静脉血栓栓塞症(VTE)是癌症患者丧命的并发症。因为临床缺少精确和有用的VTE危险评价办法,VTE的漏诊常常构成医疗干涉的推迟乃至患者的逝世。研讨标明,细胞外泌体(EVs)经过外表带着的安排因子,发动外源性凝血反响,致使血液的高凝状况乃至促进VTE的构成。有研讨开始探讨了血浆EVs的促凝才能,但怎么用于临床VTE危险猜测仍面对应战。
近期,中国科学院理化技能研讨所研讨员王树涛、孟靖昕团队,联合首都医科大学隶属北京友谊医院教授张澍田,开展了一种可检测血浆EVs凝血危险的条形码(PEVB),为临床癌症患者VTE危险预判供给了有用技能。该技能具有三个特色:运用二氧化钛纳米花快速捕获血浆样品的EVs;经过可视化的EVs介导凝血反响(阳性条带数量)来原位地检测EVs促凝才能;机器学习辅佐的临床数据剖析以做精确的VTE危险评价。科研人员运用PEVB对来自8种癌症的167名患者进行细心的检测,并选用机器学习将条带分数与D-二聚体筛查和其他惯例临床信息整合。该技能经过挑选适宜的机器学习模型,完成了对VTE的精准猜测,AUC为0.993,检测特异性97.1%,灵敏度96.8%,精确率97.0%,明显优于现在临床上常用VTE危险猜测东西(例如,D-二聚体筛查,特异性44.8%,灵敏度90.3%,精确率53.2%)。因而,根据条形码与检测技能可直观、快速、快捷的评价VTE危险,在癌症患者VTE危险精准猜测方面展现出潜力。
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