Cancro al pancreas legato a specifici batteri della bocca.

La presenza di alcuni batteri nella bocca può indicare un aumentato rischio di cancro al pancreas – una malattia che spesso inizia con pochi sintomi e per i quali non esiste un test screening di routine. E’ questa la conclusione di uno studio prospettico di coorte della NYU Langone Medical Center a New York, presentato all’American Association for Cancer Research annual meeting a New Orleans, LA, April 16-20, 2016.

“Il nostro studio offre la prima prova diretta che i cambiamenti specifici nel mix microbico in bocca – microbioma orale – rappresentano un fattore di rischio probabile per il cancro del pancreas assieme all’età avanzata, il sesso maschile, il fumo, la razza afro-americana, e una storia di famiglia della malattia.” – afferma l’epidemiologo Dr Jiyoung Ahn della NYU School of Medicine.

  

In particolare, è stato trovato che la presenza di Porphyromonas gingivalis comporta un rischio del 59% in più di sviluppare il cancro al pancreas, rispetto a coloro che non avevano il batterio. Allo stesso modo, la presenza di Actinomycetemcomitans Aggregatibacter è collegato a un rischio superiore al 50%. Entrambi i tipi di batteri sono noti per essere associati con la periodontite (un’infiammazione ed un’infezione di ossa e legamenti che sostengono i denti).

“Questi cambiamenti batteriche del cavo orale potenzialmente ci mostrano chi è più a rischio di sviluppare il cancro al pancreas.” – conclude il Dr. Ahn. I dati dovranno essere confermati in uno studio più ampio.

In un’altro studio pubblicato qualche mese fa, Ahn e colleghi dimostravano che il fumo delle sigarette era collegato ad un cambio del microbioma orale.

Leggi abstract della presentazione:
Human oral microbiome and prospective risk for pancreatic cancer: a population based, nested case control study
Xiaozhou Fan, Alexander V. Alekseyenko, Jing Wu, Eric J. Jacobs, Susan M. Gapstur, Mark P. Purdue, Christian C. Abnet, Rachael Stolzenberg-Solomon, George Miller, Jacque Ravel, Richard B. Hayes, Jiyoung Ahn
Presentation time: Tuesday, Apr 19, 2016, 4:20 PM – 4:35 PM

Fonte: NYU Langone Medical Center a New York

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L’intelligenza artificiale aiuta a diagnosticare il cancro.

I ricercatori dell’University of California Los Angeles – NanoSystems Institute, in un lavoro pubblicato sulla rivista “Scientific Reports” dichiarano di aver messo a punto una tecnica che combina un microscopio speciale con un algoritmo di intelligenza artificiale, non distruttivo per identificare il cancro in un campione di sangue.

  Photonic time stretch microscope

Come pubblicato in altri post del blog esistono attualmente altre tecniche che non utilizzano l’etichettatura, sono imprecise perché identificano le cellule tumorali basandosi solo su una sola caratteristica fisica.
La tecnica di immagini delle cellule dell’UCLA, avviene senza distruzione ed è in grado di identificare 16 caratteristiche fisiche – tra cui le dimensioni, la granularità, la luce assorbita e la biomassa – invece di una sola. Essa combina due componenti: un microscopio fotonico time stretch, che è in grado di immaginare rapidamente le immagini delle cellule nei campioni di sangue (6 milioni di immagini al secondo), e un programma per computer di apprendimento profondo che identifica le cellule tumorali con una precisione superiore al 95 per cento.
L’apprendimento profondo è una forma di intelligenza artificiale che utilizza complessi algoritmi per estrarre dati significativi, con l’obiettivo di raggiungere decisioni accurate.

Scarica e leggi il documento in full text:
Deep Learning in Label-free Cell Classification
Claire Lifan Chen, Ata Mahjoubfar, Li-Chia Tai, Ian K. Blaby, Allen Huang, Kayvan Reza Niazi & Bahram Jalali
Scientific Reports 6, Article number: 21471 (2016) doi:10.1038/srep21471

Fonte: University of California Los Angeles