A Journal of Chemometrics 2024 márciusában közölt egy tanulmányt, amelynek célja a vastagbélrák (Colorectal Cancer, CRC) és az egészséges vastagbélszövetek megkülönböztetése volt közép-infravörös spektroszkópia (FT-IR) alkalmazásával, gépi tanulási modellek segítségével. A publikáció az Egészségbiztonság Nemzeti Laboratórium Adatvezérelt Egészség Divízióban zajló kutatás eredményeiről számolt be.
A kutatók formalin-fixált paraffinba ágyazott (FFPE) szövettani mintákat használtak, és ezekből több ezer spektrumot mértek az FT-IR képalkotó rendszerrel. A kutatás során először dimenziócsökkentő algoritmusokat használtak az adatok vizualizálására és a háttéradatok eltávolítására. Ezután gépi tanulási modelleket alkalmaztak a normál és daganatos szövetek spektrumának osztályozására.
A tanulmány kiemeli, hogy a vastagbélrák a fejlett világ egyik leggyakoribb daganatos megbetegedése, amely többnyire sebészeti beavatkozást igényel. A kezelés sikeressége nagymértékben függ a daganat stádiumától. A daganatok pontos eltávolításához fontos, hogy a sebészek pontosan meghatározzák a rákos és az egészséges szövetek közötti határvonalat. Az FT-IR spektroszkópia nem invazív és nem destruktív technika, amely alkalmas a különbségek kimutatására a normális és a daganatos szövetek között, így potenciálisan műtétek során is alkalmazható.
A kutatás jövőbeli irányai közé tartozik az adatbázis bővítése további szövetmintákkal, a gépi tanulási modellek hiperparamétereinek finomhangolása, valamint egy olyan módszer kifejlesztése, amely lehetővé teszi a daganatos és egészséges szövetek valós idejű megkülönböztetését a műtétek során FT-IR spektroszkópia segítségével. A kutatók reményei szerint az eredmények nemcsak a patológiai gyakorlatban lesznek hasznosak, hanem a műtéti eljárások hatékonyságát is növelni fogják.
A teljes cikk ide kattintva elérhető: Classification of colorectal primer carcinoma from normal colon with mid-infrared spectra