Đại Học Debrecen Đưa Vào Sử Dụng Hệ Thống Hỗ Trợ Chẩn Đoán Ung Thư

Đại học Debrecen vừa đưa vào sử dụng 3 hệ thống máy nhuộm hóa mô miễn dịch tự động tại Khoa Giải phẫu bệnh, thuộc Trung tâm Lâm sàng của trường. Các thiết bị mới giúp bác sĩ chẩn đoán ung thư chính xác hơn, đồng thời hỗ trợ lựa chọn phương pháp điều trị phù hợp với từng bệnh nhân.

Xét nghiệm mô bệnh học đóng vai trò quan trọng trong việc phát hiện và xác định loại bệnh, đặc biệt là ung thư. Bên cạnh việc quan sát mẫu mô dưới kính hiển vi, các bác sĩ còn sử dụng những kỹ thuật chuyên biệt để phát hiện các dấu ấn sinh học trong mô. Đây là những dấu hiệu giúp nhận biết đặc điểm của tế bào và hỗ trợ bác sĩ lựa chọn phương pháp điều trị phù hợp. Các xét nghiệm sinh học phân tử cũng được sử dụng để cung cấp thêm thông tin phục vụ chẩn đoán và điều trị.

Ba hệ thống máy mới đã được đưa vào hoạt động tại hai cơ sở của Trung tâm Lâm sàng, Đại học Debrecen.

Theo GS. Méhes Gábor, Giám đốc Khoa Giải phẫu bệnh thuộc Trung tâm Lâm sàng, các thiết bị mới sử dụng kỹ thuật nhuộm đặc biệt để làm nổi bật những thành phần nhất định trong mẫu mô, chủ yếu là protein. Nhờ đó, bác sĩ có thể phát hiện các thụ thể hormone và những dấu ấn sinh học khác, từ đó đánh giá khả năng đáp ứng của bệnh nhân với các phương pháp điều trị ung thư.

Các thiết bị này có thể kiểm tra hơn 300 loại thành phần khác nhau trong mô. Mỗi máy có khả năng thực hiện cùng lúc 30 xét nghiệm và tiếp nhận thêm mẫu mới ngay cả khi đang hoạt động.

Ngoài ra, hệ thống mã vạch được kết nối với hệ thống công nghệ thông tin của đơn vị giúp nhận diện mẫu bệnh phẩm, hóa chất xét nghiệm và theo dõi quá trình thực hiện, góp phần hạn chế nhầm lẫn và nâng cao hiệu quả làm việc.

GS. Bagoly Zsuzsa, Phó Giám đốc Trung tâm Lâm sàng phụ trách chẩn đoán, cho biết việc đưa các hệ thống máy mới vào sử dụng giúp rút ngắn quy trình xét nghiệm và nâng cao độ tin cậy của kết quả. Đồng thời, cả hai cơ sở đều có thể thực hiện xét nghiệm theo quy trình thống nhất, bảo đảm chất lượng mẫu mô để bác sĩ đánh giá chính xác hơn.

Công nghệ này cũng tạo điều kiện thuận lợi cho việc ứng dụng các phương pháp phân tích hình ảnh và dữ liệu mô bệnh học bằng kỹ thuật số trong tương lai.