28 Mart 2024 Perşembe
İstanbul 22°
  • İçel
  • Şırnak
  • Çanakkale
  • Çankırı
  • Şanlıurfa
  • Çorum
  • İstanbul
  • İzmir
  • Ağrı
  • Adıyaman
  • Adana
  • Afyon
  • Aksaray
  • Amasya
  • Ankara
  • Antalya
  • Ardahan
  • Artvin
  • Aydın
  • Balıkesir
  • Bartın
  • Batman
  • Bayburt
  • Bilecik
  • Bingöl
  • Bitlis
  • Bolu
  • Burdur
  • Bursa
  • Düzce
  • Denizli
  • Diyarbakır
  • Edirne
  • Elazığ
  • Erzincan
  • Erzurum
  • Eskişehir
  • Gümüşhane
  • Gaziantep
  • Giresun
  • Hakkari
  • Hatay
  • Iğdır
  • Isparta
  • Kırşehir
  • Kırıkkale
  • Kırklareli
  • Kütahya
  • Karabük
  • Karaman
  • Kars
  • Kastamonu
  • Kayseri
  • Kilis
  • Kmaraş
  • Kocaeli
  • Konya
  • Malatya
  • Manisa
  • Mardin
  • Muş
  • Muğla
  • Nevşehir
  • Niğde
  • Ordu
  • Osmaniye
  • Rize
  • Sakarya
  • Samsun
  • Siirt
  • Sinop
  • Sivas
  • Tekirdağ
  • Tokat
  • Trabzon
  • Tunceli
  • Uşak
  • Van
  • Yalova
  • Yozgat
  • Zonguldak

Kolon kanseri için yeni görüntüleme tekniği

Retina görüntülemeye yarayan optik koherens tomografi ile kolorektal doku örnekleri görüntülendi. Makina öğrenmesi yöntemiyle 26 bin doku örneği kullanıldı. Kolonoskopiye göre derinlemesine incelemeyi sağlayan tekniğin doğruluk oranı yüzde 100 çıktı.

Kolon kanseri için yeni görüntüleme tekniği
Doç. Dr. Şehime G.Temel

Washington Üniversitesi araştırmacıları, doğru, gerçek zamanlı, bilgisayar destekli kolorektal kanser teşhisini sağlayan yeni bir görüntüleme tekniği geliştirdiler. Bir tür makine öğrenmesi olan derin öğrenmeyi kullanan ekip, tekniğin doğruluğunu belirlemek için kolorektal doku örneklerinden alınan 26 binden fazla bireysel görüntüleme verisini kullandı. Patoloji raporları ile karşılaştırıldığında, yapılan bu pilot çalışmada tümörleri yüzde 100 doğrulukla tespit edebildiler.
Bu, sağlıklı kolorektal dokuyu, kanser öncesi poliplerden ve kanserli dokulardan ayırmak için makine öğrenmesiyle birleştirilen bu tip görüntüleme kullanan ilk çalışma. Çalışmanın sonuçları “Derin öğrenme ile PR-OCT kullanarak gerçek zamanlı kolorektal kanser teşhisi” başlığıyla Theranostics dergisinde yayımlandı.
Güncel kolon kanseri taraması kolonoskopi ile yapılır. Kolonoskopi, kolon ve rektumun mukozal astarının endoskop üzerine monte edilmiş bir kamera ile görsel olarak incelenmesini içerir. Anormal görünen alanlar daha sonra analiz için biyopsiye tabi tutulur. Bu şu anki inceleme rutini olmasına rağmen, birtakım eksiklikleri vardır. İlk olarak, bu teknik görsel saptamaya dayanır, ancak küçük lezyonların çıplak gözle tespit edilmesi zordur ve erken evrede sıklıkla gözden kaçırılır. İkincisi, görsel endoskopi, derin katmanlarında değil, yalnızca bağırsak duvarının yüzeyindeki değişiklikleri algılayabilir.

KANSER ÖNCESİ DEĞİŞİMLERE HASSAS
Araştırma tekniği, retina görüntülerini almak için oftalmolojide yirmi yıldır kullanılan optik görüntüleme teknolojisi olan optik koherens tomografiye dayanıyor. Bununla birlikte, üniversitenin McKelvey Mühendislik Okulu ve diğer mühendislik okulları yüksek mekansal çözünürlük ve 1-2 mm’ye kadar görüntüleme derinliği çözünürlüğü sağladığı için teknolojiyi diğer kullanımlar için geliştirmektedirler. Optik koherens tomografi sağlıklı ve hastalıklı dokunun ışığı kırma şeklindeki farklılıklarını tespit ederek kanser öncesi ve erken kanser morfolojik değişikliklerine karşı oldukça hassas. Daha da geliştirildiğinde, teknik, derinlemesine yerleşmiş kanser öncesi poliplerin ve erken evre kolon kanserlerinin taranmasına yardımcı olmak için geleneksel kolonoskopi ile birlikte gerçek zamanlı, invazif olmayan bir görüntüleme aracı olarak kullanılabilir.

DAHA FAZLA ARAŞTIRMA YAPILMALI
Washington Üniversitesi Tıp Fakültesi, Mallinckrodt Radyoloji Enstitüsü’nde radyoloji profesörü ve aynı zamanda Mühendislik Fakültesi Biyomedikal profesörü olan çalışmanın kıdemli araştırmacılarından doktor Quing Zhu, daha fazla araştırma yapılmasına gereksinim olduğunu bununla birlikte kolorektal endoskopla birleştirilen bu teknolojinin, kolorektal kanser teşhisinde cerrahlara çok yardımcı olacağını söyledi.
Zhu ve ekibi, kolon ve rektum cerrahisi şefi Matthew Mutch; William C. Chapman Jr., kolon ve rektum cerrahisinde uzman; ve tıp fakültesinde patoloji ve immünoloji profesörü olan MD Deyali Chatterjee ile işbirliği yaptılar.

EŞ ZAMANLI GERİ BİLDİRİM İÇİN ÇALIŞMAYA DEVAM

İki yıl önce, çalışmanın ilk yazarı olan biyomedikal mühendisliği doktora öğrencisi Yifeng Zeng, optik koherens tomografiyi tıp fakültesindeki hastalardan alınan kolorektal doku örneklerini görüntülemek için bir araştırma aracı olarak kullanmaya başladı. Sağlıklı kolorektal dokunun dişlere benzer bir yapıya sahip olduğunu gözlemledi. Bununla birlikte, kanser öncesi ve kanserli dokular nadiren bu paterni göstermiştir. Diş deseni, kolorektal dokunun sağlıklı mukozasının mikro yapılarının ışığı azaltması ile oluşuyordu. Zeng, 2019 yılında McKelvey Engineering’den elektrik mühendisliği dalında yüksek lisans derecesi alan ve başka bir yüksek lisans öğrencisi olan Shiqi Xu ile çalışmaya başladı. 20 tümör doku alanından, 16 iyi huylu bölgeden ve diğer altı anormal alandan elde edilen yaklaşık 26 bin görüntü kullanarak RetinaNet ağını eğitmiş ve test etmişler. RetinaNet bir nöral network modelidir. Bu sistem tarafından öngörülen tanılar, standart histoloji kullanılarak doku örneklerinin değerlendirilmesiyle karşılaştırıldı. Yüzde 100 duyarlılık ve yüzde 99.7 özgüllük buldular.
Zhu, Zeng ve çalışma ekibi, biyomedikal mühendisliği doçenti PhD, Chao Zhou ile birlikte, RetinaNet’ten cerrahlara kanser olasılığı skorunu doğrudan sağlayabilmek amacıyla kolon dokusunun yüzeyindeki diş benzeri paterni analiz etmek için kolonoskopi endoskopuyla aynı anda kullanılabilecek bir kateter geliştiriyorlar. Zeng, şu anda, geri bildirimi dört saniye içinde alabildiklerini vurguladı. Zeng, hesaplama hızı ve kateterin daha da gelişmesiyle, cerrahlara gerçek zamanlı olarak geri bildirimde bulunabileceğini belirtti.
Özgün içerik:
https://www.thno.org/toc/acceptms

Son Dakika Haberleri