Новая система визуализации может диагностировать рак более эффективно, чем традиционные методы

Диагностика рака подразумевает многократный анализа биопсии ткани, сейчас это краеугольный камень диагностики рака.

Сначала проводится биопсия нескольких образцов из разных мест в тканях. Эти образцы затем отправляются патологу, который окрасит ткани для молекул, представляющих интерес, чтобы определить, присутствуют ли раковые клетки.

Несмотря на устоявшийся процесс, он может быть излишне инвазивным, так как достаточное количество биопсий из нескольких мест в одном и том же органе необходимо для увеличения шансов на выявление потенциального рака. Но это не всегда возможно для определенных органов, таких как легкие, поджелудочная железа и матка. Более того, биопсия даже противопоказана при раке шейки матки. Серьёзным недостатком биопсии является то, что это довольно медленный метод диагностики, что обусловлено сложностью извлечения тканей, гистопатологической подготовкой, оценкой и подготовкой отчета.

Чтобы достичь своей цели, исследователи Университета Осака (Osaka University) сосредоточились на раке шейки матки, четвертом наиболее распространенном типе рака у женщин. Они получили биопсию от здоровых пациентов и пациентов с раком шейки матки, и сразу же сделали их снимки с помощью своей системы визуализации, которая использует ближний инфракрасный свет для сканирования тканей.

Дополнительной особенностью этой системы визуализации является ее способность не только сканировать ткани в двух измерениях, как это обычно делается, но также и в трех измерениях, таким образом, получая полную картину тканей. Исследователи обнаружили, что ядра, компартменты внутри клеток, которые содержат ДНК, имели неправильную форму в раковой ткани. Используя эти результаты и анализируя их с помощью алгоритма машинного обучения, исследователи смогли установить количественный подход для классификации тканей на нормальные и раковые на основе ядерной формы. Идя дальше, исследователи разработали дополнительный алгоритм классификации, который учитывает количество соединительной ткани в биопсиях при принятии решения, является ли ткань здоровой или больной.

Чтобы проверить точность результатов визуализации, исследователи отправили образец патологам, которые затем провели обычный гистопатологический анализ биопсий и обнаружили значительное совпадение между двумя подходами. Использование обоих недавно разработанных алгоритмов классификации даже позволило провести различие между инвазивным раком и так называемой цервикальной интраэпителиальной неоплазией, предшественником инвазивного рака, обнаруженного путем сбора клеток шейки матки с мазками Папаниколау. Взятый вместе, этот новый метод визуализации позволил визуализировать ткани в трех измерениях и проанализировать на наличие рака без тщательной подготовки ткани.