We use cookies to understand how you use our site and to improve your experience. This includes personalizing content and advertising. To learn more, click here. By continuing to use our site, you accept our use of cookies. Cookie Policy.

Features Partner Sites Information LinkXpress
Sign In
Advertise with Us
GLOBETECH PUBLISHING LLC

Download Mobile App




Неинвазивные способы визуализации выявляют рак на молекулярном уровне

By Labmedica International staff writers
Posted on 20 Sep 2019
Print article
Ученые объединили многофотонную микроскопию с автоматизированными алгоритмами получения изображений и статистического анализа, чтобы различить здоровые и больные ткани. На этом изображении, полученном полностью без меток, неинвазивным способом, коллаген окрашен в зеленый цвет, а кластеры метастатических клеток яичников представлены в красном цвете (фото любезно предоставлено Университетом Тафтса).
Ученые объединили многофотонную микроскопию с автоматизированными алгоритмами получения изображений и статистического анализа, чтобы различить здоровые и больные ткани. На этом изображении, полученном полностью без меток, неинвазивным способом, коллаген окрашен в зеленый цвет, а кластеры метастатических клеток яичников представлены в красном цвете (фото любезно предоставлено Университетом Тафтса).
Для больных раком наличие метастазов требует установления стадии, которая, в свою очередь, определяет соответствующий выбранный путь лечения. Для гинекологических злокачественных новообразований, таких как рак яичника, очень важно различать локализованный и метастатический статус заболевания, поскольку это значительным образом влияет на лечение.

Для диагностики in situ в режиме реального времени новые методы визуализации, которые предоставляют метаболическую и структурную информацию на клеточном и субклеточном уровне, могут быть очень полезны, особенно с учетом того, что эти методы все больше внедряются в зонды и микроэндоскопы, которые обеспечивают интравитальный доступ к органам, расположенным глубоко в теле.

Ученые-биомедики из Университета Тафтса (Медфорд, штат Массачусетс, США) и их коллеги взяли образцы у восьми пациентов, которым была сделана открытая лапаротомия в рамках обычной медицинской помощи. После завершения всех интраабдоминальных процедур в ходе операции у каждого пациента было взято восемь биопсий здоровой париетальной брюшины и, при их наличии, четырех метастазов из париетальной области. Все пораженные участки были оценены патологом с использованием стандартной гистологии с окраской гематоксилином и эозином.

Ткани были визуализированы с использованием многофотонного лазерного сканирующего микроскопа для создания изображений собственной флуоресценции и изображений генерации второй гармоники (ГВГ) при возбуждении на длинах волн 755 нм и 900 нм соответственно, с излучением сигнала, полученным на 460±20 и 525±25 нм. Свет лазера фокусировался на образце с использованием объектива с 25-кратным увеличением (0,9 NA/водная иммерсия), а нейтральные фильтры использовались для достижения мощности 25–35 мВт. Для каждой ткани были оценены не менее двух-трех случайных полей, что позволило получить в общей сложности 30 и 11 изображений для групп тканей здоровой и метастатической биопсии соответственно (512 × 512 пикселей, поле зрения 600 микрон, разрешение 1,17 микрона на пиксель). Изображения были сфокусированы на глубине ~20-100 мкм от мезотелиальной поверхности тканей.

Команда обнаружила, что здоровые ткани демонстрируют большие различия в контрасте и корреляционных характеристиках в зависимости от расстояния, что соответствует повторяющимся, увеличенным локальным колебаниям интенсивности. На изображениях метастатической ткани наблюдалось снижение контрастности и соответствующих корреляционных значений, более однородная картина интенсивности и более мелкие волокна, что указывает на разрушение здоровой стромы раковым инфильтратом. Анализируя 41 изображение, полученное с помощью биопсии, методика правильно классифицировала 40 из 41 изображения (точность 97,5%). В общей сложности 11 образцов были правильно классифицированы как метастатические (чувствительность 100%), а 29 из 30 были правильно классифицированы как здоровые (специфичность 96,6%).

Димитра Поли (Dimitra Pouli), доктор медицины, врач-ординатор в области патологии и соавтор исследования, говорит: “Метод, использованный в этой работе, идентифицирует клеточные и тканевые особенности полностью без меток на микроскопическом уровне, по сути действуя как биопсия без ножа”. Исследование было опубликовано в августовском выпуске журнала Biomedical Optics Express за 2019 год.

Ссылки по теме:
Tufts University


Print article

Channels

Copyright © 2000-2019 Globetech Media. All rights reserved.