临床研究

以疾病的诊断、治疗、预后、病因为目标;以病人为对象;以群体研究为主要研究方法;以医疗机构为基地的一类医学研究的总称。通过临床研究获得治疗方法的安全性和有效性。在群体中进行药物测试,以期获得剂量、药物作用、不良反应等相关资料,从而对治疗方法进行安全性有效性评价。

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elife:新型血液检测方法可有效诊断卵巢癌的发生

来源:本站原创 2017-11-01 14:01

2017年11月1日/生物谷BIOON/---最近,研究者们利用人工智能的手段开发出了快速准确诊断卵巢癌的方法。他们发现血液样本中循环的microRNA网络与卵巢癌的发生之间有很强的相关性。相关结果发表在最近一期的《elife》杂志上。

大部分被诊断患有卵巢癌的女性都处于癌症末期,其中仅有四分之一的患者能够存活5年以上的时间。然而,对于得到早期诊断的女性来说,存活的时间则会显著地增加。目前还没有FDA批准的卵巢癌筛查手段,因此大规模地实现卵巢癌的早期诊断具有很大的挑战。

研究者们分析了血液样本中一类叫做microRNA的分子,这类分子是由基因组非编码区表达产生,能够控制其它基因的表达。


(图片来源:Nephron /Wikipedia. CC BY-SA 3.0)

“microRNA相当于基因组的编辑,当基因表达产生蛋白质的过程中,它们能够发挥调节作用”,该文章的作者,来自BWH的Kevin Elias博士说道。

在实验室阶段,研究者们鉴定了卵巢癌细胞与正常细胞中microRNA的表达水平存在差异,而且与其它分子不同,microRNA能够在血液中循环流动。从而使得其能够在血液样本中检测得到。作者们筛查了135名女性患者的血液样本,从而建立了卵巢癌的microRNA特征库。利用这一信息,能够比较卵巢癌以及正常组织microRNA谱的差异。

之后,作者利用这一模型对另外44名女性进行了检测,验证了其具有较高的准确度。“这一方法的优越性在于误诊的可能性极低,而且会对良性的肿瘤给出阳性的信号,标志这这是一种有效的卵巢癌检查手段”。(生物谷 Bioon.com)

资讯出处:New blood test developed to diagnose ovarian cancer

原始出处:Kevin M Elias et al, Diagnostic potential for a serum miRNA neural network for detection of ovarian cancer, eLife (2017). DOI: 10.7554/eLife.28932 

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