卵巢癌手術中對於最大限度地切除腫瘤和確定治療方案，準確的組織診斷至關重要。然而，目前的術中組織評估方法不僅僅費時而且具有一定的主觀性。在此，研究人員開發了一種與質譜儀相耦合的手持生物兼容設備MasSpec Pen，它使用一個離散的水滴進行分子提取和快速組織診斷。隨後，評估了該技術在不同樣本集、組織類型和質譜係統中診斷卵巢癌的性能。
卵巢癌手術中對於最大限度地切除腫瘤和確定治療方案，準確的組織診斷至關重要。然而，目前的術中組織評估方法不僅僅費時而且具有一定的主觀性。在此，研究人員開發了一種與質譜儀相耦合的手持生物兼容設備MasSpec Pen，它使用一個離散的水滴進行分子提取和快速組織診斷。隨後，評估了該技術在不同樣本集、組織類型和質譜係統中診斷卵巢癌的性能。
研究人員對192例卵巢、輸卵管、腹膜組織標本進行MasSpec Pen分析。由專家病理學家評估樣本以確定診斷。利用軌道rap和線性離子阱質譜儀對其性能進行了測試。使用機器學習生成統計模型，並使用驗證和測試集進行評估。
研究首先，使用Orbitrap數據實現了對高等級漿液性癌(n = 131;臨床敏感性，96.7%;特異性，95.7%)和總體癌症(n = 138;臨床敏感性，94.0%;特異性，94.4%)的高性能診斷。觀察了正常組織、低級別和高級別漿液性卵巢癌的質譜變化。腫瘤與輸卵管或腹膜組織的鑒別準確率分別為92.6%和87.9%，臨床特異性均為100%。利用離子阱數據，對高級別漿液性癌與正常卵巢分化的比較，結果良好(n = 40;臨床敏感性,100%;特異性為100%)。
研究表明，MasSpec Pen結合機器學習，為卵巢漿液性腫瘤的預測提供了可靠的分子模型，具有快速、準確診斷卵巢癌的臨床應用潛力。
原始出處：
Marta Sans, Jialing Zhang,Performance of the MasSpec Pen for Rapid Diagnosis of Ovarian Cancer
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