标签: 癌症诊断

细胞水平信息常用于临床诊断，如实验室人员通过显微镜检查玻片细胞以发现肺、膀胱等器官的早期癌症迹象。但传统细胞学存在主观性强、费力及人力短缺等问题，Nitta团队在《自然》提出的人工智能方法为此提供了更好选择。

标签: 临床细胞学 人工智能 癌症诊断 细胞检测

新研究发现癌特异性小RNA（oncRNAs）广泛存在于多种癌症中，可作为“数字分子条形码”精准分类癌症类型和亚型。部分oncRNAs能直接促进肿瘤生长与转移，且会主动释放到血液。对近200名乳腺癌患者的血液检测显示，治疗后残留oncRNA水平高的患者生存率显著降低，有望成为癌症监测和诊断的新工具。

标签: 循环RNA 癌特异性小RNA 癌症生物标志物 癌症诊断 肿瘤生长驱动因子

本研究提出机器学习驱动的单分子癌症诊断方法，结合原子力显微镜与DNA折纸标签，利用切口酶标记目标DNA，通过YOLOv5l算法快速准确识别，可检测胰腺癌和结直肠癌患者的KRAS及p53突变，准确率媲美传统测序和定量PCR，为单分子检测开辟新途径。

标签: DNA折纸标签 单分子检测 原子力显微镜 机器学习 癌症诊断

传统生物标志物分析依赖空间分布，均相系统多重检测存在挑战。光谱指纹PCR（sf-PCR）利用三维荧光光谱指纹，捕捉峰位置和强度以提升信息密度，突破光谱重叠限制。10重模型验证其效能，在癌症诊断和呼吸道病原体检测中展现临床潜力。

标签: 光谱指纹PCR 呼吸道病原体检测 均相系统 生物标志物检测 癌症诊断

一种成像系统可检测附着于肿瘤标志物的SERS纳米颗粒极弱信号，能区分癌细胞与健康细胞，灵敏度超同类商用系统约4倍，可作为快速筛查工具加速癌症诊断，助力早期检测与提高活检准确性。

标签: SERS纳米颗粒 拉曼成像 癌症诊断 肿瘤标志物检测 超导纳米线单光子探测器

该研究发表于《科学》杂志，发现RPA蛋白是端粒维持的关键，其突变可为某些癌症和骨髓疾病提供新诊断依据，解释了部分端粒缩短疾病的病因。

标签: RPA蛋白 癌症诊断 端粒 端粒缩短障碍 端粒酶