使用气体传感器阵列检测结肠直肠癌的尿液挥发性有机化合物分析平台的开发和优化

科学领域:

• 生物化学 生物化学
• 医学诊断 医学诊断 医学诊断
• 在瘤学瘤学.

背景情况:

• 尿液中的挥发性有机化合物 (VOC) 档案为非侵入性癌症查提供了潜力.
• 与其他方法相比,尿液分析是患者可以接受的疾病检测方法.
• 早期发现结肠直肠癌 (CRC) 和癌前多,对于改善患者的治疗结果至关重要.

研究的目的:

• 用电子鼻子用于早期癌症检测,评估尿液VOC分析的有效性.
• 开发一种增强的数据处理策略,以提高识别重要肠道疾病的准确性.
• 评估尿液VOCs作为CRC和高危息肉的快速,低成本生物标志物的潜力.

主要方法:

• 尿样通过带有金属氧化物气体传感器和固相微提取的电子鼻子进行分析.
• 通过对CRC阳性患者和健康对照者的校准数据集来训练一个辐射基础功能神经网络.
• 实施了增强的数据处理策略,以根据重要肠道疾病分类样本,包括CRC和高风险息肉.

主要成果:

• 最初的盲目分析显示,在准确检测CRC方面存在局限性.
• 用增强策略重新训练神经网络,实现了0.88的ROC曲线下的区域,以区分CRC与非显著的肠道疾病.
• 改进的方法在与显著的肠道病理相关的样本分类方面表现出有效性.

结论:

• 尿液VOC分析,当与增强的数据处理策略和适当的培训套件相结合时,显示出早期癌症检测的潜力.
• 这种方法可以作为一种快速,低成本的方法来识别患有癌前结肠直肠多和CRC的个体.
• 需要进一步验证,以确定尿液VOC分析作为结直肠疾病临床诊断中的可靠工具.