Automatizzato processo di screening può eventualmente ridurre Ulteriori Breast Cancer Ambulatori

Marzo 21, 2016 Admin Salute 0 1
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Un team di ricercatori della University of California, San Diego (UCSD) e il Moores UCSD Cancer Center hanno sviluppato una rapida, automatizzata immagine di processo di screening per distinguere le cellule del cancro al seno da cellule normali. La tecnica, che si basa sulla densità delle cellule viste su un vetrino da microscopio, fino a condurre a modi migliori per i chirurghi di determinare se hanno rimosso tutti cancro durante la chirurgia del cancro conservativa del seno e ridurre il numero di secondi necessari operazioni.

Uno dei più grandi dilemmi in conservativa del seno "lumpectomies" è se non tutto il tumore è stato rimosso. Per scoprire, patologi esaminare il tessuto, alla ricerca di cellule tumorali dai margini esterni. Ma questo processo è lento, prendendo fino ad una settimana. Troppo spesso - tra il 20 e il 50 per cento del tempo - qualche malattia rimane, significa più chirurgia.

"La maggior parte delle donne sono buoni candidati per la chirurgia di conservazione del seno", ha detto il chirurgo al seno Sarah Blair, MD, professore associato clinica di chirurgia presso l'UC San Diego School of Medicine, che ha guidato il lavoro. "Il problema è sempre margini negativi - ovvero il bordo di ciò che togliamo non ha il cancro -. La prima volta operiamo perché si tratta a volte con piccoli tumori che possono essere difficili da vedere o sentire questo momento non c'è buon senso durante la operazione per assicurarsi che abbiamo rimosso tutte le cellule del cancro. Vorremmo ridurre la necessità di operazioni al secondo, che risparmierà il paziente il trauma della chirurgia di nuovo e di ridurre i costi. "




Segnalazione negli Annali di Oncologia Chirurgica, Blair ei suoi collaboratori hanno esaminato campioni di tessuto mammario normale da 10 donne e campioni di tumore da 24 donne con cancro. Essi hanno dimostrato che una tecnica denominata microscopia automatizzata, con l'ausilio di software appositamente progettato, potrebbe identificare correttamente cellule di carcinoma mammario invasivo in 83 per cento dei campioni tumorali, mentre solo un microscopio normale identificato tumore nel 65 percento dei campioni di cancro.

I ricercatori hanno usato un metodo chiamato "prep touch" per raccogliere le cellule tumorali per la valutazione, che comporta in grado di raccogliere le cellule per essere macchiato e poi esaminati e che normalmente richiede un patologo specializzato di interpretare soggettivamente. Ma in questo caso, gli scienziati hanno usato il centro del tumore, piuttosto che i bordi esterni del tessuto, dove è più difficile identificare le cellule tumorali, per confermare che la tecnica effettivamente lavorate.

"Abbiamo confrontato la microscopia manuale, guardando le cellule del tessuto su un vetrino sotto il microscopio, con programmi automatici, in cui abbiamo insegnato un computer come guardare i vetrini con un microscopio, e se correlati abbastanza bene", ha detto Blair. Una telecamera collegata al microscopio fotografa della slitta, che vengono poi analizzati per il cancro. "Abbiamo pensato che se abbiamo automatizzato, potremmo insegnare al computer cosa cercare ed avere il patologo correlare rapidamente i risultati di computer con i loro risultati. Speriamo che il metodo rende il processo più oggettivo."

Secondo Blair, la tecnica automatizzata è ancora troppo lento per essere utilizzato in tempo reale durante la chirurgia del seno. Ogni diapositiva di cellule del tessuto mammario dura circa due ore per essere analizzati, ha detto, e sei diapositive sono tipicamente esaminati durante l'intervento di conservazione del seno. Vorrebbero ridurre il tempo di analisi per meno di cinque minuti per diapositive, e in base ai risultati, sapere se il paziente richiede ulteriori chirurgia mentre è ancora in sala operatoria.

Mentre i ricercatori continuano a perfezionare la tecnica, essi saranno in grado di testare finalmente il suo utilizzo in sede di esame dei margini del tessuto mammario. Perché è difficile identificare le cellule tumorali preinvasive, ha detto, vogliono anche guardare marcatori di superficie delle cellule e le caratteristiche del nucleo cellulare per meglio identificare le cellule tumorali e contribuire ad accelerare il processo di identificazione. I risultati sono ancora preliminari, e Blair ei suoi collaboratori hanno in programma di svolgere una più grande, studio multicentrico della tecnica automatizzata.

Altri coautori UCSD sulla carta includono Maria Jose Cortes-Mateos, PhD, David Martin, Sergio Sandoval, Manuel E. Ruidiaz, Davorka Messmer, PhD, Jessica Wang-Rodriguez, MD, William Trogler, PhD e Andrew C. Kummel, PhD.


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