使用挥发性方法量化尿液中的癌症生物标志物

科学领域:

• 分析化学 分析化学
• 生物化学 生物化学
• 在瘤学瘤学.

背景情况:

• 非侵入性癌症诊断对于早期检测和改善患者结果至关重要.
• 尿液分析为检测癌症生物标志物提供了一个有希望的,非侵入性的方法.
• 尿液中的挥发性有机化合物 (VOC) 是各种癌症的潜在指标.

研究的目的:

• 开发和验证一种用于癌症诊断的人类尿液中VOCs的确定方法.
• 为了确定特定的VOC及其比例,在癌症患者和健康个体之间存在差异.
• 使用人工神经网络创建和验证用于癌症检测的诊断模型.

主要方法:

• 样品的准备包括在吸附剂管中预先缩挥发性有机化合物.
• 用质谱法 (GC-MS) 的气色谱法用于VOC分析.
• 分数因数和受约束的表面设计优化了预缩过程.
• 一个人工神经网络 (ANN) 模型被开发用于分类.

主要成果:

• 在癌症患者和健康个体的尿液中,2-butanone,2-pentanone,acetonitrile和的度有显著差异.
• 诊断模型在接收器操作特征 (ROC) 曲线下的平均面积为0.886.6.
• 在癌症检测方面,ANN模型的平均灵敏度为91%,特异性为82%.

结论:

• 尿液VOC分析是癌症诊断的一种可行的非侵入性方法.
• 特定的VOC及其比率可以作为癌症检测的生物标志物.
• 开发的ANN模型显示了精确癌症分类的高潜力.