Nieuwe methode voor de diagnose van kankercellen

Nieuwe technologie ontwikkeld voor de diagnose van kankercellen

2014/07/14

Bij het diagnosticeren van kanker treden vaak onzekerheden op, die op hun beurt de behandelvooruitzichten aanzienlijk kunnen verminderen. Dus heeft er een „Een onderzoek door de MedUni Vienna aan het Klinisch Instituut voor Pathologie en aan het Ludwig Boltzmann Instituut voor Kankeronderzoek en aan het Vetmeduni in Wenen toonde aan dat twee onafhankelijke pathologen het alleen eens waren over elke derde diagnose“, meldt de MedUni Wenen. Over het algemeen hangt de diagnostische veiligheid sterk af van de individuele patholoog.

Samen met het Weense bedrijf „TissueGnostics“ Daarom hebben de onderzoekers van MedUni Wenen een procedure ontwikkeld die de karakterisering van tumoren aanzienlijk zou moeten verbeteren. de „ Nieuwe computersoftware helpt de diagnostische beveiliging in de toekomst te verdubbelen“, dit is het bericht van MedUni Vienna. De wetenschappers onder leiding van studieleider Lukas Kenner testten hun nieuwe methode op weefselmonsters van levercelcarcinomen en waren in staat om de monsters duidelijk te identificeren volgens de respectieve categorieën van „negatief“ naar „zeer positief“ toewijzen. De onderzoekers hebben hun resultaten in het gerenommeerde vakblad „PLOS ONE“ gepubliceerd.

Aanzienlijke verbetering van diagnostisch vertrouwen
De precieze bepaling van tumorweefsel is van cruciaal belang bij kankertherapie. Voor dit doel zijn in de pathologie de cellen en celkernen met behulp van de microscoop onderzocht op expressie van biomarkers in de tumoren. De interpretatie van het onderzoek leidt echter tot aanzienlijke onzekerheden. Bij het analyseren van dezelfde weefselsectie komen twee verschillende pathologen vaak tot verschillende conclusies. De onderzoekers rond Lukas Kenner ontwikkelden daarom een ​​software die zou moeten bijdragen aan een significante verbetering van de betrouwbaarheid van de diagnose. Ze testten deze op 30 levercelcarcinomen en waren in staat om de software te gebruiken om een ​​duidelijke categorisatie van de weefselmonsters te maken.

Matrix van kankercellen herkenbaarder
Volgens de informatie verstrekt door de MedUni Wenen „In het onderhavige werk werd de expressie van de eiwitten STAT5AB en JUNB gemeten in een agressief T-cellymfoom“, STAT5 speelt een belangrijke rol bij de ontwikkeling van leukemie en leverkanker en het JUNB-gen is betrokken bij de ontwikkeling van tumoren in lymfoïde weefsels. De software heeft zeer nauwkeurige digitale fotografie en bepaalde algoritmen mogelijk gemaakt om de weefselmonsters nauwkeurig te classificeren. De matrix van de cellen en de kern kan met hun hulp veel beter worden weergegeven dan onder de microscoop, meldt MedUni Vienna. Studieleider Lukas Kenner benadrukte dat „Natuurlijk vervangt het nieuwe programma de pathologen niet“, maar als „een aanvullende methode die de veiligheid van de diagnose aanzienlijk verhoogt.“

Verbetering van de therapie
De wetenschappers van MedUni gaan er ook van uit, „dat de nieuwe technologie zal helpen om in meer detail de veranderingen in de kankercel te kunnen specificeren, die momenteel in vier categorieën zijn verdeeld.“ Zo is bijvoorbeeld een veel fijnere categorisering mogelijk, wat de selectie van precies de juiste en geïndividualiseerde therapieoptie vergemakkelijkt. „Kankertherapieën zijn duur. Deze nieuwe software zal ook helpen om beter in te schatten waar dure therapie gerechtvaardigd is, maar ook in welk geval het niet nodig is en kan worden bespaard“, benadrukte studieleider Lukas Kenner. (Fp)