肺癌模型研究进展
肺癌早期诊断模型构建与应用
肺癌早期诊断模型构建与应用一、绪论肺癌是世界范围内最常见的恶性肿瘤之一,其发病率和死亡率均居于前列。
由于早期无症状,大约有60%的患者在确诊时已进入晚期,只有少部分患者能够得到早期诊断和治疗,其5年生存率相对较高。
因此,早期肺癌诊断模型能够在较早的时间内进行诊断,将病人送往治疗,提高肺癌治疗效果,降低肺癌死亡率。
二、肺癌早期诊断模型构建1. 数据采集和预处理建立肺癌早期诊断模型,首先需要收集一定数量的患者数据,包括影像学特征、临床指标、生物标志物等各种相关信息。
而这些数据的采集是基于几种途径,如医院软件或体格检查、肺癌筛查试验、医疗保险公司的理赔数据等。
此外,在收集过程中,要对数据进行初步处理,包括数据清洗、缺失值填补、异常值检测和归一化等。
2. 特征选择和特征工程在建立肺癌早期诊断模型前,需要进行特征选择,即从众多的候选特征中,选出对肺癌早期诊断有帮助的特征进行分析。
选择特征的方法有欠采样、过采样、分层抽样等,不同的特征选择方法会影响到模型精度和效果。
特征工程方面,可以采用降维、拓扑数据分析、深度学习等方法对原始特征进行转换和处理,以获得更高准确度和可解释性的数据模型。
3. 建模和验证经过数据预处理和特征选择、特征工程后,选取适当的算法进行建模,如神经网络、支持向量机、决策树、随机森林、朴素贝叶斯等。
建模后,需要进行验证,在验证集上评估模型的性能,如精确度、召回率、准确率和F1得分等指标。
如果模型表现良好,还要进行测试集上的测试,以评估模型的泛化能力。
三、肺癌早期诊断模型应用肺癌早期诊断模型的应用可以插入医疗保健系统,可以用于辅助医生进行初步分析,帮助他们做出准确的诊断和治疗决策。
同时,在人群筛查和预防措施方面,肺癌早期诊断模型也具有很大价值。
此外,基于肺癌早期诊断模型开展临床试验,在患者预后方面也有很大的推广和应用空间。
四、现状分析肺癌早期诊断模型的研究和应用在国内外各大医疗机构中都备受重视,该技术主要涵盖数据处理、特征工程、模型选取和验证等环节。
肺癌的分子标志物与早期诊断研究
肺癌的分子标志物与早期诊断研究引言:肺癌作为全球范围内死亡率最高的恶性肿瘤之一,早期诊断对于患者治疗和生存率具有重要意义。
然而,由于其隐匿性和无特异性的症状,往往导致晚期确诊。
因此,寻找有效的分子标志物用于肺癌的早期诊断已成为许多研究者关注的焦点。
一、肺癌相关分子标志物1. 血液循环中可检测到的标志物血液样本是非侵入性获取生物学信息的重要途径之一。
在血液中,许多分子标志物被认为与肺癌发生和发展密切相关。
其中最有潜力的标志物包括循环肿瘤细胞(CTCs)、DNA甲基化修饰、miRNA等。
a) 循环肿瘤细胞(CTCs)循环肿瘤细胞是指从原发肿瘤脱落进入血液循环并迁移到其他部位的恶性细胞群体。
检测CTCs在早期诊断中起着重要作用。
b) DNA甲基化修饰DNA甲基化修饰是肺癌发生和发展过程中常见的遗传改变。
通过检测血液样本中DNA的甲基化状态,可以辅助早期诊断及预后判断。
c) miRNAmiRNA是一类非编码RNA,与多种肿瘤相关。
许多研究表明,某些特定的miRNA在肺癌早期诊断中有较高的敏感性和特异性。
2. 呼出气标志物近年来,呼出气体分析成为一种非侵入性、简单易行、经济实用的方法。
研究表明,在呼出气息中存在一些潜在的分子标志物,具有很强的早期诊断价值。
a) 挥发性有机化合物(VOCs)肺癌患者呼出气息中挥发性有机化合物(VOCs)含量与健康人群存在差异。
通过检测呼出气体中特定VOCs的水平,可以对肺癌进行早期诊断。
b) 血液气体检测除了VOCs外,血液氧气和二氧化碳浓度的变化也被认为是肺癌早期诊断的标志物。
二、研究进展1. 基于分子生物学方法的早期诊断研究通过利用血液样本或呼出气体中的特定分子标志物,结合分子生物学技术,已经取得了一些进展。
例如,利用PCR技术检测CTCs数量的多元化平台、甲基化特征和miRNA水平等方面开展的研究。
2. 基于人工智能技术的肺癌早期诊断随着人工智能(AI)技术的发展,其在医学领域也得到广泛应用。
肺癌PDTX模型的研究进展
肺癌PDTX模型的研究进展秦保东;焦晓栋;原凌燕;柳珂;臧远胜【摘要】当前随着肿瘤分子生物学及基因组学的发展,人们已经认识到同一瘤种在不同个体间其生物学特征、分子分型以及对药物干预的反应性都存在巨大的异质性,这种个体化差异是导致肿瘤治疗过程中同病同治而不同效的重要原因,因此为了实现真正的肿瘤个体化精准治疗,肿瘤研究领域提出了一个新的概念即人源肿瘤组织异种移植模型(patient derived tumor xenograft, PDTX);该模型可以真实地反映患者肿瘤组织的生物学特性以及药物疗效,是研究个体化治疗、药物耐药以及新药研发的重要手段,已被运用包括肺癌在内多个瘤种的临床诊治过程中.本文就当前肺癌PDTX模型的研究进展进行综述.%With the development of tumor molecular biology and genomics, it has been recognized that there are great heterogeneity in the biological characteristics, molecular typing and reactivity of the same tumor species among different individuals. In order to achieve true tumor individualized and precise therapy, a new concept of human tumor tissue xenograftmodel (patient derived tumor xenograft, PDTX) is proposed. The previous study has revealed that PDTX model can truly reflect the biological characteristics of tumor tissue and drug efficacy. And PDTX model could be used to select individual che-motherapy regime, evaluate drug resistance and explore efficacy and safety of new drug. PDTX model has been used in clinical practice of several type of cancer including lung cancer. In this paper, the current research progress of lung cancer PDTX is reviewed.【期刊名称】《中国肺癌杂志》【年(卷),期】2017(020)010【总页数】5页(P715-719)【关键词】肺肿瘤;PDTX模型;精准治疗【作者】秦保东;焦晓栋;原凌燕;柳珂;臧远胜【作者单位】200003 上海,上海长征医院肿瘤科;200003 上海,上海长征医院肿瘤科;200003 上海,上海长征医院肿瘤科;200003 上海,上海长征医院肿瘤科;200003 上海,上海长征医院肿瘤科【正文语种】中文当前随着肿瘤分子生物学及基因组学的发展,人们已经认识到同一瘤种在不同个体间其生物学特征、分子分型以及对药物干预的反应性都存在巨大的异质性,这种个体化差异是导致肿瘤治疗过程中同病同治而不同效的重要原因,因此为了实现真正的肿瘤个体化精准治疗,肿瘤研究领域提出了一个新的概念,即人源肿瘤组织异种移植模型(patient derived tumor xenograft, PDTX),该模型可以真实地反映患者肿瘤组织的生物学特性以及药物疗效,是研究个体化治疗、药物耐药以及新药研发的重要手段,已被运用包括肺癌在内多个瘤种的临床诊治过程中。
基于机器学习的肺癌预测模型的设计和实现
基于机器学习的肺癌预测模型的设计和实现肺癌是一种常见的恶性肿瘤,其预测和治疗一直是医疗领域的热点问题之一。
随着人工智能和机器学习的不断发展,越来越多的学者开始使用这些技术来预测肺癌的风险和可能的治疗方案。
本文将介绍基于机器学习的肺癌预测模型的设计和实现。
一、数据集的获取和处理首先,为了构建肺癌预测模型,需要大量的病例数据来进行训练。
在这里,我们将使用美国国家癌症研究所 (NCI) 的公开数据集作为输入数据。
该数据集包括了来自肺癌患者的临床和基因组数据。
其中,临床数据包括了病人的个人信息、病史、体征及检查结果等,而基因组数据则包括了病人的基因信息和癌细胞的突变情况等。
在获取到数据集之后,我们需要对其进行一系列的处理,以保证数据的质量和可靠性。
这包括了数据的清洗、整合、转换和标准化等过程。
其中,数据清洗是指去除数据中的重复、无效或不完整的部分;数据整合则是将所有数据整合到一个统一的数据框架中;数据转换是指将数据的格式进行统一化处理;标准化则是将数据进行归一化处理,从而使得数据具有可比性。
二、特征提取和模型训练在数据集处理完成之后,我们需要进行特征提取和模型训练。
特征提取是指从原始数据中提取出能够反映患者病情的有用信息,如基因表达、突变情况、血液数据、影像数据等。
这些特征将作为模型输入。
而模型训练则是指使用机器学习算法对提取的特征进行训练,从而得到一个能够准确预测肺癌的模型。
这里,我们将使用支持向量机 (SVM) 和随机森林 (Random Forest) 等算法来进行训练。
在训练过程中,我们将根据数据集进行交叉验证,以确保模型的稳定性和预测能力。
三、模型评估和结果分析完成模型训练之后,我们需要对模型进行评估和分析,以确定其精度和可靠性。
在这里,我们将使用另外一个数据集来验证我们的模型的预测能力。
同时,还需要进行一系列的结果分析,如过拟合、欠拟合、特征重要性、误差分析等,以帮助我们更好地理解模型和数据。
转基因小鼠肺癌模型的研究和应用
抑癌基 因的等住基 因突变技 术制造 了条件控 制基 因表达 的
第 2代 基 因鼠 , 鼠肺 肿 瘤 的 生 长 更 接 近 散 发 肿 瘤 生 长 流 使 程 。 人 们 又发 现 』散 发 肿 瘤 一般 缺 少进 展 期 肿 瘤 的 特 征 , , 可 能 是 因为 肿 瘤 向 明 显 恶性 进 展 需要 多 重 遗 传 改 变 的 累 积
后的原 因之一 。 如何 建立一种 高效 、 准确、 能够最 大限度地复 制人体 内环境 , 并与人 类肺癌发 生发展及转移过程 最相近 的 肺癌模 型是 需要迫切解决的 问题。 多年来 , 国内外学者通过 选 用不 同动物 、 采取 不 同方法建立 了 多种动 物模 型, 随着转 基 因技 术的发展 , 转基 因小鼠肺癌模 型越 来越 受国际 学者 的 青 睐, 为肺癌的病 因学、 早期诊断、 临床 治疗和预 防提 供 了更
瘤率高 , 易监视肿瘤生 长情 况 , 目前 临床 前 药物 实验最 常 是 用的模 型 , 例如 。 X V 2肿瘤是实验室常用的肿 瘤之 一, 常被种
的优 缺 点 , 转 基 因小 鼠 肺 癌 模 型 的研 究及 应 用作 一 综述 。 对
或基 因突 变的联合 , 于是 尝试将 条件控 制表 达的 K—rs a 基
因导 入 Tp3或 p 6 / 1 A 缺 失 的 鼠 , 功 制 造 了 晚 期 r5 1 Ⅲ p9 ̄ 成
1 动物 自发或 由致癌物诱发的肺癌模型
线诱发肺 癌的概 率升高。由此可见 , 因改变的动物对化 学 基
致 癌 物 及 物 理 辐射 的敏 感性 增 强 。
物 的敏感性 与人 类 肿瘤 不 同。 以 尚不能很 好 地代 表人 类 所
肺癌 。
在人 肺癌 中原癌基 因 K— a 激 活和抑癌 基 因 p 3失 活 rs 5
肺癌早期诊断模型研究报告
肺癌早期诊断模型研究报告一、引言肺癌是一种严重威胁人类健康的疾病,早期诊断对治疗和预后有着重要的影响。
由于早期肺癌症状不明显,常常被忽视或误诊,因此开发一种准确可靠的早期诊断模型具有重要意义。
本篇报告旨在介绍肺癌早期诊断模型的研究结果,为临床诊断提供参考。
二、研究方法为了建立肺癌早期诊断模型,我们采集了大规模的临床数据,并运用机器学习的方法进行模型训练和验证。
具体步骤如下:1. 数据采集我们从多家医院的肺癌患者中收集了临床病历数据,包括病人的基本信息、病史、症状、体征、实验室检查结果和影像学资料等。
确保数据的隐私安全和匿名性。
2. 数据预处理对采集到的数据进行清洗和预处理,包括缺失值处理、异常值检测和纠正、数据标准化等。
确保数据的准确性和一致性。
3. 特征选择通过统计分析和相关性分析,从预处理后的数据中挑选出与肺癌早期诊断相关的特征。
这些特征可以是临床表现、实验室检查指标、影像学特征等。
4. 模型训练与验证采用机器学习算法,如支持向量机、随机森林等,对选定的特征进行模型训练和优化。
利用交叉验证等方法评估模型的性能,选择表现最佳的模型。
三、研究结果经过数据采集、预处理和模型训练验证,我们成功建立了一种肺癌早期诊断模型。
该模型基于XX个特征,并通过临床实验数据对其进行了验证。
以下是我们的主要研究结果:1. 敏感性和特异性我们的模型在肺癌早期诊断方面具有较高的敏感性和特异性。
敏感性指该模型能够准确识别出患有肺癌的病人,而特异性指该模型能够准确排除无肺癌的病人。
2. 预测准确率我们的模型在肺癌早期诊断方面具有较高的预测准确率。
根据我们的实验结果,该模型能够实现在早期阶段对肺癌的准确识别,提高早期诊断的准确性,为患者提供更早的治疗干预。
3. 应用前景我们的研究结果显示,肺癌早期诊断模型在临床应用中具有潜在的前景。
该模型可以作为一种辅助诊断手段,帮助医生更准确地判断是否存在肺癌,并为患者提供更早的治疗。
四、讨论与展望虽然我们的研究结果非常有希望,但仍然存在一些限制。
肺癌的复发风险评估和模型
肺癌的复发风险评估和模型肺癌是一种严重的恶性肿瘤,其复发风险评估和模型的研究对于预防和治疗肺癌起着重要作用。
本文将探讨肺癌的复发风险评估方法及其相关模型,并提供一种可能的评估方法。
一、肺癌的复发风险评估方法1. 传统临床指标评估传统临床指标评估是最常用的评估肺癌复发风险的方法之一。
例如,根据患者的年龄、性别、分期、肿瘤大小等因素,医生可以估计患者的复发风险。
虽然这种方法简便易行,但其准确度和预测能力有限,往往不能满足临床需求。
2. 分子生物学指标评估随着分子生物学的发展,越来越多的研究表明肿瘤的发展和复发与基因表达和突变有关。
通过检测肺癌相关基因的表达水平和突变情况,可以更精准地评估患者的复发风险。
例如,一些研究发现,特定的基因表达谱与肺癌复发密切相关,可以作为复发风险的预测指标。
3. 影像学评估影像学评估是通过对肺癌患者的影像学检查结果进行分析,评估其复发风险。
例如,通过CT扫描或PET-CT检查,可以观察到肿瘤的生长和转移情况,从而预测患者的复发可能性。
虽然这种方法在临床应用中广泛使用,但其判断结果仍存在一定的主观性和误差。
二、肺癌复发风险评估模型除了传统的评估方法外,研究人员还开发了一些复发风险评估模型,以提供更准确的复发预测。
1. Cox回归模型Cox回归模型是一种常用的生存分析方法,常用于评估患者的复发风险。
该模型将多个预测因素考虑在内,通过计算风险比(hazard ratio)来估计复发的可能性。
例如,通过考虑患者的年龄、性别、癌症分期等因素,可以建立一个Cox回归模型来预测肺癌的复发风险。
2. 神经网络模型神经网络模型是一种模仿人脑神经系统运作原理的计算模型,其可以通过训练样本学习到复杂的非线性关系。
通过输入患者的临床数据和影像学数据,可以构建一个神经网络模型来评估患者的复发风险。
该方法具有较高的准确性和预测能力,但需要大量的数据样本进行训练。
三、一种肺癌复发风险评估方法基于前述评估方法和模型的研究,本文提供一种可能的肺癌复发风险评估方法。
肺癌识别与预测模型研究
肺癌识别与预测模型研究随着现代医学的不断进步,肺癌的治疗手段逐渐丰富,但是肺癌的危害依然不可忽视。
据统计,每年全球有超过150万人死于肺癌,其高发的原因与吸烟、空气污染等因素关系密切。
因此,科学家在探索肺癌预测和识别方面的技术,以更早地发现和治疗肺癌,具有极其重要的意义。
一、数据收集与处理在进行肺癌预测和识别技术的研究之前,我们需要先收集肺癌患者的数据,来建立预测和识别模型。
目前,公开可用的数据集有美国国家癌症研究所公开的lung cancer data set 和斯隆-凯特琳癌症中心公布的 lung cancer RNA-seq data set 等。
在数据收集完成后,接下来需要对数据进行预处理。
通常包括以下几个步骤:数据清洗、数据变量标准化、数据变量选择、数据平衡等。
其中数据变量标准化指将原始的数据进行归一化处理,以便更好地让机器学习的算法进行识别和预测。
数据平衡指通过欠采样或过采样的方式,来使数据集中的正负样本数量基本相等,避免训练模型时出现偏差。
二、肺癌识别模型在收集并处理了足够的数据之后,我们需要根据处理后的数据建立一个肺癌识别模型。
而通常采用的肺癌识别模型包括决策树模型、支持向量机模型、神经网络模型等。
决策树模型的建立过程是从根节点开始,每次选择最佳的切分变量来构建决策树。
支持向量机模型是通过寻找一个最佳的超平面来将数据分为两类,从而进行分类预测。
神经网络模型则是根据输入数据,通过多层神经元对数据进行处理,最终产生分类决策。
这些模型的应用范围和特点各不相同,但在不断地优化和改进中,逐渐成为了肺癌识别的主流模型。
三、肺癌预测模型肺癌预测模型可根据病患的数据来预先判断该患者是否为肺癌高风险人群,通过对高风险人群进行有效的干预和治疗,能够提高肺癌治疗的效果。
预测模型通常采用的机器学习算法包括逻辑回归、随机森林等。
逻辑回归模型通过对历史数据进行学习,再根据新的数据进行预测,来判断该个体是否可能为肺癌患者。
小鼠肺癌模型研究进展
小鼠肺癌模型研究进展胥孜杭;胡洁淼;陈晓;朱诗国【摘要】肺癌目前是世界范围内发病率和病死率最高的恶性肿瘤,并且肺也是恶性肿瘤最容易发生远处转移的器官之一.加大肺癌的科研力度势在必行,建立合适的肺癌动物模型可为肺癌的发病原因、发病机制、预防策略及临床早期诊断和药物疗效评价等提供研究基础.其中,又因小鼠是科研中最常使用的实验动物,故本文旨在介绍目前最常用的各种小鼠肺癌模型,如化学诱导小鼠模型、转基因小鼠肺癌模型、异位移植小鼠模型、原位移植小鼠模型及小鼠肺转移模型等构建方法,以及其在科研领域中的应用.分析表明,小鼠肺癌模型不仅需要多学科的交叉渗透以拓展其研究宽度,而且也需要将各种现有模型进行更灵活的运用和更深入的探索,这样才能有所突破.【期刊名称】《中国医药导报》【年(卷),期】2016(013)009【总页数】5页(P63-67)【关键词】肺癌;小鼠肿瘤模型;应用【作者】胥孜杭;胡洁淼;陈晓;朱诗国【作者单位】上海中医药大学基础医学院,上海 201203;德州大学安德森癌症研究中心儿科,美国休斯顿 77030;上海中医药大学基础医学院,上海 201203;上海中医药大学基础医学院,上海 201203【正文语种】中文【中图分类】R714.2[Abstract]Currently,lung cancer is one of the most common malignant tumors,and it has the highest morbidity and mortality rate all over the world.Besides,lung is also the most prone to distal metastasis organs among a variety of malignant tumors.In this case,it is critical to put more effort in lung cancer research.Aproper animal lung cancer model provides research foundation on etiology,pathogenesis,prevention strategies,the early clinical diagnosis and efficacy evaluation research.Because mice are the most commonly used experimental animals in research,this paper introduced different methods and applications of mouse lung cancer models,such as chemical inducing model,transgenic mousemodel,xenograft tumor model,orthotopic tumor model,and tumor metastatic model.According to previous reports,multidisciplinary research,versatility and in-depth exploration should be the focus to achieve breakthroughs in mouse lung cancer models.[Key words]Lung cancer;Mouse tumor models;Application世界肿瘤流行病学研究资料显示,在我国肺癌的发病率和死亡率已跃居恶性肿瘤之首[1]。
基于深度学习的肺癌诊断研究
基于深度学习的肺癌诊断研究近年来,深度学习技术的发展与应用取得了许多重要的成就,其中在医学图像处理领域的应用尤为突出。
深度学习引入医疗领域,可以解决传统医疗方法所面临的问题,提高诊断效率和准确度。
肺癌是当前世界上最严重的疾病之一,其在我国的致死率居高不下。
因此,基于深度学习的肺癌诊断研究具有十分重要的现实意义。
一、深度学习在肺癌诊断中的应用肺癌的临床诊断主要依靠医师的观察和判断。
但是由于肺癌病变形态复杂,病灶的位置和数量不一,医生在诊断时往往需要借助一些辅助工具,例如医学图像。
由于CT和MRI等医学影像具有普适性和可视化优势,因此越来越多的医生使用医学影像进行肺癌的诊断。
应用深度学习技术进行肺癌诊断,在逐渐替代传统人工诊断的同时,也取得了显著的优势。
深度学习算法对大量的数据进行学习,使得其具有自动提取特征的能力,可以减少人工干预,快速识别肺癌病灶,提高肺癌诊断的准确性和效率。
二、基于深度学习的肺癌诊断研究进展当前,基于深度学习的肺癌诊断研究已经取得了不少的进展。
以下是一些典型案例:1. 3D CNN的研究3D CNN是一种计算机视觉技术,它可以从三维图像中提取特征。
针对肺部医学影像的3D CNN研究,可以运用分层式卷积神经网络模型,使得网络结构更加紧凑,具有更好的分类效果。
2. 联合调整网络的研究联合调整网络是一种基于深度学习的肺癌分类模型。
研究表明,该模型能够获得更多的特征信息,并且可以训练出更好的分类器,对于肺癌的分类具有优异的性能。
3. 基于GAN的研究GAN是一种由生成器和判别器组成的深度学习模型,用于生成真实模拟数据。
目前已经有研究表明,使用GAN可以生成模拟肺癌病变的图像数据集,以实现更广泛的肺癌诊断研究。
三、影响肺癌诊断研究的挑战与应对虽然基于深度学习的肺癌诊断研究取得了不少进展,但仍有许多需要提高的方面:1. 数据集规模:目前,深度学习模型需要大量的数据进行训练,但由于肺癌病灶的数量相对较少,数据集规模较小,这对于模型的优化提出挑战。
利用数学建模及算法研究肺癌早期诊断问题
利用数学建模及算法研究肺癌早期诊断问题肺癌早期诊断一直以来都是医学领域的热点问题之一。
然而,由于肺癌的发展具有隐匿性和突然性的特点,常常导致在早期阶段难以及时发现和诊断。
为了解决这一问题,数学建模及算法的应用在肺癌早期诊断中发挥了重要作用。
一、数学建模在肺癌早期诊断中的应用肺癌的早期诊断主要依靠肺部CT、胸部X射线等影像学技术。
然而,仅凭肿瘤的外观特征往往不能准确判断肿瘤的恶性程度和发展趋势。
因此,数学建模成为一种有效的辅助手段。
1.肺癌风险评估模型通过收集大量患者的临床数据,如年龄、性别、吸烟史、家族病史等,构建一种肺癌风险评估模型,可以预测患者发生肺癌的概率。
这种模型能够帮助医生识别高危人群,及早进行进一步检查和筛查,提高早期诊断的准确性。
2.肺癌图像分析肺癌的早期病灶往往较小且形状不规则,传统的人工分析方法容易漏诊和误诊。
数学建模可以通过计算机视觉和图像处理技术,自动提取肺癌影像特征,如肿瘤的大小、形状、纹理等,通过建立数学模型进行分类和诊断。
3.肺癌生长模型通过采集患者肺癌的多次CT图像,建立肺癌生长模型,可以预测肿瘤的生长速度和趋势。
这一模型可以帮助医生评估肿瘤的恶性程度,制定更合适的治疗方案。
二、算法在肺癌早期诊断中的应用随着人工智能和机器学习算法的发展,其在肺癌早期诊断中的应用也日益普及。
算法通过对大量数据的分析和学习,能够识别肺癌的特征和模式,提高诊断的准确性和效率。
1.机器学习算法机器学习算法主要包括监督学习和无监督学习两种方式。
在肺癌早期诊断中,可以通过监督学习的方法,利用已有的肺癌患者数据和正常人群数据建立分类模型,以实现对新患者肺癌的自动诊断。
无监督学习则可发现隐藏在数据中的模式,帮助医生进一步研究肺癌的发展规律。
2.深度学习算法深度学习算法是一种基于神经网络的算法,可以自动从大量样本中学习和识别特征。
在肺癌早期诊断中,深度学习算法可以通过对肺部CT图像的分析,提取出更多肿瘤的特征信息,从而提高诊断的精确性。
肺癌动物造模实验报告
#### 一、实验背景肺癌是全球范围内发病率和死亡率最高的恶性肿瘤之一。
为了深入研究肺癌的发病机制、评估治疗效果和寻找新的治疗方法,建立可靠的肺癌动物模型至关重要。
本实验旨在通过二乙基硝胺(DEN)诱导小鼠肺癌,构建一种可靠的肺癌动物模型,并对其进行详细观察和分析。
#### 二、实验材料与方法##### 1. 实验动物选用SPF级C57BL/6小鼠,雄性,体重18-22g,购自某实验动物中心。
##### 2. 实验药物二乙基硝胺(DEN),纯度≥98%,购自某化学试剂公司。
##### 3. 实验方法(1)动物分组:将小鼠随机分为实验组和对照组,每组10只。
(2)实验组:每周对实验组小鼠进行1次皮下注射1% DEN水溶液,每次剂量为56mg/kg,连续注射12周。
(3)对照组:每周对对照组小鼠进行1次皮下注射等体积的生理盐水。
(4)观察指标:观察小鼠的生长状况、行为表现、体重变化等,并在实验结束后进行病理学检查。
#### 三、实验结果##### 1. 小鼠生长状况实验期间,实验组小鼠生长状况与对照组无明显差异,体重变化无显著性差异。
##### 2. 小鼠行为表现实验组小鼠在实验过程中出现不同程度的咳嗽、呼吸困难等症状,而对照组小鼠无明显异常。
##### 3. 病理学检查实验结束后,对实验组和对照组小鼠进行病理学检查,结果显示:(1)实验组小鼠肺组织出现明显的病理改变,表现为肺泡壁增厚、肺泡腔内细胞增生、肺泡结构破坏等;(2)部分实验组小鼠肺组织中出现肿瘤细胞,呈浸润性生长,符合肺癌的特征;(3)对照组小鼠肺组织无异常。
#### 四、讨论与分析本实验通过二乙基硝胺诱导小鼠肺癌,成功构建了一种可靠的肺癌动物模型。
实验结果显示,实验组小鼠在实验过程中出现咳嗽、呼吸困难等症状,病理学检查发现肺组织出现明显的病理改变,符合肺癌的特征。
与对照组相比,实验组小鼠的肺组织出现肿瘤细胞,表明本实验构建的肺癌动物模型具有可靠性。
斑马鱼作为肺癌模型的应用进展
斑马鱼作为肺癌模型的应用进展斑马鱼(zebrafish)是一种小型、容易繁殖的热带鱼类,被广泛用于科学研究的模型动物之一。
近年来,斑马鱼模型在肺癌研究方面的应用也取得了一些进展。
本文将介绍斑马鱼模型在肺癌研究中的应用,并讨论其优势和局限性。
斑马鱼作为模型动物,有许多优势使其成为肺癌研究的理想选择。
斑马鱼的胚胎期短,发育速度快,在短时间内可以观察到肺癌的发展过程。
斑马鱼的肺结构与哺乳动物的相似,因此可以作为哺乳动物肺癌研究的有效替代模型。
斑马鱼的透明性使得肿瘤生长和转移过程能够直接观察,并能随时间轴追踪肿瘤细胞的行为。
斑马鱼的小体型也使得大规模筛选实验成为可能,可以快速评估各种治疗方法的有效性。
斑马鱼作为肺癌模型的研究主要分为两个方面,即肿瘤发生和发展过程的研究以及药物筛选和治疗研究。
在肿瘤发生和发展方面的研究中,科学家们利用遗传学方法将肺癌相关基因转入斑马鱼中,观察其对斑马鱼的肺结构和功能的影响。
通过这种方式,研究人员成功地模拟了肺癌早期的病理变化,并探索了部分肺癌发生的分子机制。
在药物筛选和治疗方面的研究中,斑马鱼也具有一定的优势。
专门的研究实验表明,斑马鱼可以服用一些经过测试的抗肿瘤药物,并观察其对肺癌的治疗效果。
重要的是,斑马鱼的小体型使得大规模药物筛选成为可能,可以快速评估各种药物的疗效和毒性。
斑马鱼作为肺癌模型也存在一些局限性。
斑马鱼的肺结构与人类肺的差异较大,斑马鱼没有哺乳动物肺的腺泡结构和复杂的呼吸系统。
在研究某些特定类型的肺癌时,斑马鱼模型可能无法完全反映人类肺癌的特征和机制。
斑马鱼的肺癌模型中肿瘤的生长和发展过程较为简单,可能无法模拟人类肺癌的复杂进展和转移过程。
虽然斑马鱼作为肺癌模型具有一定的优势,但也存在一些局限性。
尽管如此,斑马鱼模型在肺癌研究中的应用仍然是非常有价值的,能够为肺癌的早期发现和治疗提供重要的参考和依据。
相信随着研究的深入,斑马鱼模型在肺癌研究中的应用将会有更多的突破和进展。
数学建模在肺癌诊断中的应用研究
数学建模在肺癌诊断中的应用研究一、引言肺癌是全球范围内发病率和死亡率最高的恶性肿瘤之一。
目前,肺癌的早期诊断方法主要依靠CT扫描、PET扫描等医疗影像技术,但这些技术仍然存在一定的误诊率和漏诊率。
因此,如何提高肺癌的诊断准确度,成为医学界亟需解决的问题。
数学建模作为一种综合性的学科,可以有效应用于肺癌诊断中,提高诊断准确度。
本文旨在研究数学建模在肺癌诊断中的应用,提供可行的方法和思路。
二、数学建模在肺癌诊断中的应用1.特征提取在肺癌诊断中,最关键的问题就是如何提取有效的特征。
传统的方法主要是基于医生的经验和直觉,但这种方法存在主观性强、不准确等问题。
数学建模提供了一种全新的思路。
可以通过计算机图像处理技术,实现肺部影像的自动化识别和提取。
例如,可以利用机器学习算法,将影像特征分类提取,得到一些有代表性的特征,如灰度共生矩阵、小波变换等。
这些特征具有客观性和可重复性,能够有效提升肺癌诊断的准确率。
2.模型建立在得到有效的特征之后,下一步就是建立数学模型。
数学建模可以将影像信息转化为数字信号,进而分析和提取信息。
目前较为常用的方法是利用支持向量机、人工神经网络、回归分析等方法来建立分类模型,判断肺影属于良性还是恶性。
同时,可以比较不同特征对模型性能的影响,选择优秀的特征进行进一步分析和建模。
3.图像分割在实际应用当中,医学影像往往受到不同程度的噪声和干扰。
为了提高诊断准确度,需要通过图像分割技术,将图像中的不同组织和结构分离开来,进行独立分析。
目前,常用的方法有基于阈值的分割、基于图像边缘的分割、基于区域生长的分割等。
这些方法可以在肺部影像中分离出不同的部位和结构,同时帮助医生准确定位和诊断患者的病情。
三、数学建模在肺癌诊断中的案例分析1.利用小波变换提取肺部影像特征针对肺部影像的特点,研究人员可以利用小波变换技术提取图像特征。
该方法首先对原始影像进行分解和重构,分析不同尺度和方向上的特征,选取有效的特征进行分类和诊断。
斑马鱼作为肺癌模型的应用进展
斑马鱼作为肺癌模型的应用进展1. 引言1.1 斑马鱼在科研领域的应用概况除了在基础生物学研究中的应用,斑马鱼还被广泛应用于疾病模型的建立。
目前已经有许多研究表明,斑马鱼可以作为肿瘤模型来研究癌症的发生机制,并且可以用于筛选抗癌药物。
斑马鱼肿瘤模型的建立为肿瘤研究提供了新的思路和方法,为寻找更有效的肿瘤治疗药物提供了新的途径。
通过对斑马鱼在科研领域的应用概况的了解,可以更好地认识到斑马鱼作为实验动物模型的重要性和潜力。
2. 正文2.1 斑马鱼作为肺癌模型的优势1. 遗传相似性:与人类相比,斑马鱼的基因组具有令人称道的相似性,包括许多肺癌相关基因。
这使得斑马鱼成为研究肺癌形成机制和治疗靶点的理想动物模型。
2. 快速繁殖:斑马鱼繁殖周期短,胚胎发育快速,可以在短时间内获得大量繁殖后代,加快实验进程,提高实验效率。
3. 透明度:斑马鱼胚胎透明,可以直接观察和跟踪肺癌细胞的发展和扩散过程,为研究肺癌的生物学机制提供了便利。
4. 易于实验操作:斑马鱼幼体较小,能够在实验室条件下方便地进行基因编辑、药物筛选等实验操作,为肺癌研究提供了良好的实验平台。
斑马鱼作为肺癌模型具有遗传相似性高、快速繁殖、透明度和易于实验操作等优势,为肺癌研究提供了重要的实验模型和工具。
通过利用这些优势,可以更深入地探究肺癌的病理生理机制,为肺癌的诊断和治疗提供新的思路和方法。
2.2 斑马鱼在肺癌研究中的具体应用1. 肿瘤生长与转移研究:斑马鱼的胚胎发育速度快,透明度高,使得研究者可以直观地观察肿瘤生长和转移的过程。
通过引入人类肺癌细胞系或基因突变模型,可以模拟肺癌在斑马鱼体内的生长和蔓延过程,从而深入探究肺癌的发生机制以及转移途径。
2. 肿瘤药物筛选和疗效评估:利用斑马鱼肺癌模型,可以快速、高效地进行肿瘤药物的筛选和疗效评估。
研究者可以注射各类化合物或药物到斑马鱼模型中,观察其对肿瘤生长的影响,为肺癌治疗药物的研发提供重要参考。
3. 基因功能研究:通过基因敲除、过表达或靶向编辑等技术手段,可以在斑马鱼中模拟肺癌相关基因的突变或表达异常,进而研究这些基因在肺癌发生发展过程中的作用机制。
基于机器学习的肺肿瘤预测模型研究
基于机器学习的肺肿瘤预测模型研究肺癌是人类最为常见的恶性肿瘤之一,它的发病率越来越高,而且病死率也很高。
虽然有许多原因会导致肺癌,但是据研究表明,其中最主要的原因是长期吸烟。
随着医学技术的飞速发展,基于机器学习的肺肿瘤预测模型也变得越来越受到关注和重视。
本文将详细介绍这一方面的研究成果和进展。
1. 肺癌的诊断肺癌的诊断通常是在检查病人的症状、病史、体格检查及放射学检查等基础上进行的。
在放射学检查中,常用的方法有X线、CT扫描和MRI等。
然而,这些检查方法的结果并不一定准确,而且还存在一定的误判率。
这就需要在诊断肺癌时,借助于机器学习的技术来提高准确率的同时降低误判率。
2. 基于机器学习的肺癌预测模型在机器学习领域中,监督学习和无监督学习是两种主要的学习方式。
在监督学习中,我们需要对大量数据进行标注,从而使机器能够通过这些数据来学习并做出预测。
无监督学习则是不需要进行标注的学习方式,通过数据分析和聚类等方法来对数据进行处理。
无论是哪种学习方式,它们的目标都是从数据中发现规律或者模式,以此来作出相应的预测。
在肺癌预测模型的研究中,机器学习技术可以很好地应用,并得到了初步的成果。
利用大量医学影像学数据和临床病历数据进行模型训练后,能够使模型更加准确地预测肺癌的发生和发展,从而有效地辅助医生们进行肺癌的诊断和治疗。
3. 基于深度学习的模型研究深度学习是一种能够模拟人脑神经网络的机器学习方法。
利用多层隐藏层的结构,它可以对多维数据进行高阶特征提取,从而在图像识别、自然语言处理等领域中取得了很好的效果。
对于肺癌预测模型的研究,基于深度学习的方法也能够发挥巨大的作用。
深度学习模型能够对大量复杂的医疗影像图像进行分析和识别,从而更准确地预测肺癌的发生和发展。
特别是在肺癌早期发现的过程中,深度学习的方法能够通过对患者的影像数据进行快速而准确的分析,从而帮助医生更早地发现肺癌。
4. 应用前景与挑战基于机器学习的肺肿瘤预测模型的研究和应用将对肺癌的预防、诊断和治疗产生积极的影响。
肺癌的早期诊断新进展
肺癌的早期诊断新进展引言:肺癌是全球范围内最常见的恶性肿瘤类型之一,其发病率和死亡率一直居高不下。
虽然治疗手段在过去几十年中有了显著突破,但大多数患者被确诊时已处于晚期,限制了治疗效果。
因此,早期诊断对于提高肺癌患者的生存率至关重要。
近年来,科学家们在肺癌的早期诊断方面取得了许多新进展。
本文将介绍一些与肺癌早期诊断相关的新技术和方法。
背景:准确的早期诊断可以使更多患者从手术切除等有效治疗方式中受益。
然而,在传统临床上,早期诊断依赖于众多复杂、耗时耗力且有一定副作用的检测手段,例如胸部X光、CT扫描和组织活检。
这些方法存在着很大的局限性,如较低的敏感性和特异性,并且对肺结节是否为恶性有限判断能力。
1. 血液标志物的应用血液标志物是一种简便、无创和有效的早期肺癌诊断方法。
近年来,科学家们发现一些潜在的血液标志物对于肺癌的早期诊断具有较高的敏感性和特异性。
(分段描述)- 肿瘤标志物如癌胚抗原(CEA)和神经元特异性烯醇化酶(NSE)等已被广泛研究。
它们可以通过血液检测迅速获得,并且能够通过监测其水平的变化来判断肺癌是否存在。
- 除了传统的肿瘤标志物,一些新兴的非编码RNA也显示出很大潜力。
例如,微小RNA(miRNA)和长链非编码RNA(lncRNA)等,在肺癌早期诊断中显示出较高的准确性。
2. 呼气生物标记物呼气生物标记物是指通过分析人体呼气气体中含有肺癌相关代谢产物或挥发性有机化合物来进行早期诊断测试。
这种无创且易于采集样本的方法在早期肺癌筛查中具有巨大潜力。
(分段描述)- 一些研究发现,肺癌患者的呼气中可能存在特定代谢产物或有机化合物,如甲烷、乙醛和异戊二烯等。
通过对这些生物标记物的定量分析可以实现肺癌早期的诊断。
- 呼气生物标志物技术已被开发为无创检测方法,具有潜在用于肺癌筛查和早期诊断。
3. 影像组学随着人工智能和机器学习技术的不断发展,影像组学在肺癌早期诊断中也取得了重要进展。
(分段描述)- 影像组学是通过对大量图像数据进行训练和学习,建立模型来识别疾病。
基于激波治疗的新型肺癌治疗模型的研究探究
基于激波治疗的新型肺癌治疗模型的研究探究肺癌一直以来都是医学上难以治愈的疾病之一,然而,近年来随着医学科技的飞速发展,激波治疗逐渐成为新型肺癌治疗模型的研究热点。
一、激波治疗的原理和特点激波治疗是一种物理疗法,它利用高强度激波在肿瘤组织内产生热量和机械力量,使得肿瘤组织受到损伤,并最终死亡。
这一疗法具有非侵入性、无放射线、短时间推进等特点。
二、激波治疗在肺癌治疗中的应用肺癌是一种最常见的恶性肿瘤之一,传统的治疗方法包括手术、化疗和放疗等。
然而,传统的治疗方法存在着问题。
比如,手术治疗副作用大、存在明显的术后并发症;化疗和放疗也会对人体产生一系列不良反应,并且肿瘤复发的几率也比较高。
激波治疗作为一种新型的肺癌治疗方法,优势十分明显。
激波治疗的应用主要体现在以下几个方面:1、局限性肺癌激波治疗的疗效与肿瘤的大小和位置有关。
对于局限性肺癌,激波治疗有着较好的治疗效果。
一项研究表明,在手术不可行的局限性肺癌患者中, 经过激波治疗,3年的生存率可以达到55%。
2、转移性肺癌由于激波治疗的无创、无放射线的特点,使其适用于肺癌的转移灶的治疗。
激波治疗对肺癌的转移穿过了骨骼、器官和神经等对病变部位的限制,有一定的治疗效果。
三、激波治疗的不足和进一步研究方向激波治疗在肺癌治疗中存在一些不足之处,其中最重要的问题之一是其治疗深度受到了限制,由于激波在组织中传播时所受到的阻力随着组织厚度的增加而增加,所以对于深部的肿瘤激波治疗的效果远远不如浅表的肿瘤。
在治疗深度上取得突破是未来激波治疗研究的重点,一些学者提出将激波和介入治疗结合使用的方式,达到更好的治疗效果。
另外,对于激波治疗的其他不足,例如治疗间隔、患者的选择等问题,也需要进一步的探讨和研究。
总之,基于激波治疗的新型肺癌治疗模型的研究,为肺癌的治疗开辟了新的途径。
激波治疗的不断完善和改进,有望在未来成为肺癌治疗的主流手段之一。
基于深度学习的肺癌预后模型研究
5/29
研究意义
◆ 在建立 NSCLC 患者个性化预
后模型方面具有很大的潜力与 应用价值
◆ 有助于辅助临床医生制定合适
的治疗与护理方案
◆ 改善NSCLC患者的治疗效果
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课题难点
传统统计 学分析法 01
费时费力 公认临床预后因素少 受限于研究者主观判断和知识水平
深度学习法
传统机器 学习方法
02
全连接层 全连接层 全连接层
Flatten
Dropout
分类层
卷积
特征图
块1
特征图
卷积
块2
3×3卷积
高级激活函数指数线性单元(ELU)
卷积 块1
可微分学习的自适配归一化层(SN)
卷积 块2
提前停止与Dropout避免过拟合
卷积 块3
纳入三个轴向的图像切片
3*3卷积层+SN层+ELU层 3*3卷积层+SN层+ELU层,3*3卷积层+SN层+ELU层 3*3卷积层+SN层+ELU层,3*3卷积层+SN层+ELU层
提取相关影像特征费时费力 依赖其有效性和再现性 特征是否最优制约预后模型准确性
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第二部分
方法研究
迁移学习
S_CNN
A_CNN
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方法研究一:基于迁移学习的NSCLC预后生存模型
迁移学习算法
• 基线模型 • 微调 • 特征提取器
实验方案流程
模型训练流程
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方法研究一:基于迁移学习的NSCLC预后生存模型
VGG_19 预后生存模型
Inception v3 预后生存模型
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肺癌模型研究进展成泽东,指导:陈以国(辽宁中医药大学2003级博士研究生,辽宁沈阳110032)关键词:肺癌;模型;综述中图分类号:R734.2 文献标识码:A 文章编号:1000-1719(2006)04-0507-02 肺癌是常见八大恶性肿瘤之一,发病率逐年上升,临床表现复杂,诊断后的患者大部分已失去手术机会,预后差,发病率死亡率几乎平行。
究其原因,缺乏科学合适的动物模型是对肺癌研究落后的原因之一,因此模拟出与人类肺癌病因、发病机制、发展过程及治疗相似的动物模型是需要迫切解决的问题。
多年来,国内外学者对此作了大量的研究,选用不同的动物,采取不同的方法建立了多种动物模型。
实验性肺癌模型常用的动物有:小鼠、大鼠、仓鼠、狗、羊。
已建立的肺癌动物模型有:用氡、砷、黄曲霉素诱发小鼠肺腺癌及支气管肺泡癌;用乌拉坦、乙酰胺基氟(AAF)诱发小鼠肺腺癌;用氧化钚诱发大鼠肺腺癌;经支气管灌注碘油诱发大鼠肺鳞癌;用巯甲基尿嘧啶(MMU)诱发仓鼠肺鳞癌、肺腺癌和小细胞肺癌;经气管灌注3,4苯并芘与三氧化二铁混合液诱发仓鼠肺鳞癌、腺鳞癌和大细胞未分化癌[1]。
1 诱发性肺癌模型的建立1.1 COF诱发肺癌 张朝晖[2]等人让Balb/C小鼠吸入烹调油烟(cooking oil fu mes,COF)8个月,制备COF 的慢性动物试验模型,结果发现C OF能诱发Balb/C 小鼠肺组织癌前病变及癌变,且主要为肺腺癌。
并观察到C OF可致Balb/C小鼠淋巴细胞DNA链损伤,可引起氧化损伤和血清LDH、ALP活性增加。
孙来华[3]等人根据难溶性多金属含砷矿、氢子体及吸烟是导致云锡矿工肺癌高发的主要因素,开展了云锡矿工人群及动物的细胞遗传毒理学实验,用不同成份、不同剂量、同类矿山矿尘,分别对大鼠气管灌注和吸入不同剂量的氧及氧子体,氢、尘复合,被动吸烟加灌尘,大白鼠遗传毒理及诱癌实验研究。
于1998年在国内首次用含砷矿尘、氢及其氢子体诱发大鼠肺癌成功,平均癌发生率13.56%。
剂量反应关系显著,发生癌症因果关系符合医学生物学规律。
1.2 苯并芘诱发肺癌 W attenberg[4]等人采用苯并芘成功诱发小鼠形成原发性肺癌,诱癌率达90%以上。
许继平等[4]在参考国内外文献报道的基础上建立了小鼠原发性肺癌伴胸腔淋巴转移的模型。
为进一步进行抗小鼠肺癌转移的实验研究提供了良好的动物模型。
流行病学调查资料显示,接触石棉又吸烟者患肺癌的危险比只接触石棉或只吸烟者高得多,罗素琼[5]等人选用青石棉和香烟中所含的致癌物质苯并芘联合诱发大鼠肺癌,获得成功。
两者联合使用诱发率为46.3%,比单独注入一种物质的诱发率高得多,有显著性差异。
此模型对于研究流行病学提供了有力的支持依据。
1.3 CTP诱发肺癌 流行病学和动物实验均证实煤焦沥青可引起肺癌。
吴逸明等人[6]在其他学者多年研究经验的基础上设计用CTP支气管灌注诱发大鼠肺癌,构建大鼠肺癌发生发展全过程的动物模型。
CTP 中主要致癌物主要为多环芳烃(P AH),为深入认识人类肺癌提供了良好的实验材料。
1.4 MC A和DE N诱发肺癌 Schuller等[7]在高氧状态下,向支气管黏膜下注射二乙基亚硝胺(diethylnitr o2 sa m ine,DE N),成功地用地鼠(ha m ster)诱导出多发神经内分泌性肺癌,肿瘤可分布于气道的所有位置,包括肺叶、支气管和肺泡等,但是没有发现肺外转移。
曹喜才等[8]采用经气管插管由同轴微导管精确定位灌注MC A、DE N和超液化碘油混悬液诱导犬肺癌模型,定位准确,诱导成功率高,病理类型包括鳞癌和细支气管肺泡癌。
犬肺癌模型对肺癌诊断与治疗,尤其是血管介入治疗的深入研究具有重要意义。
犬在生理学、解剖学及对疾病的反应上与人类相似,可自发地发生或人工诱发危害人类的各种疾病,同时犬的体积大小适宜,来源广、饲养管理方便,为理想的肺癌模型研究对象。
2 转移性肺癌模型的建立现在常用的转移性肺癌动物模型有:①将肺癌细胞接种于裸鼠或其他免疫缺陷小鼠的皮下。
此方法简单易行,但皮下生长的肺癌与临床上在肺部生长的肺癌的生物学特性有很大的不同,所以,应用此模型得到的实验结果与临床应用的实际效果之间常有比较大的距离。
②将小鼠的气管分离,经过反复冻融处理,然后将肺癌细胞接种到气管,结扎气管两端后,再将气管移植到重度复合免疫缺陷小鼠的皮下[9]。
此方法虽然将肺癌细胞接种到气管组织内,但方法较复杂,且需要将离体的气管移植到其他小鼠皮下,肺癌细胞生长的生物特性也会改变。
②切开胸壁皮肤,将肺癌细胞或肺癌组织直接种植到肺脏内[10、11]。
此方法有一定的创伤和死亡率,肺癌细胞生长在肺实质内,且只能使约70%~90%的接种小鼠产生肿瘤,对进行进一步的肺癌研究造成一定的影响。
其他的方法还有经静脉注射或心室内注射等,主要用于建立肺癌转移模型。
也有 东中医杂志,2003,22(4):198[11] 张越林.针刺治疗慢性疲劳综合征38例临床观察[J].中国针灸,2002,22(1):17[12] 陈幸生.针灸治疗慢性疲劳综合征45例[J].中国针灸,2004,24(2):111[13] 唐碧漪.针灸治疗慢性疲劳综合征39例[J].上海针灸杂志,2005,24(1):11[14] 师丽岩.针灸治疗慢性疲劳综合征56例[J].辽宁中医杂志,2001,28(5):304[15] 曾征,刘雨星.针灸治疗慢性疲劳综合征38例[J].上海针灸杂志,1999,18(3):24收稿日期:2005-09-13作者简介:成泽东(1974-),女,辽宁阜新人,讲师,博士研究生,从事针刺机理研究。
[16] 张越林.敷脐疗法治疗慢性疲劳综合征32例[J].中医外治杂志,2000,9(1):14[17] 黄泳.背部走罐治疗慢性疲劳综合征30例临床观察[J].四川中医,2001,19(6):70[18] 卢永江,王卫红.针罐并用治疗慢性疲劳综合征25例[J].山东中医杂志,2001,20(5):350[19] 张纯娟.皮肤针叩刺拔罐治疗疲劳综合征30例疗效观察[J].针灸临床杂志,2004,(20)12:37[20] 黄晓娟,佟晓辉.慢性疲劳综合征的治疗及其研究进展[J].中国中医药,2004,2(6):专题研究[21] 袁萍,梁伯衡.慢性疲劳综合征的流行病学特征[J].国外医学・卫生学分册,2003,30(2):70人尝试将肺癌细胞直接注入气管以建立细支气管的肺癌模型。
但并未获得成功,究其原因,可能是由于气道假复层柱状纤毛上皮的作用,将注入的细胞排出体外,一部分细胞可通过注射孔在气管前形成肿瘤灶,使肺癌细胞难以在细支气管内停留,也难以进入肺泡,故难以在肺脏内生长。
汪思应[12]等人经足掌、肌肉、皮下三种途径,给C57BL/6小鼠接种体外培养的Le w is肺癌[LLC]细胞建立肺转移模型。
结果发现:21天后发现自发肺转移结节,足掌和肌肉注射易形成肺转移,且转移结节数多;当接种的瘤细胞低于5×105个时,其自发肺转移率,结节数有较好的剂量依赖性,一般随荷瘤鼠生存时间延长,肺转移也相应增多。
提示:足掌注射2×105~5×105个活瘤细胞是建立本模型的最适剂量范围。
杜秀玉[13]等人建立肺癌胸膜转移模型。
取生长良好的Le w is肺癌荷瘤小鼠的肿瘤组织,制备成细胞悬液,穿过小鼠腋前线第6肋间,胸腔注射。
该模型在接种第4天胸腔胸膜有转移结节,第7天纵隔胸膜出现淋巴结转移,第11天心包膜出现转移结节和胸腔积液。
全部模型接种成功率100%,中位数生存时间16.5(13~22)天。
胸腔注射模型组的生存期范围离散程度小,病程中呼吸困难、体重下降、摄食减少、恶病质发生较多, 20%小鼠在第11天出现胸腔积液。
此种造模方法操作简单,造价低廉。
魏泓等[14]用来自于P LA-801细胞系的两个克隆C株及D株建立了P LA-801C低转移棵鼠皮下移植瘤模型及P LA-801D高转移棵鼠皮下移植瘤模型,利用Ani p973裸鼠移植瘤培养细胞复制了Ani p973皮下移植瘤及腹水瘤模型。
吴文青[15]等人采用培养细胞移植法。
首先进行2个月左右的A549细胞培养并传代工作,接种前收获大量A549细胞,数量须达到1×107/mL,然后立即接种,接种部位选在裸小鼠背部造近头部皮下,用1mL注射器将0. 1mLA549细胞悬液注射于每只麻醉状态(乙醚吸入法)的裸小鼠背部皮下。
移植成功率达到85%,接近国外报道的肺癌细胞系的90%的移植成功率。
此模型技术简便,是较为适用的肺癌基础研究的实验动物模型。
吴安乐[16]等建立兔VX2瘤转移性肺癌动物模型,并研究其生物学特性。
实验动物为新西兰大白兔,瘤种采用动物自身接种传代保存。
取预先接种荷瘤兔1只,无菌下摘取瘤组织块,用Ⅳ型胶原酶解离释放细胞,经细胞培养后制成单细胞悬液24m l(108/m l)。
每只兔经耳缘静脉接种1.5m l单细胞悬液,第28天行多排螺旋CT(M S CT)扫描,扫描后1周全麻下剖胸取肺观察肿瘤生长情况,所有兔均做病理学检查。
结果接种成功率为95%。
薛强等[17]分别采用三种方法建立兔VX2肺癌模型。
①悬液注射法:荷瘤种兔用20%乌拉坦溶液注射麻醉(4~5mL/kg体重)。
无菌操作取出肿瘤,瘤块制成细胞悬液。
将实验兔胸右侧脱毛,麻醉消毒铺巾。
用注射器抽取0.5mL悬液经右胸4、5肋间进入2.5c m,注射0. 1mL悬液后结束手术。
②包块埋植并闭式引流法:取出肿瘤,将肿瘤组织制成1mm3大小瘤块置于生理盐水中备用。
实验兔常规准备后仰卧固定于手术台。
沿右胸4、5肋间作3~4c m切口,钝性分离肌肉及软组织,剪断肋骨2c m,暴露肺组织,无齿镊夹出右肺下叶,眼科剪在尖部剪0.3~0.5c m切口,将准备好的组织块缝合入切口中。
将肺还入胸腔,置胸腔闭式引流。
缝合肌肉皮肤,结束手术。
③单纯肿瘤埋植法:方法同前。
缝合肌肉皮肤,闭合胸腔。
以6号针头于切口处将胸腔气体抽出,产生负压后拔针,消毒,结束手术。
三种方法均有较高的成瘤率。
悬液注射法使肿瘤播散性生长,与悬液外溢有关,其平均生存时间(40±4)天;闭式引流法建立的模型成瘤率较高,但因动物的开胸手术复杂,要解决开胸后肺部塌陷致动物呼吸功能衰竭而死亡的问题,术后安置的胸腔闭式引流管的成功也很关键,而手术后的开放性创面与动物不合作则是感染甚至发展为脓胸的直接原因,也使平均生存时间降低;包块埋植法术后直接缝合切口,采用无菌针头排出胸腔残余气体,可恢复动物的自主呼吸,同时也能闭合创面,减少感染,此方法成瘤率高(100%),动物平均生存时间较长。
它早期仅局限于肺部生长,转移模式类似于人肺癌转移方式,且稳定性强。