ПРИМЕНЕНИЕ ВОЛОКОННЫХ БРЭГГОВСКИХ РЕШЕТОК В ЗАДАЧАХ РАННЕЙ ДИАГНОСТИКИ РАКА

краткий обзор

Аннотация

Ранняя диагностика и мониторинг онкологических заболеваний играют критически важную роль в успешности лечения и повышении выживаемости пациентов. Современные методы обнаружения злокачественных опухолей включают магнитно-резонансную томографию, компьютерную томографию и биопсию, однако их применение ограничено высокой стоимостью, сложностью оборудования и инвазивностью процедур. В последние годы особое внимание уделяется разработке неинвазивных оптических методов диагностики, среди которых волоконно-брэгговские решётки занимают одно из ведущих мест благодаря своей высокой чувствительности, компактности и биологической совместимости. В работе проведён обзор применения ВБР в различных аспектах онкологической диагностики и реабилитации пациентов. Рассмотрены методы температурного контроля и термографии, основанные на измерении локальных температурных аномалий, характерных для опухолевых процессов. Анализируются разработки в области тактильных датчиков, использующих ВБР для неинвазивной механической диагностики опухолей. Представлены результаты исследований по применению 3D-печатных тактильных датчиков, интегрированных с ВБР, для объективной пальпации тканей. Рассматривается биохимическое обнаружение онкомаркеров, реализованное с использованием ВБР. Представлены оптоэлектронные схемы сенсоров, предназначенных для селективного обнаружения специфических биомаркеров рака (например, HER2) без использования дополнительных меток. Внимание уделено системам реабилитации онкологических пациентов, использующим ВБР-сенсоры для мониторинга физической активности и восстановления двигательных функций. Описаны решения по дистанционному контролю состояния пациентов в рамках eHealth-платформ с применением ВБР для измерения силы хвата и активности мышц предплечья. В работе подчеркивается перспективность волоконно-оптических технологий в онкологии, их потенциал для клинического внедрения и возможные направления дальнейших исследований, включающие разработку многофункциональных сенсорных систем, интеграцию с методами машинного обучения и совершенствование алгоритмов автоматического анализа данных.