新研究表明，紅外光的閃光可以檢測患者血液中癌症的跡象。
在一項新研究中，科學家證明，使用紅外光的測試可以檢測出肺癌患者的血液樣本與沒有疾病的患者的樣本，其準確性高達81％。他們在4月9日在《雜誌》上發表的一項研究中介紹了他們的發現ACS中央科學。
新測試由（AI）並檢查了血漿中發現的分子的差異，water該蛋白質和化合物（例如激素和維生素）周圍攜帶各種蛋白質和化合物。
當血液樣本暴露於激光器中的紅外光線時，保持在等離子體中的分子振動。反過來，分子的不同成分吸收或反映了光脈衝中的能量，因此，它們發出了自己獨特的光模式，可以記錄並讀取為“紅外分子指紋”。
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研究人員報導說，指紋在癌症患者與沒有疾病患者之間有所不同。這表明血液篩查方法可以提供一種檢測癌症的新方法。
目前正在開發新的血液檢查以幫助，包括那些胰腺，，，，胸部和胃。儘管仍處於發育的早期階段，但這種測試旨在比目前可用的方法更早地檢測癌症，例如，它們比傳統的組織活檢的侵入性更低。
“基於激光的紅外分子指紋檢測癌症，證明了其臨床診斷的潛力”，研究者共同作者邁克爾，德國馬克斯·普朗克量子光學學院的科學家說陳述。她補充說，隨著較大的臨床研究的進一步開發和測試，這種方法可以幫助改進癌症篩查和診斷。
為了創建新的血液檢查，Žigman及其同事首先訓練了AI模型，以檢測來自2100多人的血漿樣品指紋差異。該隊列包括肺患者，，，，或尚未因疾病治療的膀胱癌。對於每個患有癌症的患者，研究人員向一個同性和沒有癌症的年齡的人展示了AI A A血液樣本，以進行比較。
在使用這些數據訓練他們的AI模型後，研究人員測試了大約430名未包含在初始數據中的血漿中癌症指紋的準確性。研究人員發現，與沒有疾病的個體患者相比，該模型在辨別肺癌患者的血漿樣本方面的準確性高達81％。
但是，該模型在檢測研究中包括的其他三種類型的癌症方面取得了不太成功。例如，該模型僅檢測到約50％的乳腺癌病例。
考慮到這些測試的這些局限性，將需要更多的研究，然後才能將其用於臨床實踐。
然而，測試背後的研究人員對其前景充滿希望。他們現在計劃使用更多患者的數據來訓練該模型，以更廣泛的癌症培訓，以查看他們是否可以提高其檢測癌症的準確性。他們在聲明中說，他們特別想磨練其在疾病不同階段檢測癌症的能力。
