诊断乳腺癌有哪些新的方法?

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谢邀。

乳腺癌,可谓是名副其实的红颜杀手,它是女性最常见的恶性肿瘤,严重威胁着女性的健康。但乳腺癌其实既是相对较容易早发现的恶性肿瘤,而且是治愈率较高的恶性肿瘤,当然,治愈率高也是建立在早发现早诊断的基础上。因此,用于乳腺癌筛查和诊断的方法手段很重要。

乳腺癌的诊断方法可以总结为三大方面:

临床表现与体格检查、辅助检查(影像学检查和血清、基因学等)和病理学检查。

其中病理学检查是明确诊断及肿瘤类型的金标准,体格检查(包括患者自查)对早期发现肿瘤有帮助,而辅助检查(特别是影像学检查)是明确乳腺癌及其侵犯或扩散转移范围的重要手段,也是常说的乳腺癌诊断方法。

目前乳腺癌的诊断方法,主要为常规乳腺X线检查、常规乳腺超声检查、常规乳腺MRI检查及影像学引导下的穿刺活检。

它们对乳腺癌的诊断起了重要作用,但仍存在一定的缺陷,X线只能显示一个方位的信息,没有立体效果,CT对于复杂的病理组织的性质的甄别具有一定的局限性,而MRI扫描时间长、分辨率低、诊断标准不统一、对微小钙化点不敏感及伪影较多。

随着科学技术的发展以及人们对乳腺癌认知加深,乳腺癌诊断方法也逐渐增多:

1、纳米医学技术在乳腺癌诊断上的应用

纳米医学技术是一门新兴的科学技术,为许多疾病的诊治提供了全新的思路。因纳米材料具有独特的物理、化学性质和较好的生物相容性被广泛应用于妇产科疾病的早期诊断、靶向及联合治疗中。纳米技术与影像技术的结合,在一定程度上弥补了影像技术的不足之处。磁性纳米粒子(MNP)负载姜黄素(CUR)既增强了磁共振成像准确定位的能力又具有较强的抗乳腺癌细胞的能力,可用于潜伏期疾病和临床疾病的诊疗。


2、人工智能与乳腺癌的诊断

计算机辅助诊断技术(CAD)是指通过影像学、医学图像处理技术以及其他手段,对病变的特征进行量化分析处理并做出判断,辅助影像科医师发现并分析病灶,避免因临床医师经验及知识水平等主观因素的局限性带来的失误,从而提高诊断的准确率和效率。

乳腺CAD目前被广泛应用在X线摄影对乳腺癌的筛查上,相关研究主要集中在提高钙化灶和肿块检出的准确性方面,2016 年,美 国休斯敦卫理公会医院Stephen T. Wong 和 Jenny C.Chang 团队开发了自然 语言处理( natural language processing,NLP ) 软件算法,该算法准确获得了543例乳腺癌患者乳腺X线摄影的关键特征,并与乳腺癌亚型进行了关联,其诊断速度是普通医师的30倍,且准确率高达 99%。同样CAD系统对于辅助超声和MRI诊断乳腺癌方面也存在巨大帮助,是目前国内外相关科研人员的主要研究方向。

对于病理诊断方面,人工智能在乳腺癌淋巴结病理诊断中涉及的一般是最后的阅片环节。与前面提到的 CAD 辅助乳腺癌影像诊断类似,人工智能通过特定的算法,对病理图片进行智能处理,通过训练和对算法的优化,以实现开发出高精度、高效率的病理识别算法模型的目标。

3、其他

除以上两种方法外,科学家还开发多种影像学技术相结合、影像学与基因学、血生化检查相结合的方法,均对提出新的乳腺癌的诊断提供新的思路与方法。


[1]. 中国抗癌协会乳腺癌诊治指南与规范(2017年版.

[2]. 孔玉方与杨毅梅, 纳米医学技术在妇产科疾病诊疗方面的应用. 实用医学杂志, 2017. 33(11): 第1724-1727页.

[3]. 徐琰与胡保全, 浅谈人工智能在乳腺癌领域的应用进展. 中华乳腺病杂志(电子版), 2017(05): 第257-261页.

[4]. 新方法能快速早期诊断乳腺癌. 中国肿瘤临床与康复, 2013(11): 第1269页.

[5]. 乔艳萍, 影像学检查方法在乳腺癌诊断中的应用进展. 世界最新医学信息文摘, 2016(86): 第106-107页.