Rintasyöpä on maailmanlaajuisesti naisten yleisin syöpä. Rintakirurgisissa toimenpiteissä käytetään sähköveistä, joka leikkaa kudosta sähkövirralla. Nyt tamperelaiset tutkijat ovat kehittäneet älyveitsen, joka auttaa kirurgia poistamaan syöpäkudoksen aiempaa tarkemmin.
8:58
Älyveitsen avulla uusintaleikkausten määrä vähenee ja potilaan paraneminen tehostuu. Uudesta menetelmästä on apua rintasyöpäpotilaille ja heitä hoitaville kirurgeille.
Palokaasusta voi tunnista kudoksen laadun
– Rintasyöpää hoidetaan joko rinnan säästävällä osapoistolla tai kokopoistolla, tutkimustyössä mukana oleva tohtorikoulutettava Maiju Lepomäki Tampereen yliopistosta kertoo.
Kun rintasyöpää leikataan sähköveitsellä, leikattavan kudoksen molekyylejä siirtyy syntyvään palokaasuun. Palokaasussa on runsaasti terveydelle haitallisia pienhiukkasia, minkä vuoksi savu tulee poistaa leikkausalueelta.
Tamperelaistutkijoiden artikkeli rintasyövän tunnistamisesta sähköveitsellä leikkaamisesta syntyvistä palokaasuista julkaistiin helmikuussa 2019 arvostetussa European Journal of Surgical Oncology -lehdessä. Artikkelissa esiteltävä differentiaali-ionimobiliteettispektrometria (DMS), jolla kyetään analysoimaan kaasuseoksia, kytketään olemassa oleviin savuimureihin.
– Menetelmä tarjoaa uuden tavan arvioida sähköveitsen käytön aikana syntyvästä palokaasusta, sisältääkö näytekudos pahanlaatuisia soluja, Lepomäki sanoo.
Leikkauksessa pyritään poistamaan kasvain kokonaisuudessaan, sillä riittämätön poisto lisää syövän paikallisen uusiutumisen riskiä.
– Kasvaimen rajojen tunnistaminen silmämääräisesti ei kuitenkaan ole helppoa eikä tarkkaa. Joka viides säästävällä leikkauksella hoidettu potilas joutuu uusintaleikkaukseen, koska kasvainkudosta jää leikkausalueen reunoille, Lepomäki sanoo.
Tutkijoiden mukaan teknologia on nopea ja edullinen.
Tutkijat analysoivat 106 kudosnäytettä 21:stä rintasyöpäkasvaimesta sekä 198 kudosnäytettä terveestä rintakudoksesta.
Kaikista kudosnäytteistä tuotettiin palokaasua sähköveitsen avulla, minkä jälkeen muodostunut palokaasu analysoitiin. Järjestelmän tarkkuus luokitella kudosnäyte rintasyöväksi tai terveeksi rintakudokseksi oli 87 prosenttia.