Desarrollan una ‘nariz electrónica’ que detecta cánceres con precisión

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Una prueba basada en olores que olfatea los vapores que emanan de las muestras de sangre pudo distinguir entre células benignas y de cáncer de páncreas y de ovario con hasta un 95 por ciento de precisión, según un nuevo estudio de investigadores de la Universidad de Pensilvania y Perelman de Penn Facultad de Medicina.

Por el momento, la herramienta ha sido probada probada para identificar los patrones de COV más asociados con las células cancerosas y los asociados con las células de muestras de sangre sana en 20 minutos o menos. (Foto: cortesía).

Los hallazgos sugieren que la herramienta desarrollada por Penn, que utiliza inteligencia artificial y aprendizaje automático para descifrar la mezcla de compuestos orgánicos volátiles (COV) que emiten las células en las muestras de plasma sanguíneo, podría servir como un enfoque no invasivo para detectar más -para detectar cánceres, como páncreas y ovario.

Concretamente, el sistema de olfato electrónico “e-nose” está equipado con nanosensores calibrados para detectar la composición de los COV, que emanan todas las células. Estudios previos de los investigadores demostraron que los COV liberados de tejido y plasma de pacientes con cáncer de ovario son distintos de los liberados de muestras de pacientes con tumores benignos.

La herramienta identificó correctamente a ocho pacientes con cánceres en etapa temprana

Entre 93 pacientes, incluidas 20 pacientes con cáncer de ovario, 20 con tumores de ovario benignos y 20 controles de la misma edad sin cáncer, así como 13 pacientes con cáncer de páncreas, 10 pacientes con enfermedad pancreática benigna y 10 controles, los sensores de vapor discriminaron los COV del cáncer de ovario con un 95 por ciento de precisión y el cáncer de páncreas con un 90 por ciento de precisión. La herramienta también identificó correctamente a todos los pacientes (un total de ocho) con cánceres en etapa temprana.

Por el momento, la herramienta ha sido probada probada para identificar los patrones de COV más asociados con las células cancerosas y los asociados con las células de muestras de sangre sana en 20 minutos o menos.

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