Tytuł publikacji: „FT-Raman data analyzed by multivariate and machine learning as a new methods for detection spectroscopy marker of platinum-resistant women suffering from ovarian cancer”.  

Tematyka artykułu dotyczy zjawiska platynooporności, które stanowi bardzo poważny problem w leczeniu raka jajnika. Niestety, do tej pory nie odkryto żadnego molekularnego, genetycznego markera, który mógłby być wykorzystany w przypisywaniu kobiet cierpiących na raka jajnika do grupy opornej lub wrażliwej na platynę. Dlatego w badaniu po raz pierwszy wykorzystano spektroskopię FT-Raman do określenia różnic chemicznych i markerów chemicznych występujących w surowicy, które mogłyby być wykorzystane do różnicowania kobiet platynoopornych i wrażliwych na platynę. Uzyskane wyniki wykazały, że w surowicy pobranej od kobiet opornych na platynę zaobserwowano znaczny wzrost związków chemicznych w porównaniu z surowicą pobraną od kobiet wrażliwych na platynę. Co więcej, zmniejszenie stosunku między drganiami amidów i przesunięcia pików, odpowiednio, odpowiadających drganiom rozciągającym C-C/C-N z białek, amidu III, amidu II, drganiom C = O i CH lipidów sugerowało, że w tych związkach nastąpiły zmiany strukturalne. Analiza głównych składowych (PCA) wykazała, że przy użyciu zakresu FT-Raman, w którym występowały wyżej wymienione grupy funkcyjne, możliwe było rozróżnienie surowicy pobranej z obu analizowanych grup. Co więcej, drzewo decyzyjne C5.0 wyraźnie pokazało, że przesunięcia Ramana przy 1224 cm-1 i 2713 cm-1 mogą być wykorzystane jako marker oporności na platynę. Co ważne, metody uczenia maszynowego wykazały, że dokładność, czułość i swoistość spektroskopii FT-Raman wynosiły od 95 do 100%.

Link do artykułu:  
https://www.nature.com/articles/s41598-023-48169-3

Autorzy:

Marta Kluz-Barłowska, Department of Pathology, Fryderyk Chopin University Hospital, Rzeszow, Poland

Tomasz Kluz, Department of Gynecology, Gynecology Oncology and Obstetrics, Fryderyk Chopin University Hospital, Rzeszow, Poland

Wiesław Paja, Institute of Computer Science, College of Natural Sciences, University of Rzeszow, Rzeszow, Poland

Jaromir Sarzyński, Institute of Computer Science, College of Natural Sciences, University of Rzeszow, Rzeszow, Poland

Monika Łączyńska-Madera, Department of Gynecology, Gynecology Oncology and Obstetrics, Fryderyk Chopin University Hospital, Rzeszow, Poland

Adrian Odrzywolski, Department of Biochemistry and Molecular Biology, Medical University of Lublin, Lublin, Poland

Paweł Król, College of Medical Sciences, Institute of Physical Culture Studies, University of Rzeszow, Rzeszów, Poland

Józef Cebulski, Institute of Physics, College of Natural Sciences, University of Rzeszow, Rzeszow, Poland