独家 科技频道 2025-12-02 07:55:12 12,458

中国专家新发现:10纳升泪液、30秒内精准无创诊断免费中文字幕日韩欧美糖尿病性白内障

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张明
首席科技记者

人工智能医疗诊断系统在临床测试中表现出色

  上海12月1日电 (记者 陈静)糖尿病性白内障作为糖尿病患者的常见并发症,其术前精准诊断对于降低手术风险、改善预后至关重要。

  记者1日获悉,上海的医学专家开发了一种新方法,仅需10纳升(nL)泪液,医生在30秒内即可实现对糖尿病性白内障的精准、无创诊断。他们还成功揭示了糖尿病性白内障在眼表与眼内独特且密切相关的代谢重编程规律。

  上海交通大学医学院附属第九人民医院眼科苏蕴副研究员、范先群教授、郭涛主任医师与华东师范大学万晶晶教授团队合作取得的这项研究成果在线发表于《自然—通讯》(Nature Communications)。

  泪液是一种完全无创、易于获取的眼部体液,蕴含着丰富的疾病分子信息,是理想的无创诊断生物标志物来源。然而,非刺激性泪液的量极少(单次仅微升级),且其中代谢物浓度低,对分析技术的灵敏度与通量提出了极高要求。据了解,传统的液相色谱-质谱联用技术所需样本量大、前处理复杂、分析时间长,难以应用于临床泪液样本的高通量检测。

  该研究团队另辟蹊径,构建了高性能的纳米颗粒增强激光解吸电离质谱(NELDI-MS)平台,将代谢物检测的信号响应提升了1个-3个数量级,同时实现了高通量(每个样本检测时间<30秒)、高灵敏度(检测限低至0.1ng)和高重复性,完美契合了痕量泪液代谢分析的需求。据悉,通过对泪液代谢指纹进行机器学习,研究团队成功构建了一个仅包含三个关键代谢特征的诊断模型。该模型在验证队列中表现出色。

  研究团队还深入探索了糖尿病性白内障的发生机制。他们揭示了1,5-脱水葡萄糖醇水平降低可能是糖尿病性白内障发生发展的重要环节。

  研究团队方面表示,NELDI-MS方法具有无创、快速、样本需求量极低、准确性高的显著优势,有望在未来转化为一种适用于眼科门诊的常规筛查工具,为实现糖尿病性白内障的早期诊断、风险预警和个性化治疗提供强有力的技术支撑。(完)

人工智能 医疗科技 深度学习

读者评论

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李医生
三甲医院放射科主任

作为一名从业20年的放射科医生,我认为这项技术确实具有革命性意义。AI辅助诊断能够显著提高工作效率,特别是在筛查工作中。

2024-11-24 10:30 • 点赞 156
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科技爱好者
AI技术研究者

期待这项技术能够尽快普及,让更多患者受益。同时也要关注数据隐私和伦理问题。

2024-11-24 09:45 • 点赞 89
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