczonych radiologów, stawiając trafną diagnozę z prawdopodobieństwem 84 proc. – mówi Piotr Sobecki, kierownik Laboratorium Stosowanej Sztucznej Inteligencji w OPI PIB.
Podsumowując, zastosowanie wiedzy domenowej w architekturze sieci neuronowych wpływa na szybkość uczenia modelu w przypadku diagnostyki raka prostaty. Analizowano efekt lokalizacji zmiany w prostacie i niezależnie od tego czynnika, wyniki otrzymane za pomocą modeli wykorzystujących sieci neuronowe były takie same lub lepsze od diagnozy postawionej przez doświadczonych radiologów. Potwierdziły to wyniki badania OPI PIB z użyciem danych historycznych od 6 radiologów oceniających 32 zmiany nowotworowe.
Sztuczna inteligencja wykorzystująca uczenie głębokie nie zastąpi jednak lekarzy, ale ułatwi im pracę i przyspieszy rozpoczęcie leczenia pacjenta. Wciąż jednak mało jest otwartych zbiorów baz danych, które można wykorzystać do usprawnienia algorytmów sztucznej inteligencji. Należy pamiętać, że modele te są tak dobre, jak dane, na których zostały wyuczone. Chodzi zarówno o ich liczebność, jak i o jakość.
1) W Polsce z powodu raka prostaty codziennie umiera około 15 pacjentów, a choroba ta jest diagnozowana u co 8. mężczyzny
2) Ważne jest szybkie wykrycie choroby i podjęcie odpowiedniego leczenia.
3) Niestety, diagnostyka raka prostaty jest skomplikowana i trudna w porównaniu do metod wykrywania innych nowotworów.
4) Badacze z Laboratorium Stosowanej Sztucznej Inteligencji w Ośrodku Przetwarzania Informacji – Państwowym Instytucie Badawczym (OPI PIB) wykorzystali sztuczną inteligencję (SI) do usprawnienia diagnostyki obrazowej raka prostaty.
5) Najlepsze rezultaty uzyskali z zastosowaniem sieci neuronowych. Jakość otrzymanej diagnozy była na poziomie doświadczonego lekarza specjalisty lub wyższa.
« powrót do artykułu -
przez KopalniaWiedzy.pl
Naukowcy z Politechniki Opolskiej (PO) opracowali i wydrukowali model 3D żyły z guzem w środku. Zrobili to doskonale. Rzeczywisty model był nam potrzebny do dokładnego zwizualizowania guza, co pozwoliło prawidłowo zaplanować operację i jej zakres [patologiczna struktura ciągnęła się wewnątrz dużej żyły od serca aż po miednicę] – wyjaśnia prof. Grzegorz Oszkinis z Uniwersyteckiego Szpitala Klinicznego w Opolu.
Nieoczywista diagnoza
Prof. Marek Gierlotka, kierownik Oddziału Kardiologii Uniwersyteckiego Szpitala Klinicznego w Opolu i Kliniki Kardiologii Uniwersytetu Opolskiego, opowiada, że pacjentka została przyjęta do szpitala, bo w badaniu ultrasonograficznym stwierdzono obecność dużej, nieprawidłowej struktury wewnątrz serca, która sięgała daleko w dół, wewnątrz dużej żyły, aż na wysokość miednicy. Wstępna diagnoza w tomografii komputerowej wskazywała na zakrzep, tym bardziej że chora rok wcześniej miała zator tętnicy płucnej.
Ostatecznie przypadek okazał się o wiele bardziej skomplikowany, dlatego żeby wszystko ustalić i zaplanować leczenie, nawiązano współpracę z licznymi specjalistami: radiologami, patomorfologami, kardiochirurgami, chirurgami naczyniowymi, ginekologami i specjalistami od modelowania 3D z PO.
Wykonaliśmy dodatkowo rezonans magnetyczny i obraz, który zobaczyłam, okazał się bardziej skomplikowany. Okazało się, że mamy do czynienia z rozległym nowotworem rozpoczynającym się od narządów rodnych, który rozrastając się wewnątrz dużej żyły, sięgał aż do serca – wyjaśnia dr n. med. Katarzyna Sznajder, kierownik Zakładu Klinicznego Diagnostyki Obrazowej USK UO w Opolu.
Guz był tak duży, że odpowiednia objętość krwi nie dopływała do serca, przez co pacjentka nie tolerowała wysiłku i mdlała. Najpierw operatorzy zajęli się fragmentem guza od strony serca, a później usunięto przeważającą część nowotworu z miednicy i jamy brzusznej, czyli [z] narządów rodnych i żyły. W trakcie zabiegu chirurdzy wypreparowali żyłę główną dolną od żył biodrowych i nerkowych. Nacięli ją i usunęli całego guza.
Pomoc specjalistów od modelowania 3D
Pod względem merytorycznym pracami zespołu z PO kierowali prof. Jarosław Zygarlicki i prof. Mirosław Szmajda. Wobec wątpliwości co do dokładnej lokalizacji guza w żyle w oparciu o przeprowadzone w naszym zakładzie badania obrazowe, poprosiliśmy ich o opracowanie i wydrukowanie modelu 3D żyły z guzem w jej wnętrzu – wyjaśnia dr Sznajder.
Prof. Andrzej Cichoń (również z PO) tłumaczy, że prace składały się z 3 zasadniczych faz: 1) detekcji obrysów żyły i zmiany patologicznej na podstawie przekrojów TK, 2) komputerowego modelowania żyły i zmiany oraz 3) ostatecznego wydruku 3D.
Analiza ponad 1,5 tys. obrazów z tomografii komputerowej
Ponieważ planowany czas prac był bardzo krótki, zadania należało podzielić. Analizą ponad 1500 obrazów tomografii komputerowej zajęła się ekipa studentów inżynierii biomedycznej (Anna Wieczorek, Karolina Nowak, Wiktoria Krak, Aleksandra Kawiak i Szymon Nieckarz), doktorantów (mgr inż. Anna Froń i mgr inż. Mirosław Chyliński) i naukowców PO (dr inż. Łukasz Nagi i prof. Mirosław Szmajda).
Ze względu na złożoność zagadnienia i trudność interpretacji obrazów TK, szczególnie w przypadku badania zakontrastowanych żył, cały zespół został przeszkolony przez lek. med. Andrzeja Falbę, członka ekipy radiologów z USK, po czym w ciągu 3 dni (i nocy) zespół dokonał stosownych obrysów, zweryfikowanych finalnie przez dr. Falbę – relacjonuje prof. Szmajda.
Modelowanie komputerowe i ostateczny wydruk 3D
W drugiej fazie prac należało stworzyć wirtualny model przestrzenny żyły i patologicznej zmiany i zapisać w postaci umożliwiającej druk 3D (dla żyły, dla zmiany i dla całości). Zastosowaliśmy metody maszerujących sześcianów oraz triangulacji. Dzięki tym metodom zostały wygenerowane siatki trójkątów, które ostatecznie odwzorowały z zadaną dokładnością modele żyły oraz zmiany patologicznej. Następnie modele te posłużyły do przygotowania plików wejściowych do drukarki 3D - opowiada prof. Zygarlicki.
W 3. fazie drukowano fizyczny model, dobierając najpierw odpowiednie surowce do uzyskania nieprzezroczystej zmiany i przezroczystych ścian żyły.
Prof. Oszkinis podsumowuje, że po zabiegu nie wystąpiły żadne komplikacje. Stan pacjentki szybko się poprawiał. Została już wypisana do domu.
« powrót do artykułu -
przez KopalniaWiedzy.pl
Parker Solar Probe, wyjątkowa sonda, która ma „dotknąć” Słońca, rozpoczęła swoją drugą orbitę wokół naszej gwiazdy. Pierwszą orbitę zakończyła 19 stycznia. Znajdowała się wówczas w aphelium, czyli punkcie najbardziej odległym od Słońca. Za trzy miesiące, 4 kwietnia, PSP dotrze do perihelium, czyli punktu najbliższego Słońcu.
Parker Solar Probe weszła w pełny tryb operacyjny, zwany Fazą E, wraz z początkiem bieżącego roku. Faza E oznacza, że wszystkie systemy są włączone i działają jak należy.
Dotychczas z sondy na Ziemię trafiło ponad 17 gigabitów danych. Wszystkie informacje z pierwszej orbity zostaną pobrane do kwietnia. To była wspaniała orbita. Dowiedzieliśmy się wiele na temat pracy sondy i jej interakcji ze środowiskiem, w którym się znajduje. Z dumą mogę potwierdzić, że wszystkie przewidywania naszego zespołu okazały się trafione, mówi menedżer projektu Andy Driesman z Laboratorium Fizyki Stosowanej (APL) na Uniwersytecie Johnsa Hopkinsa.
Zawsze mówiliśmy, że nie będziemy wiedzieli, czego się spodziewać, dopóki nie przeanalizujemy danych. Informacje, które dotychczas otrzymaliśmy ujawniły wiele rzeczy, o których nie mieliśmy pojęcia. Dają on nadzieję na nowe odkrycia. Parker Solar Probe zdradzi nam tajemnice Słońca, wyjaśnia główny naukowiec misji, Nour Raouafi z APL.
W oczekiwaniu na kolejne zbliżenie do Słońca naukowcy oczyszczają nośniki PSP z dotychczas zgromadzonych danych. Sonda otrzymuje też zaktualizowane dane dotyczące jej pozycji oraz dane potrzebne do nawigacji. W kwietniu PSP znajdzie się w podobnej odległości od Słońca, w jakiej była podczas perihelium z listopada 2018 – 24 miliony kilometrów. To dwukrotnie mniej niż wcześniejszy rekord. W 1976 roku sonda Helios 2 znalazła się w odległości około 43 milionów kilometrów.
« powrót do artykułu -
przez KopalniaWiedzy.pl
Bliskość komórek mięśniowych (miocytów) może sprzyjać rozprzestrzenianiu komórek raka prostaty. Rośnie wtedy prawdopodobieństwo, że będą one podlegać fuzji, co zwiększa ich inwazyjność oraz zdolność do przerzutowania.
Naukowcy z amerykańskich Narodowych Instytutów Zdrowia hodowali komórki ludzkiego raka prostaty z ludzkimi komórkami mięśniowymi, które miały "symulować" mikrośrodowisko guza, a więc mięśnie gładkie otaczające gruczoł krokowy oraz mięśnie poprzecznie prążkowane zwieracza cewki moczowej.
Komórki mięśniowe wydzielały interleukiny 4 i 13, które pobudzały komórki rakowe do produkowania anneksyny-A5 i syncytyny 1. Białka te wyzwalały fuzję komórek rakowych.
Testy wykazały, że zlane komórki rozwijały cechy bardziej złośliwych komórek, które z większym prawdopodobieństwem dokonują inwazji i rozprzestrzeniają się do innych części ciała.
Ogólnie rzecz biorąc, kohodowla komórek rakowych i miocytów powiększała subpopulację komórek rakowych z cechami charakterystycznymi dla komórek macierzystych nowotworu; chodzi m.in. o wzrost niezależny od zakotwiczenia (ang. anchorage-independent growth), zwiększoną ekspresję CD133 (promininy-1) i lekooporność.
Wg dr Berny Uygur i innych, inhibitory anneksyny-A5 i syncytyny 1 powinno się zbadać pod kątem ich potencjału w terapii raka prostaty.
Co ważne, anneksyna-A5 i syncytyna 1 mogą być biomarkerami do oceny stopnia zaawansowania nowotworu i potencjalnych celów terapeutycznych.
« powrót do artykułu
-
-
Ostatnio przeglądający 0 użytkowników
Brak zarejestrowanych użytkowników przeglądających tę stronę.