कैंसर के इलाज की यात्रा में, प्रारंभिक पहचान हमेशा एक चुनौतीपूर्ण मुद्दा रहा है। हाल के वर्षों में, तरल बायोप्सी तकनीक ने अपनी गैर-आक्रामकता और उच्च संवेदनशीलता के कारण व्यापक ध्यान आकर्षित किया है। हालाँकि, मौजूदा परीक्षण तकनीकें अक्सर गहरे लक्षित अनुक्रमण पर निर्भर करती हैं, जो कई प्रकार के डेटा को एकीकृत करने में कठिनाई पैदा करती हैं, और इस प्रकार संवेदनशीलता और विशिष्टता को प्रभावित करती हैं। इस तकनीकी कमी को लक्षित करते हुए, ऑक्सफोर्ड विश्वविद्यालय की शोध टीम ने全基因组的 TET 辅助吡啶硼烷测序(TAPS) के आधार पर नई बहु-मोडल चक्र ट्यूमर DNA (ctDNA)检测方法 विकसित की है। इस विधि का最大亮

ट्यूमर सर्जरी में, समय पर शेष ट्यूमर ऊतकों की खोज और निकासी एक चिकित्सा चुनौती रही है, खासकर मस्तिष्क ट्यूमर और अन्य समान्य कैंसर की सर्जरी में। हालांकि चिकित्सा तकनीक में निरंतर प्रगति हो रही है, शेष ट्यूमर अभी भी रोगियों की पूर्वानुमान, जीवन की गुणवत्ता पर प्रभाव डालता है, और चिकित्सा प्रणाली पर भारी दबाव डालता है। अमेरिका में, शेष ट्यूमर के कारण जरूरत पड़ने वाली मरम्मत सर्जरी और बाद के उपचार प्रतिवर्ष 10 अरब डॉलर से अधिक खर्च होते हैं। तस्वीर का स्रोत नोट: चित्र AI द्वारा उत्पन्न किया गया है, चित्र के अधिकार सेवा प्रदाता Midjourney द्वारा। इस समस्या को हल करने के लिए, मिशिगन विश्वविद्यालय और कैलिफोर्निया विश्वविद्यालय सैन फ्रांसिस्को।

अमेरिकी वैज्ञानिकों ने हाल ही में "नेचर" पत्रिका में एक महत्वपूर्ण शोध成果 प्रकाशित किया है: मिशिगन विश्वविद्यालय और कैलिफोर्निया विश्वविद्यालय सैन फ्रांसिस्को के संयुक्त विकास द्वारा निर्मित आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस मॉडल FastGlioma, जिसे मस्तिष्क ट्यूमर सर्जरी के दौरान 10 सेकंड के भीतर कैंसर ट्यूमर के अवशेषों का तेज़ी से मूल्यांकन करने की अनुमति मिलती है, तंत्रिका शल्य चिकित्सा में एक क्रांतिकारी प्रगति लाता है। यह नवाचार सूक्ष्म ऑप्टिकल इमेजिंग और AI बुनियादी मॉडल को जोड़ती है। शोध टीम ने 11000 से अधिक सर्जिकल नमूनों और 400000 सूक्ष्म चित्रों का उपयोग कर पूर्व-प्रशिक्षण किया, मिशिगन विश्वविद्यालय द्वारा विकसित उत्तेजित रमैन ऊतक इमेजिंग तकनीक का उपयोग करके डेटा प्राप्त किया।

स्वीडन के करोलिंस्का संस्थान की शोध टीम ने एक डीएनए नैनो रोबोट उपकरण विकसित किया है, जो केवल ट्यूमर के सूक्ष्म वातावरण में सक्रिय होता है। चूहों पर किए गए परीक्षणों में, ट्यूमर की वृद्धि में 70% की प्रभावी कमी आई।

🐶 अनुसंधान प्रदर्शित करता है कि AI और थर्मल इमेजिंग तकनीक कुत्तों की उपकला और त्वचा के ट्यूमर का छानबीन करने में सटीक है।🔬 HT Vista के अनुसंधान ने मशीन लर्निंग एल्गोरिदम का उपयोग करके दो चरणों में सत्यापन किया।🏥 यह नवाचार प्रणाली सहायक診断 उपकरण बनने की उम्मीद है, जो प्रारंभिक कैंसर पहचान में मदद कर सकती है।

डच शोधकर्ताओं ने एक एल्गोरिदम विकसित किया है जिसका नाम स्टर्जन है, जो 90 मिनट में मस्तिष्क ट्यूमर के प्रकार की पहचान कर सकता है। यह एल्गोरिदम नैनोपोर अनुक्रमण तकनीक पर निर्भर करता है, जो वास्तविक समय में डीएनए नमूनों के बेस अनुक्रम को पढ़ने में सक्षम है। प्रशिक्षण और परीक्षण के बाद, यह एल्गोरिदम 40 मिनट में 18 मस्तिष्क ट्यूमर के प्रकार की सही पहचान कर सकता है। मस्तिष्क ट्यूमर के उपप्रकार की पहचान करके, सर्जन सर्जिकल रणनीति को समायोजित कर सकते हैं। शोधकर्ता तकनीक को आगे सत्यापित करने और इसे मानक विधियों के साथ तुलना करने की उम्मीद कर रहे हैं।

दुनिया भर में स्तन कैंसर के मामलों में तेजी से वृद्धि हो रही है, प्रारंभिक检测 बहुत महत्वपूर्ण है। ब्रिटेन के नॉटिंघम विश्वविद्यालय के शोध ने AI और डॉक्टरों की मैमोग्राफी पढ़ने की सटीकता की तुलना की। वाणिज्यिक AI Lunit का प्रदर्शन मानव चिकित्सकों के बराबर है, जो नैदानिक चिकित्सा के लिए नई सोच प्रदान करता है। स्तन कैंसर की घटना दर अधिक है, लेकिन प्रारंभिक हस्तक्षेप से जीवित रहने की दर में सुधार हो सकता है। AI द्वारा मैमोग्राफी के परिणामों ने चिकित्सा क्षेत्र में AI को मजबूती से समर्थन प्रदान किया है।