科学家开发出了一种根据5种分子标记的差异区分良性痣和恶性黑色素瘤的方法。Mohammed Kashani-Sabet及其同事设计了一种技术改善了诊断准确性,它利用了此前发现在黑色素瘤中以高水平表达的蛋白质。这组科学家开发了一种计算机算法分析用针对这5种蛋白的抗体染色的活检样本。他们发现把这些标记结合起来可以让他们区分良性痣和恶性黑色素瘤的生长,准确率超过90%。此外,被测试的这些标记能够正确地诊断出此前被误诊的24位患者的75%的损伤。这组科学家发现,所有这些标记在每个痣的外层的表达都比在基底的表达更强烈,而表达谱对于每个癌症样本都是均一的。这组作者说,这种差异也有助于皮肤科医生做出正确的诊断。(来源:EurekAlert! 中文版)
(《国家科学院院刊》(
PNAS),doi: 10.1073/pnas.0901185106 ,Mohammed Kashani-Sabet,Richard W. Sagebiel)