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          開發子宮內膜異位癥的非侵入性測試

          作者: 武漢新聞網 更新時間: 2020年04月21日 16:39:12 游覽量: 122

          簡述:

          加州大學舊金山分校的研究人員確定了可用于診斷子宮內膜異位癥及其嚴重程度的遺傳活動模式,這一發現可能通過

          加州大學舊金山分校的研究人員確定了可用于診斷子宮內膜異位癥及其嚴重程度的遺傳活動模式,這一發現可能通過簡單的非侵入性手術為數百萬女性提供手術替代方案。

          開發子宮內膜異位癥的非侵入性測試

          UCSF婦產科,生殖科學的杰出教授兼主席Linda Giudice醫學博士說:“如果沒有基因組學和生物信息學的進步,這種有前途的分子診斷方法是不可能的。”

          Giudice繼續說道:“重要的是,在疾病的每個'分類器'或沒有疾病和子宮內膜異位癥的階段,相對較少的基因具有非手術診斷發展的潛力。” “該方法還可用于無需手術即可檢測疾病復發的方法,這種方法產生的新發現的基因譜和途徑為子宮內膜異位癥相關的疼痛和不育癥的創新靶向治療打開了大門。”

          子宮內膜異位通常是一種痛苦的情況,通常在子宮內層的組織在子宮外生長。

          據估計,約有10%的育齡婦女患有這種疾病,這種疾病通常是由月經倒退引起的。子宮內膜組織通過輸卵管倒流并進入骨盆腔,而不是通過子宮頸流出。該組織附著并繼續遵循每月的月經周期,導致出血引起炎癥,疤痕和疼痛。子宮內膜異位也可導致不孕。

          目前的治療方法是腹腔鏡檢查,這是一種診斷和分期發生在盆腔內膜和器官上的子宮內膜異位的外科手術方法。但是從癥狀發作到診斷可能需要十多年的時間,這強調了對侵入性更小,更具成本效益的方法的需求。

          在這項研究中,Giudice和她的同事使用了基于計算機技術的機器學習來分析子宮內膜組織樣品的基因活性。他們分析了148個樣本-77個來自子宮內膜異位癥的婦女,37個沒有子宮內膜異位但有其他子宮/盆腔問題,例如子宮肌瘤的樣本和34個來自沒有任何子宮疾病的婦女的對照組。

          機器學習使計算機無需明確編程即可從活動中學習。研究人員可以使用它來檢查由稱為基因表達的過程將大量基因翻譯成蛋白質的信息所引起的相互作用。

          從90-100%的準確性,開發了從樣品的分組系統。研究人員不僅可以區分子宮內膜異位癥患者和對照組的樣本,還可以區分子宮內膜異位癥患者和其他子宮疾病的患者。他們甚至可以表示子宮內膜異位分期之間的差異。

          這項技術還可以在月經周期的不同點區分子宮內膜異位癥。隨著激素水平在整個周期中的變化,子宮內膜異位癥婦女子宮內膜的基因表達模式與無此狀況的婦女截然不同。

          Giudice說,基于這種基因表達,最終可以在醫生辦公室進行簡單的測試以確定子宮內膜異位和分期。在短短幾分鐘內,可以將一根細而細的塑料導管穿過子宮頸插入子宮,以取出細胞樣本進行分析。

          美國國立衛生研究院(NIH)尤妮絲·肯尼迪·施萊佛國家兒童健康與人類發展研究所(NIH)生育力/不孕癥科科長路易斯·德帕洛(Louis DePaolo)博士說:“腹腔鏡檢查涉及全身麻醉并在腹部切開切口” NICHD)。“這些發現表明,有可能可以避免在不使用麻醉的情況下從在辦公室就診的組織樣本中進行手術并診斷出子宮內膜異位癥。”

          文章鏈接:http://www.yfgarden.cn//jksh/30688.html

          文章標題:開發子宮內膜異位癥的非侵入性測試

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