Идентификация опухолевой ткани в тонких патологических образцах с помощью фемтосекундного лазера

Научные отчеты, том 13, Номер статьи: 9250 (2023) Цитировать эту статью

910 Доступов

47 Альтметрика

Подробности о метриках

При лечении большинства недавно обнаруженных солидных раковых опухолей хирургическое вмешательство остается первым вариантом лечения. Важным фактором успеха этих операций является точное определение границ онкологической безопасности, позволяющее обеспечить полное удаление опухоли, не затрагивая при этом значительную часть соседних здоровых тканей. Здесь мы сообщаем о возможности применения фемтосекундной лазерно-индуцированной спектроскопии разрушения (LIBS) в сочетании с алгоритмами машинного обучения в качестве альтернативного метода дискриминации для дифференциации раковой ткани. Спектры излучения после абляции на тонких фиксированных послеоперационных образцах печени и молочной железы были записаны с высоким пространственным разрешением; соседние окрашенные срезы служили эталоном для идентификации тканей с помощью классического патологического анализа. В экспериментальном тесте, проведенном на ткани печени, алгоритмы искусственных нейронных сетей и случайного леса смогли дифференцировать как здоровую, так и опухолевую ткань с очень высокой точностью классификации — около 0,95. Возможность идентифицировать неизвестную ткань была проверена на образцах молочной железы от разных пациентов, что также обеспечило высокий уровень дискриминации. Наши результаты показывают, что LIBS с фемтосекундными лазерами представляет собой метод, который потенциально может быть использован в клинических целях для быстрой идентификации типа ткани в интраоперационном хирургическом поле.

Хирургия остается основным направлением борьбы с раком, обнаруженным на ранних стадиях. Большинство вновь диагностированных солидных опухолей удаляют хирургическим путем в надежде на полное излечение или, по крайней мере, на продление продолжительности жизни пациента1. Раковые клетки, оставшиеся после операции (например, в результате положительных границ образца резекции), со временем могут вызывать местные рецидивы или метастазы, что является одним из ключевых факторов, определяющих выживаемость пациента. Во многих случаях необходимы последующие хирургические вмешательства для удаления новообразованной опухолевой ткани или необходимы адъювантные методы лечения (лучевая терапия или химиотерапия), которые имеют множество побочных эффектов. Результаты операции во многом определяются опытом медицинской бригады, выполняющей онкологическое вмешательство: цель – полностью удалить злокачественные клетки (чтобы предотвратить дальнейшие рецидивы) и сохранить как можно больше тканей пораженного органа, не ухудшив его функциональность. На практике пределы онкологической безопасности варьируются от 2 мм до 1 см в зависимости от типа рака и локализации опухоли2. Высокоточная локализация опухоли имеет решающее значение в успехе операции. Хирургическая бригада может использовать информацию, полученную до операции с помощью методов визуализации (магнитно-резонансная томография, рентгеновская компьютерная томография или ультразвуковое исследование), но в оперативном поле решения в основном основываются на визуальной и тактильной информации. Во многих случаях, чтобы решить, полностью ли удалена злокачественная ткань, используется интраоперационное патологоанатомическое исследование замороженного образца. Эта процедура требует нескольких десятков минут и в случае неопределенности значительно увеличит время операции, увеличивая риск осложнений. По этой причине крайне желательна альтернативная или дополнительная методика, позволяющая быстро и точно определить тип оперируемой ткани.

В последние годы было исследовано несколько инновационных методов анализа in vivo. Методы масс-спектроскопии, при которых измеряются значения массы/заряда для различных молекулярных фрагментов, образующихся в результате локального разложения ткани, уже были протестированы in vivo для выявления различных типов рака3,4,5. Параллельно с этим исследовались оптические методы, такие как оптическая когерентная томография6,7, рамановская спектроскопия8,9,10 и спектроскопия лазерного пробоя (LIBS), благодаря их портативности и высокой пространственной точности. Даже если первые попытки использовать LIBS для обнаружения раковых тканей датируются почти двумя десятилетиями11, развитие в последние годы алгоритмов машинного обучения (ML) для интерпретации большого объема экспериментальных данных активизировало эти исследования12. Метод LIBS анализирует спектры излучения плазмы, создаваемой лазерами, сфокусированными на поверхности материалов. Его преимущество заключается в быстром получении результатов на широком спектре образцов, которые не требуют сложной предварительной обработки. В процессе LIBS материал ионизируется и образуется плазма, которая при охлаждении излучает излучение, специфичное для химических элементов, существующих в материале. Многие исследования, пытающиеся идентифицировать различные типы злокачественных тканей, проводятся с использованием наносекундных лазеров12,13,14,15,16,17,18,19,20,21,22, производящих высокотемпературную плазму со значительным тепловым повреждением образца и снижение пространственного разрешения23. В предыдущих исследованиях мы показали, что фемтосекундные (fs) импульсы можно использовать для прецизионного LIBS-анализа in situ/in vivo биологических тканей23 и технических образцов24, обеспечивая пространственное разрешение порядка микронов и ниже 25. Применение fs-LIBS на различных биологических тканях представлены в нескольких исследованиях (ссылка 26 и ссылки в них), но его использование для обнаружения раковых тканей исследовано меньше12,27,28,29.