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一种人工智能探针可帮助查看肿瘤恶性肿瘤

导读 肿瘤恶性肿瘤的识别在癌症的临床管理中起着至关重要的作用。目前,活检是大多数肿瘤病例鉴别恶性肿瘤的金标准,然而,活检具有侵入性,会给

肿瘤恶性肿瘤的识别在癌症的临床管理中起着至关重要的作用。目前,活检是大多数肿瘤病例鉴别恶性肿瘤的金标准,然而,活检具有侵入性,会给患者带来极大的不适,并且由于取样过程复杂,可能会增加远处转移的风险。随着分子成像探针的发展,非侵入性医学成像方法,如磁共振成像(MRI)、荧光成像(FI)、计算机断层扫描和超声等,已被用于非侵入性肿瘤诊断。然而,大多数成像策略通常依赖于缺乏识别肿瘤恶性肿瘤的特异性的成像探针。

考虑到坏死细胞死亡和过表达的钾离子(K+)通道是恶性肿瘤的主要标志,但对于良性肿瘤并非如此,因此与良性组织相比,恶性肿瘤微环境中的细胞外 K+浓度显着升高。基于此,上海交通大学凌戴顺教授领衔的一项新研究报告了一种K+敏感双模成像探头(KDMN),可实现肿瘤实时成像,同时识别恶性肿瘤。

KDMN 由嵌入磁性介孔二氧化硅纳米颗粒中的光学 K+指示剂组成,随后涂有 K+选择性膜,该膜仅允许 K+通过而排除其他阳离子。KDMNs 提供卓越的 MR 对比效果和 K+特定的FI 性能。此外,KDMN 增强的 MRI 在肿瘤部位赋予衰减信号,以进行有效的肿瘤检测。同时,基于KDMN的K+敏感FI在恶性肿瘤和良性肿瘤之间提供了显着的荧光信号差异,因为细胞外K+升高恶性肿瘤微环境中的浓度。值得注意的是,基于KDMN的MRI和FI通过级联逻辑电路集成,成功实现了双模成像结果的自我确认,从而实现了肿瘤恶性肿瘤的可靠、准确成像。

该研究最近发表在《国家科学评论》上。第一作者为王启月博士,通讯作者为上海交通大学凌戴顺教授和浙江大学李方元教授。“这是首次展示用于 MRI/FI 交叉检查诊断肿瘤恶性肿瘤的 K+敏感双模式成像探头,”Ling 教授说。“而且这种离子敏感级联‘AND’逻辑成像策略将为开发下一代成像探针铺平道路,以高度敏感和准确地诊断离子失衡相关疾病。”

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