22 мая 2016г.
На сегодняшний день диагностика рака осуществляется несколькими способами. Первый способ - рентгенологические исследования: рентгенография и компьютерная томография. К недостаткам этих методов относятся нечеткое изображение, отсутствие возможности отличать ткани одинаковой плотности и лучевая нагрузка. Кроме того, при использовании КТ возможно осложнение в виде развития клаустрофобии [10,11].
Второй способ - ультразвуковое исследование. Его недостатки - небольшая глубина проникновения из-за частичной абсорбции волн и низкое разрешение изображения [2,6-9].
Высокой эффективностью отличается магнитно-резонансная томография. Однако исследование имеет высокую стоимость и не представляется возможным, если у пациента имеются ферромагнитные импланты.
Одним из наиболее точных методов считается ЯМР-спектроскопия. Но от него придется отказаться в случае наличия металлических протезов. Относительными противопоказаниями также являются беременность, сердечная недостаточность и клаустрофобия [1-5,10-14].
Многие из проблем, связанных с диагностикой рака, решают разработки ученых в сфере нанотехнологий. К примеру, самый распространенный недостаток - нечеткое изображение - устраняется при использовании «метода Фикслера», разработанного исследователями из Бар-Иланского университета (в Израиле) под началом профессора Дрора Фикслера.
Данное исследование стало возможно благодаря определению особенностей спектра отраженного излучения ткани, пораженной раком. Нетоксичные наночастицы золота, присутствующие в исследуемой области, позволяют сгенерировать изображение высокого качества. Фикслер улучшил свой метод, использовав частицы, похожие на стержни вместо шарообразных частиц. Такая форма способствует более глубокому проникновению в ткань. Реальная картина видна на мониторе также благодаря усовершенствованному математическому алгоритму обработки данных [15-20].
Такие факторы как беременность, клаустрофобия, наличие металлических протезов не являются противопоказаниями для лазерной нанодиагностики. Суть исследования заключается в том, чтобы изучить, как наночастицы распределены в моче. По пространственно-структурным изменениям, считают ученые новосибирского Академгородка, можно определить, имеют ли место ранние патогенные изменения. Этот метод чувствителен более, чем на 89%. Он не требует обработки материала и наличия специального медперсонала.
В случае, если морфологически раковые клетки неотличимы от нормальных, поставить диагноз можно только используя атомно-силовой микроскоп. Наноразмерная игла (кантиливер) взаимодействует с образцом. Объект продавливают зондом, чтобы измерить механические свойства. В ходе исследований было выявлено, что нормальные клетки тверже, чем раковые. С целью выявить такие клетки на ранней стадии и оценить их метастатический потенциал используют жесткость в качестве маркера.
Таким образом, нанотехнологии не только позволяют устранить такие недостатки современных методов диагностики рака, как низкое разрешение изображения, различные противопоказания, и специальная подготовка, но и позволяют диагностировать онкологию в том случае, когда использование альтернативных методов не дает результатов.
Список литературы
1. Алгоритмизация выявления патологии в шейном отделе позвоночника при проведении общей анестезии / Р.Л. Баранов, Л.И. Фирсова, О.В. Судаков, Н.Ю. Алексеев // Прикладные информационные аспекты медицины. 2015. Т. 18. № 2. С. 11-15.
2. Есауленко И.Э. Мониторинг здоровья учащейся молодежи на основе компьютерных технологий / И.Э. Есауленко, Т.Н. Петрова, О.В. Судаков // Системный анализ и управление в биомедицинских системах. 2014. Т. 13. № 2. С. 483-487.
3. Использование интегрального показателя в характеристике тяжести ТЧМТ по неврологическим признакам/ И.Э. Есауленко, В.Л. Радушкевич, Н.А. Гладских, Е.В. Богачева // Системный анализ и управление в биомедицинских системах. – 2014 – Т. 13. №1. – С 164 -166.
4. Кольцов А.С. Информационные технологии: Учеб. пособие / А.С. Кольцов, Е.Д. Федорков // Воронеж: Воронеж. гос. техн. ун-т, 2005. -241 с.
5. Математическое, алгоритмическое и программное обеспечение информационного комплекса поддержки принятия врачебных решений у пациентов с сахарным диабетом и артериальной гипертензией / О.В. Судаков, Н.А. Гладских, Е.В. Богачева, Н.Ю. Алексеев, О.А. Андросова // Системный анализ и управление в биомедицинских системах. 2015. Т. 14. № 4. С. 815-819.
6. Оценка риска развития инсульта у пациентов с сахарным диабетом 2 типа и артериальной гипертензией / Н.А. Гладских, О.В. Судаков, Е.В. Богачева, Н.Ю. Алексеев, Е.А. Фурсова // Системный анализ и управление в биомедицинских системах. 2016. Т. 15. № 1. С. 123-127.
7. Петрова Т.Н. Комплексный подход к оценке состояния здоровья студентов медицинского ВУЗа /Т.Н. Петрова, О.В. Судаков // Системный анализ и управление в биомедицинских системах. 2012. Т. 11. № 1. С. 121-128.
8. Петрова Т.Н. Сравнительный анализ состояния здоровья студенческой молодежи в зависимости от профиля вуза /Т.Н. Петрова, О.В. Судаков // Системный анализ и управление в биомедицинских системах.-2012. -Т. 11. -№ 3. -С. 804-809.
9. Построение информационного комплекса поддержки принятия врачебных решений в лечебно- диагностическом процессе больных сахарным диабетом в сочетании с артериальной гипертонией / О.В. Судаков, Т.Н. Петрова, Н.Ю. Алексеев, Е.А. Фурсова // Прикладные информационные аспекты медицины. 2015. Т. 18. № 6. С. 4-9.
10. Родионов О.В. Медицинские системы и комплексы: учебное пособие / О.В. Родионов, О.В. Судаков, Е.А. Фурсова // ГОУ ВПО "Воронежский государственный технический университет". Воронеж: Воронежский государственный технический университет, 2011. 108 с.
11. Родионов О.В. Технические методы диагностических исследований и лечебных воздействий: учебное пособие / О.В. Родионов, Е.А. Фурсова, О.В. Судаков // ГОУ ВПО "Воронежский государственный технический университет". Воронеж: Воронежский государственный технический университет, 2006. Ч.3.– 176 с.
12. Судаков О.В. Анализ состояния здоровья студентов высших учебных заведений г. Воронеж /О.В. Судаков, Т.Н. Петрова // Системный анализ и управление в биомедицинских системах. -Воронеж, 2012. -Т. 11, № 1. - С. 217-221.
13. Формирование словаря информативных признаков на основе критерия информативности Кульбака при решении задач диагностики / И.Я. Львович, Н.А. Гладских, С.Н. Шипилов, Е.В. Богачева // Прикладные информационные аспекты медицины. 2011. Т. 14. № 2. С. 37-43.
14. Фурсова Е.А. Качество жизни как метод оценки фармакотерапии сердечной недостаточности у больных ревматическими пороками сердца до и после оперативного лечения /Е.А. Фурсова, Е.Ю. Есина, О.В. Судаков // Научно-практическая ревматология. 2004. № 2. С. 296.
15. Фурсова Е.А. Применение нейросетевого моделирования для поддержки принятия решений при диагностике хронической сердечной недостаточности / Е.А. Фурсова, Е.И. Новикова, О.В. Судаков // Системный анализ и управление в биомедицинских системах. 2009. Т. 8. № 2. С. 410-413.
16. Цуканов А.М. Обобщенная оценка динамики некоторых заболеваний за 10 лет на лебединском горно- обогатительном комбинате / А.М. Цуканов, И.Э. Есауленко, О.В. Судаков // Системный анализ и управление в биомедицинских системах. 2006. Т. 5. № 4. С. 966-970.
17. Эффективность применения вакуумно-мембранного мышечно-скелетного вытяжения в комплексном лечении синдрома боли в нижних отделах спины / Н.Ю. Алексеев, Ю.Н. Алексеев, Н.Ю. Кузьменко, Э.В. Минаков // Практическая медицина. 2011. № 3-1 (50). С. 56.
18. Alekseev Yu.N. Optimal choice of vacuum-membrane skeletal muscle extension / Yu.N. Alekseev, B.M. Smirnov, N.Yu. Alekseev // Bulletin of Experimental Biology and Medicine. 2002. Т. 133. № 2. С. 160-163.
19. Alexeev Yu., Alexeeva N.V., Alexeev N.Yu., Alexeeva N.Yu., Alexeev P.Yu. / International Journal on Immunorehabilitation. 1998. № 8. С. 165.
20. Bogacheva E.V. Topological index for condensing maps on finsler manifolds with applications to functional- differential equations of neutral type / Bogacheva E.V., Gliklikh Y.E. // Topological Methods in Nonlinear Analysis. 2005. Т. 26. № 2. С. 287.
