数学建模可以帮助开发一个简单的血液测试的脑瘤

布里斯托尔大学的研究可能会导致更好的检测最常见的一种恶性脑癌。

恶性胶质瘤的开发一个简单的血液测试(本研究可能意味着早期诊断和更有效的和个性化的治疗方案。

Bristol-led研究,发表在《华尔街日报》英国皇家学会界面,涉及发展的数学模型来评估当前使用的生物标志物检测本研究和如此biomarker-based策略可以改善。

这项研究是大学的一部分Bristol-led CRUK项目开发一个负担得起的,血液测试来诊断脑肿瘤。这个跨学科项目结合了生物标志物的发现,荧光纳米颗粒和新测试技术的发展和计算模型。

在最近的研究中数学模型被开发并配合实验数据。未来的研究人员发现,“绿带运动”生物标志物胶质原纤维酸性蛋白(GFAP)降低当前生物标志物阈值可能导致本研究的早期检测。研究小组还利用计算模型探索肿瘤病人特点和差异的影响在检测和改进策略。

约翰娜博士,第一作者和布里斯托尔大学的研究助理工程数学,说:

“我们的研究结果提供进一步的临床的基础数据的影响降低目前已知的生物标志物的检测阈,GFAP、允许使用血液检测本研究的早期检测。与进一步的实验数据,也是可能量化肿瘤病人异构性问题和错误合并到我们的模型预测血液水平对不同肿瘤。我们还演示了如何结合其他模型诊断扫描等加强临床见解,发展更加个性化和有效的治疗方法。

“这些数学模型可以用来检查和比较新的生物标记和检测脑瘤出现。我们希望这项研究将最终帮助开发一个简单的血液测试脑肿瘤,使早期和更详细的诊断。”

参考:颜色是的,刘X,哈兰AJ, et al。早期诊断脑肿瘤的液体活检:在网上数学生物标志物造型。J R Soc接口。2022年。doi:10.1098 / rsif.2022.0180

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