Неинвазивные способы визуализации выявляют рак на молекулярном уровне

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