Химическая томография: новый метод для неинвазивного картирования глубоких тканей
Исследователи из Техниона (Израиль) разработали новый метод химической томографии для мониторинга молекулярных процессов в глубине тканей. Метод опубликован в журнале Advanced Materials и может ускорить развитие персонализированной медицины, диагностики рака и раннего выявления болезней.
Суть метода и его преимущества
Метод позволяет проводить функциональное и молекулярное картирование органоидов — трёхмерных клеточных моделей, повторяющих структуру и функции натуральных тканей.
Ключевые преимущества:
Неинвазивность и сохранение ткани: В отличие от методов, разрушающих ткань (например, RNA sequencing), или методов, "слепых" к глубоким процессам (например, конфокальная микроскопия).
Низкая стоимость и точность.
Возможность непрерывного мониторинга структурных и молекулярных изменений.
Как работает химическая томография
Метод анализирует летучие органические соединения (VOCs), присутствующие в выдыхаемом воздухе, слюне, поте и других жидкостях организма.
Технологическая реализация:
- Детектирование: Массив графеновых сенсоров улавливает VOCs (аналогично фасеточному глазу насекомых, где каждый сенсор — как отдельный маленький глаз).
- Анализ: Собранные данные обрабатываются с помощью генеративного искусственного интеллекта (ИИ), который действует как "мозг", интерпретирующий сигналы.
Результаты и перспективы
В исследовании метод позволил провести динамическое картирование органоида ткани молочной железы, выявив ключевые белковые и геномные данные, связанные с превращением здоровой ткани в раковую.
Возможности системы:
- Отслеживание прогрессии рака на разных стадиях.
- Углублённое понимание биологии рака.
- Картирование биохимических путей, метаболических маркеров и молекулярных процессов, вовлечённых в развитие рака.
С помощью метода были идентифицированы шесть биохимических путей, ответственных за производство 12 различных типов VOCs, которые могут служить биомаркерами болезненных состояний.
По словам профессора Хоссама Хайка: система имеет потенциал для диагностики проблем в различных органах (почки, мозг, печень) и может передавать данные о здоровье тканей во внешнюю систему мониторинга для непрерывного отслеживания и раннего предупреждения. Это прорыв в интеграции искусственного интеллекта в медицину, особенно в персонализированном здравоохранении.