开发和多中心验证现场乳腺癌诊断使用纸喷雾电离微型质谱仪
Hou-Chun Huang1, Hsin-Hsiang Chung1, Jia-Ying Yu1
1Department of Chemistry, National Taiwan University, Taipei, Taiwan, ROC.
Communications medicine
|July 2, 2025
概括
一个新的微型质谱平台 (MiniMaP) 快速诊断乳腺癌从活检使用分子概况和机器学习. 这项技术为传统病理学提供了快速,可靠的替代方案,改善了患者的护理.
科学领域:
- 生物医学工程 生物医学工程
- 分析化学 分析化学
- 在瘤学瘤学.
背景情况:
- 乳腺活检的传统组织病理学是缓慢而繁的.
- 迫切需要快速,可靠的诊断方法.
- 及时诊断对于有效治疗乳腺癌至关重要.
研究的目的:
- 开发和验证乳腺癌的快速诊断平台.
- 评估机器学习模型的性能,以区分良性和恶性样本.
- 为了在现场实时对活检样本进行分子分析.
主要方法:
- 开发了一个微型质谱平台,使用纸喷雾电离 (MiniMaP).
- 活检样本的直接分子分析在没有事先准备的情况下进行.
- 一个机器学习模型被训练在分子形状上来分类样本.
- 进行了一项为期22个月的多中心验证研究.
主要成果:
- 机器学习模型在区分乳腺癌和良性样本方面取得了88%的准确性.
- 60个分子特征被确定为潜在的乳腺癌生物标志物.
- MiniMaP平台在5分钟内提供了现场诊断.
- 在22个月的540个样本中保持了一致的准确性 (84%).
结论:
- MiniMaP平台能够快速诊断乳腺癌,并提供持续的长期性能.
- 这项技术在协助临床诊断和促进及时的医疗决策方面表现有前途.
- 该平台可以通过提供即时诊断报告来改善患者护理.
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