Künstliche Nase erkennt bösartige Gewebe in Tumoren des Gehirns während der Operation

Eine künstliche Nase entwickelt, die an der Universität Tampere, Finnland, hilft Neurochirurgen zu identifizieren, krebsartige Gewebe während der Operation und ermöglicht eine präzise Entfernung von Tumoren.

Elektrochirurgische Resektion mit Geräten wie einem elektrischen Messer oder Diathermie blade ist derzeit eine Häufig verwendete Technik in der Neurochirurgie. Wenn das Gewebe verbrannt wird, Gewebe-Moleküle verteilt sind, in form von chirurgischen Rauch. In der Methode, entwickelt von Forschern an der Universität Tampere, der chirurgische Rauch zugeführt wird, in eine neue Art von Messsystem, das identifizieren malignen Gewebe und unterscheiden es von gesundem Gewebe.

Ein Artikel über die Verwendung chirurgischen Rauch zu identifizieren Gehirn-Tumoren wurde vor kurzem veröffentlicht in der Journal of Neurosurgery.

„In der aktuellen klinischen Praxis, schnellschnitt-Untersuchung ist der Goldstandard für die intraoperative tumor-Identifikation. In diesem Verfahren wird eine kleine Probe des Tumors gegeben ist, um von einem Pathologen während der Operation,“ sagt Forscher Ilkka Haapala von der Universität Tampere.

Der Pathologe ist verpflichtet, eine mikroskopische Analyse der Probe und Handys von der op zu berichten. „Unsere neue Methode bietet sowohl eine vielversprechende Methode zur Identifizierung von malignem Gewebe in Echtzeit und die Möglichkeit zu studieren, mehrere Proben von unterschiedlichen stellen des Tumors,“ Haapala erklärt.

„Der besonderer Vorteil des Gerätes ist, dass es kann angeschlossen werden, um die Instrumentierung, die bereits in neurochirurgischen Operationssäle“, sagt Haapala.

Die Technologie basiert auf dem differential mobility spectrometry (DMS), wobei die Abgas-Ionen fließen in einem elektrischen Feld. Die Verteilung der Ionen im elektrischen Feld ist Gewebe-spezifisch ist, und die Gewebe identifiziert werden kann auf der Grundlage der daraus resultierende „Geruch Fingerabdruck.“

Die Studie analysiert 694 Gewebe Proben aus 28 Hirntumoren und Kontrollproben.

Die Ausrüstung wurde speziell für die Studie. Es besteht aus einem machine-learning-system für die Analyse von rauchgas mit DMS-Technologie, und ein elektrisches Messer, das verwendet wird, um zu produzieren das rauchgas aus dem Gewebe.