Dergiler / Journal of Surgery and Medicine / 2020 / Cilt: 4 - Sayı: 1

Fiber optik biyoimpedans spektroskopi sistemi ile meme hücrelerinde kanser gelişiminin belirlenmesi

Determination of cancer progression in breast cells by fiber optic bioimpedance spectroscopy system

Sayfa
84–88
Yayın Tarihi
2020-01-02
DOI
—
🏛️Bu makalenin bibliyografik verileri ve tam metin bağlantısı DergiPark üzerinden sağlanmıştır.
DergiPark Kaydı ↗
✨

Yapay Zeka Hızlı Bakış & Çıkarımlar

AI Insight
⚡ TL;DR(1 Cümlede Hızlı Çıkarım)

Bu iki tekniğin birleştirilmesi ile sistemin insan meme hücrelerinin farklılaşmasına duyarlılığı test edilmiştir.Bulgular: Buna göre %100 duyarlılık ve %60 seçicilik ile MCF-7 hücreleri MCF-10A hücrelerinden ayırt edilmiştir.

📌 3 Maddede Bu Makale

🎯
Amaç & Hipotez:Amaç: Kanserin erken evrede teşhis edildiğinde en etkili şekilde tedavi edilebileceği iyi bilinmektedir.
📊
Temel Bulgular & Veri:Bu nedenle, kanserin ve prekanseröz lezyonların erken tespiti için yeni biyomedikal yaklaşımların geliştirilmesi, değerlendirilmesi ve validasyonu önemli bir önceliktir.
💡
Sonuç & Katkı:Bu iki tekniğin birleştirilmesi ile sistemin insan meme hücrelerinin farklılaşmasına duyarlılığı test edilmiştir.Bulgular: Buna göre %100 duyarlılık ve %60 seçicilik ile MCF-7 hücreleri MCF-10A hücrelerinden ayırt edilmiştir.
🔬Tür:Araştırma Makalesi
📍Kapsam:Genişletilmiş Akademik Örneklem
⚙️Değişkenler:Biyoimpedans · Meme · Hücre ayırımı

Özet

Amaç: Kanserin erken evrede teşhis edildiğinde en etkili şekilde tedavi edilebileceği iyi bilinmektedir. Bu nedenle, kanserin ve prekanseröz lezyonların erken tespiti için yeni biyomedikal yaklaşımların geliştirilmesi, değerlendirilmesi ve validasyonu önemli bir önceliktir. Amacımız, Fiber Optik Biyoimpedans Spektroskopisi (FOBIS) sistemini kullanarak düşük metastatik insan meme hücrelerini normal insan meme hücrelerinden ayırt etmekti.Yöntemler: FOBİS sisteminde 50µm çaplı fiberler ve 25µm çaplı platin teller kullanılmıştır. Sistemin farklı hücre tiplerini ayırt etme duyarlılığı yüksek metastatik (MDA-MB-231), düşük metastatik (MCF-7) ve normal meme epitel hücreleri (MCF-10A) için hesaplanmıştır. Verilerin istatistiksel değerlendirmesi Temel Bileşenler Analizi (TBA) ve Doğrusal Ayırım Analizi (DAA) ile yapılmıştır. İnsan meme hücre kültürlerinde FOBİS sistemi ile elde edilen spektroskopik veriler, çok değişkenli istatistiksel analiz ile değerlendirilerek hücre tipi hakkında bilgi elde edilmiştir. Fiber optik ve biyoimpedans yöntemlerinden elde edilen spektroskopik veriler ile farklı hücre tipleri ayırt edilebilmektedir. Bu iki tekniğin birleştirilmesi ile sistemin insan meme hücrelerinin farklılaşmasına duyarlılığı test edilmiştir.Bulgular: Buna göre %100 duyarlılık ve %60 seçicilik ile MCF-7 hücreleri MCF-10A hücrelerinden ayırt edilmiştir. Sonuç: FOBİS sistemi ile hücre kültüründe meme kanseri hücreleri yüksek duyarlılıkla ayırt edilmiştir.

Abstract

Aim: It is well established that cancer can be most effectively treated when diagnosed at an early stage. Therefore, development, evaluation, and validation of new biomedical approaches for early detection of cancer and precancerous lesions are important priorities. Our aim was to distinguish low metastatic human breast cells from normal human breast cells using the Fiber Optic Bioimpedance Spectroscopy (FOBIS) system.Methods: In the FOBIS system we developed, the diameters of the fibers and platinum wires are 50 and 25µm, respectively. The sensitivity of the system to differentiate different cell types was assessed with high metastatic (MDA-MB-231), low metastatic (MCF-7) and normal breast epithelial cells (MCF-10A). Statistical evaluation of data was performed by using Principle Component Analysis (PCA) and Linear Discriminant Analysis (LDA). Spectroscopic data obtained from FOBIS system on suspended human breast cells were evaluated by multivariate statistical analysis to obtain information about the cell type. Fiber optic and bioimpedance methods allow discrimination of different cell types based on their signature. By combining these two techniques, the sensitivity of the system to the differentiation of human breast cells was evaluated.Results: The discrimination provided the sensitivity of 100% and specificity of 60% in distinguishing MCF-7 from MCF-10A cells.Conclusion: A highly accurate distinction of breast cancer cells was achieved in cell culture by FOBIS system.

🔖

Bu Makaleye Atıf Yap

DENKÇEKEN, T., ÇÖRT, A. (2020). Fiber optik biyoimpedans spektroskopi sistemi ile meme hücrelerinde kanser gelişiminin belirlenmesi. Journal of Surgery and Medicine, Cilt: 4 - Sayı: 1, 84–88. https://ajindex.com/articles/780431

📄 Tam Metin PDF Okuyucu

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

Kaynakça (18)

  1. Hodgkin AL, Huxley AF. A quantitative description of membrane current and its application to conduction and excitation in nerve. J Physiol. 1952;117:500-44
  2. Schwan HP. Electrical properties of tissue and cell suspensions. Adv Biol Med Phys. 1957;5:147-209
  3. Lukaski HC. Biological indexes considered in the derivation of the bioelectrical impedance analysis. Am J Clin Nutr. 1996;64:397S-404S
  4. Selberg O, Selberg D. Norms and correlates of bioimpedance phase angle in healthy human subjects, hospitalized patients, and patients with liver cirrhosis. Eur J Appl Physiol. 2002;86:509-16
  5. Farre R, Blondeau K, Clement D, Vicario M, Cardozo L, Vieth M, et al. Evaluation of oesophageal mucosa integrity by the intraluminal impedance technique. Gut. 2011;60:885-92
  6. Salomon G, Hess T, Erbersdobler A, Eichelberg C, Greschner S, Sobchuk AN, et al. The feasibility of prostate cancer detection by triple spectroscopy. Eur Urol. 2009;55:376-83
  7. Grimnes S, Martinsen ØG. Geometrical Analysis in Bioimpedance and Bioelectricity Basics. Academic Press: Oxford; 2015. pp. 141-178
  8. Eriksson L, Andersson PL, Johansson E, Tysklind M. Megavariate analysis of environmental QSAR data. Part II--investigating very complex problem formulations using hierarchical, non-linear and batch-wise extensions of PCA and PLS. Mol Divers. 2006;10:187-205
  9. Abdi H, Williams LJ. Principal component analysis. Wiley Interdiscip Rev Comput Stat. 2010;2:433-59
  10. Fukunaga K. Introduction to Statistical Pattern Recognition. Elsevier Science; 2013
  11. Martinez AM, Kak AC. PCA versus LDA. IEEE T Pattern Anal. 2001;23:228-33
  12. Team TRDC. R: A Language and Environment for Statistical Computing. 2010
  13. Fawcett T. An introduction to ROC analysis. Pattern Recogn Lett. 2006;27:861-74
  14. Bolin FP, Preuss LE, Taylor RC, Ference RJ. Refractive index of some mammalian tissues using a fiber optic cladding method. Appl Opt. 1989;28:2297-303
  15. Tearney GJ, Brezinski ME, Southern JF, Bouma BE, Hee MR, Fujimoto JG. Determination of the refractive index of highly scattering human tissue by optical coherence tomography. Opt Lett. 1995;20:2258
  16. Alberts B, Johnson A, Lewis J, Walter P, Raff M, Roberts K. Molecular Biology of the Cell 4th Edition: International Student Edition. Routledge; 2002
  17. Palade GE. An electron microscope study of the mitochondrial structure. J Histochem Cytochem. 1953;1:188-211
  18. Maier JS, Walker SA, Fantini S, Franceschini MA, Gratton E. Possible correlation be