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健康分野

202302.14

“ガン細胞と健康な細胞の「音」を比較する新しい方法”に関する研究が 科学誌「ウォータージャーナル 」に掲載された

 

米国と英国の複数の大学の研究者たちによる最新の医学研究です。

 

「ウォータージャーナル (Water Journal)」に掲載された研究では、ガン細胞と健康な細胞の「音」を比較する新しい方法が説明されています。

この中で、細胞が音を発していて、その音は健康な細胞と病気の細胞では異なった振動周波数を持つ、ということのようです。

 

そして、健康な細胞と、病気の細胞のファラデー波による画像分析では、その違いが明らかに視認でき、健康細胞は調和のとれた波形、病気の細胞には乱れた不調和な波形が映し出されている研究結果が掲載されています。

 

 

以下、ウォータージャーナルより転載


Cymascope による水中の癌および健康な細胞音のイメージング、続いて Planck-Shannon Classifier による定量分析

https://waterjournal.org/current-volume/reid-summary/

https://waterjournal.org/uploads/vol11/reid/WATER.2019.6.Reid.pdf

 

 

 

 

Cymascope による水中の癌および健康な細胞音のイメージング、続いて Planck-Shannon Classifier による定量分析
概要
制御された条件では、ファラデー波の画像を生成するプロセスである、音波の周期性を水のウェーブレットの周期性に変換する手段として水を使用できます。本研究では、Cymascope 機器を使用して、人間の脳組織のがん細胞と健康な細胞が放出する音波の周期性を医療グレードの水中で可視化します。腫瘍摘出中に外科医に明確に識別されます。がん組織と健康な組織の超音波ラマン分光信号から生成されたサウンド ファイルは、Cymascope 装置の溶融石英、水で満たされたキュベットに注入されます。得られた画像はデジタル カメラでキャプチャされ、プランク放射式の一般化された形式を使用して定量的に分析されます。プランク分布方程式 (PDE) と呼ばれます。PDE は、原子物理学、タンパク質フォールディング、単一分子酵素学などのさまざまな分野で報告されている多くのロングテール非対称ヒストグラム (LAH) に適合することがわかっています。偏微分方程式の明らかな普遍性は、量子力学だけでなくマクロ物理学にも適用される偏微分方程式に埋め込まれた波動粒子二重性の原理によるものであると仮定されています。PDE に基づいて定式化された Planck-Shannon Classifier と呼ばれる新しい分類方法は、がん細胞のファラデー波画像と健康な細胞の音をうまく区別することが示されています。単一分子酵素学および他の多くの分野で。偏微分方程式の明らかな普遍性は、量子力学だけでなくマクロ物理学にも適用される偏微分方程式に埋め込まれた波動粒子二重性の原理によるものであると仮定されています。PDE に基づいて定式化された Planck-Shannon Classifier と呼ばれる新しい分類方法は、がん細胞のファラデー波画像と健康な細胞の音をうまく区別することが示されています。単一分子酵素学および他の多くの分野で。偏微分方程式の明らかな普遍性は、量子力学だけでなくマクロ物理学にも適用される偏微分方程式に埋め込まれた波動粒子二重性の原理によるものであると仮定されています。PDE に基づいて定式化された Planck-Shannon Classifier と呼ばれる新しい分類方法は、がん細胞のファラデー波画像と健康な細胞の音をうまく区別することが示されています。

結果
表 1に表示されているサイマスコピック ファラデー波画像とデータは、癌細胞の最初の 3 つのソニファイド ラマン シグナルと、健康な細胞の最初の 3 つのソニファイド ラマン シグナルに関連しています。表2の画像は、材料と方法で説明したように、ラマン由来の癌細胞の音とラマン由来の健康な細胞の音からサイマスコピーで生成されました。これら 2 つのクラスのファラデー波画像を視覚的に比較すると、フレームの多くが、ラマン由来のがん細胞音の歪んだジオメトリと、ラマン由来の健康な細胞音の通常のジオメトリを示していることがわかります。

結論
2017 年から 2018 年の間に、デジタル Cymascope と Planck-Shannon 分類器 (PSC) を組み合わせて、「PSC ベースの cymascopy」、「PSC cymascopy」、または単にPSCCと呼ばれるものを生成する新しい実験ツールが開発されました。この論文では、PSCC が人間の脳組織の癌と健康な細胞から生成されたオーディオ ファイルを区別できることを実証しました。これは、人間の脳から腫瘍を除去するための AI ベースの外科的処置の最終的な開発に貢献する可能性があります。この処置では、外科医は、ある種のデジタル Cymascope によって駆動されるヘッドアップ一体型ディスプレイを備えた眼鏡を着用し、腫瘍の縁を明らかにします。

 


ここまで。

 

細胞が音を発していて、その音は健康な細胞と病気の細胞では異なった振動周波数を持ち、

その細胞内水のファラデー波ではっきりと違いを視認できるレベルで差異があったことが確認されています。