同样的测试，不管癌症类型

奥斯陆大学医院(OUS)癌症遗传学和信息学研究所的研究人员开发了一种方法，可以评估患者癌症的严重程度以及需要什么治疗。

一个测试可以帮助了解几乎所有类型的发展癌症，研究结果已发表于柳叶刀肿瘤学“染色质组织和癌症预后:一项泛癌症研究。”

今天，没有一种常见的测试来诊断和预测癌症。相反，针对不同类型的癌症，有各种各样的测试和方法。他们中很少有人能给出癌症如何发展的确切答案。

其结果是很难区分病人手术后需要更多治疗的人，而不是不需要治疗的人。今天，相当多的患者接受了过多的治疗，这可能导致不必要的副作用、损害，最坏的情况是死亡。

最新的研究结果是基于奥斯陆大学(UiO)癌症遗传学和信息学部门与奥斯陆大学信息学部门20多年的合作。

最初，这种方法将特别适用于发现手术后需要更多治疗(通常是化疗)的II期肠癌患者。实验表明，该方法也可用于卵巢癌子宫癌和前列腺癌。

大量的数据

这项研究基于对390名来自OUS的患者的46.1万张dna染色癌细胞数字图像的染色质分析，这些患者都接受了1期或II期肠癌治疗。此外，同样的分析方法应用于来自不同国家的六个独立患者组的样本，主要是挪威和英国。其中一组由来自英国的结肠癌患者组成，与挪威组相对应。在所有患者组中，那些有许多具有高染色体异质性的癌细胞的患者死于癌症。

寻找混乱

虽然不同的癌症有不同的特征，但有一些共同的特征可以用来了解癌症的严重程度和治疗需求。其中之一是，癌症通常始于人体无法修复的DNA损伤。

除了控制基因活性的区域外，人类DNA还包含大约23000个基因。DNA形成了一个双螺旋线，其中基因彼此排列在一起。当细胞分裂发生时，DNA分子聚集在蛋白质周围，被称为染色体。长期以来，人们都知道，不均匀或“混乱”的组织是患者预后较差的迹象。然而，到目前为止，还没有人能够将这一知识转化为癌症预后的方法。

现在开发的方法是基于一种叫做自动图像分析的技术。细胞和组织样本的图像从显微镜转移到计算机上，然后一点一点地研究。在ICGI，人们选择调用方法“nucleotyping。”

新的研究结果表明，核分型为评估癌症是否会继续发展提供了非常好的基础。

研究结果现在被纳入DoMore研究项目，该项目将使用新技术来解决癌症过度治疗和治疗不足的挑战。过去几年的技术发展为我们提供了更多的机会，可以更深入地了解我们迄今为止回顾过的肿瘤中发生了什么。通过使用大数据、深度学习和机器学习等方法和工具，研究人员允许机器比较包括微观图像在内的大量数据。