Разработанная датскими учёными программа позволяет диагностировать рак всего за два дня
Когда дело касается рака, раннее обнаружение заболевания может в буквальном смысле спасти жизнь пациента — недавно датские исследователи объявили о разработке нового алгоритма компьютерной диагностики, который позволяет выявлять несколько видов рака всего за два дня.
Сейчас врачи могут правильно диагностировать большинство видов рака только при выявлении конкретного участка, где развивается опухоль, например, в лёгких, мозге или другой части тела. Однако, в ряде случаев — примерно одном из двадцати – им приходится отправлять пациента к другим специалистам, прежде чем определить наличие онкологического заболевания, и это порой на длительный срок задерживает начало столь необходимого лечения.
Именно этим 5 процентам пациентов и предназначена помочь система, разработанная исследователями из Технического университета Дании (DTU). Бывает, что в некоторых случаях врачи вообще не могут правильно диагностировать рак и прописывают пациентам коктейль из химиотерапевтических препаратов, который просто не в состоянии оказывать нужное воздействие на раковые клетки.
Новая компьютерная программа диагностики обеспечивает 85-процентную надёжность диагностирования заболевания, но учёные надеются добиться ещё более впечатляющих результатов в будущем. Набор алгоритмов, названный TumorTracer, основан на анализе ДНК раковых клеток, обнаруженных у других больных. Эта самообучающаяся система, сравнивая тысячи образцов ДНК, позволяет оценить возможные варианты первичной локализации рака.
Обнаружение и правильная локализация рака на ранних стадиях не только повышает шансы на полное выздоровление, но и также помогает врачам назначать более целенаправленное лечение с меньшими побочными эффектами для пациента.
Результаты исследования многообещающие, но учёные не останавливаются на достигнутом — в конечном итоге они хотят разработать такую систему, которая будет способна определять начальную стадию рака по образцам крови — это значительно упростит мониторинг пациентов из групп высокого риска.