Ученые из Университета Боуэна (Нигерия) установили, что инфракрасное излучение помогает отличать доброкачественные опухоли от злокачественных точнее, чем классическая биопсия. Результаты исследования опубликованы в журнале Cancer Screening and Prevention (CSP) .

На сегодняшний день стандартным методом диагностики является гистопатология — исследование ткани под микроскопом после биопсии. Этот подход требует извлечения образца ткани, его подготовки и окрашивания для визуализации клеточных структур.

Вах волн, создавая «спектральный отпечаток», характерный для здоровой, доброкачественной или злокачественной ткани.

В эксперименте было проанализировано 56 образцов нормальных и опухолевых тканей молочной железы. Ученые рассматривали соотношение ядра и цитоплазмы клетки. Ядро содержит генетический материал и управляет функциями клетки, а цитоплазма является «площадкой», где происходят биохимические процессы. В злокачественных клетках соотношение этих компонентов изменяется, что позволяет спектрометру различать нормальные и опухолевые ткани.

Другим важным маркером является гликоген, полисахарид, который служит клеточным запасом энергии. Уровень гликогена в тканях оказался эффективным для различения двух распространенных типов доброкачественных образований груди — фиброаденомы и фиброзно-кистозной мастопатии. Именно этот показатель обеспечил стопроцентную чувствительность и специфичность в этих случа качестве альтернативы исследователи предложили инфракрасную спектроскопию (ATR-Фурье -ИК-спектроскопия). Метод основан на измерении взаимодействия инфракрасного света с молекулами ткани.

Спектрометр — прибор, используемый в этом подходе, фиксирует химический состав ткани и соотношения ключевых молекул, которые выступают в роли биомаркеров опухоли. Различные молекулы поглощают инфракрасное излучение на определенных длинях.

Общая точность метода также достигла 100%. Авторы исследования подчеркивают, что инфракрасная спектроскопия может стать инструментом для более быстрой и объективной диагностики рака груди. Однако для клинического внедрения необходимы масштабные испытания на большем числе пациентов.