Los investigadores por primera vez han combinado una potente técnica de microscopía con algoritmos automatizados de análisis de imágenes para distinguir entre tejido canceroso sano y metastásico sin depender de biopsias invasivas o el uso de un medio de contraste. Este nuevo enfoque podría algún día ayudar a los médicos a detectar metástasis de cáncereso es difícil de ver a través de las tecnologías de imagen estándar durante las operaciones.
"Las técnicas existentes son invaluables pero sufren de baja resolución espacial y a menudo requieren el uso de agentes de contraste exógenos", dijo el co-líder del equipo de investigación Thomas Schnelldorfer del Hospital Lahey, Burlington, Massachusetts, EE. UU. "El método utilizado en este trabajo identificade manera completamente libre de etiquetas, características celulares y tisulares a nivel microscópico, esencialmente actuando como una biopsia sin cuchillo ", agregó Dimitra Pouli de la Universidad de Tufts, Medford, Massachusetts, Estados Unidos, autor principal del estudio.
En la revista The Optical Society OSA Biomedical Optics Express , los investigadores demuestran el uso de microscopía multifotónica junto con algoritmos automáticos de imagen y análisis estadístico para examinar biopsias recién extirpadas de la cavidad peritoneal, una parte del abdomen que con frecuencia se ve afectada por cánceres metastásicos, especialmente para pacientes con cáncer de ovario.La primera vez que el tejido peritoneal humano sano y metastásico se ha evaluado con éxito combinando esta modalidad de microscopía con técnicas de análisis de textura de imagen.
Debido a que el enfoque evalúa las características del tejido celular y extracelular a nivel microscópico, podría identificar metástasis de cáncer en una etapa más temprana cuando puede ser más fácil de tratar. Al usar algoritmos para clasificar tejidos, el enfoque también podría ayudar a reducir el sesgo en la interpretación de imágenesy complementa los métodos que dependen de la experiencia humana.
"En última instancia, esto podría ayudar a los cirujanos a identificar áreas sospechosas o enfermas directamente en la sala de operaciones en tiempo real, lo que a su vez afectaría directamente el manejo del paciente", dijo Schnelldorfer.
"A medida que el método explota las señales inherentes de los tejidos presentes de forma casi ubicua en los tejidos, puede aplicarse a otros tipos de cáncer y otras aplicaciones, como la fibrosis y las enfermedades cardiovasculares, donde la estructura del tejido y la remodelación de la matriz extracelular se ven alteradas por los procesos subyacentes de la enfermedad", agregó Irene Georgakoudi, codirectora del estudio de la Universidad de Tufts.
Encontrar pistas en la textura del tejido
La microscopía multiphoton funciona mediante la entrega de luz láser al tejido. Aunque el láser tiene una intensidad máxima alta, se entrega en pulsos muy cortos para mantener la potencia promedio pequeña y no causar daño tisular. A medida que diferentes componentes del tejido interactúan con la luz láser, emiten señales que luego son recuperadas por el microscopio para crear una imagen. Una vez que se adquieren las imágenes, se pueden usar algoritmos de procesamiento de imágenes automatizados para revelar características de textura únicas. Estas características, que no son visibles en las imágenes adquiridas con imágenes operativas estándarherramientas, se pueden analizar con modelos estadísticos para clasificar el tejido como sano o enfermo.
Una fortaleza clave del enfoque es que la adquisición y el análisis de imágenes se basan en componentes del tejido en sí, como las células o el colágeno, una proteína que forma tejido conectivo, en lugar de los tintes de contraste que se le han agregado.Esto permite el análisis de características inherentes relacionadas con la forma y la función de una manera completamente no invasiva y no destructiva.
En este trabajo, los investigadores aplicaron por primera vez esta técnica combinada de microscopía y análisis a tejidos peritoneales parietales humanos sanos y metastásicos. Debido a que el tejido peritoneal parietal está repleto de colágeno, parte de la implementación analítica se centró en evaluar la microestructurapatrones de fibras de colágeno y sus señales de reticulación intermoleculares.
Los investigadores encontraron que el tejido sano y enfermo mostró patrones distintivos en términos de contraste una medida de las diferencias de intensidad de píxel a píxel y correlación una medida de la repetición del patrón. Mientras que los tejidos sanos mostraron una mayor variación en estas características, el tejido metastásicolas imágenes mostraron patrones de intensidad más uniformes y fibras más pequeñas. Estos cambios reflejan la destrucción del tejido conectivo nativo por las células cancerosas, proporcionando un sello distintivo de metástasis de cáncer.
Mejorando la estadificación del cáncer
La determinación de la extensión y la ubicación de la propagación cancerosa, conocida como estadificación, es crucial para el tratamiento eficaz del cáncer. Las imágenes radiográficas transversales y la laparoscopía con luz blanca son herramientas que se utilizan para identificar metástasis abdominales, pero a menudo se quedan cortas cuando se trata de detectarlesiones más pequeñas enterradas dentro del tejido sano. Las biopsias y la evaluación microscópica también juegan un papel clave para determinar si las células cancerosas han hecho metástasis y han comenzado a invadir el microambiente del tejido.
Cuando el cáncer de ovario comienza a extenderse, con frecuencia aparece primero en el peritoneo, una membrana que recubre la cavidad abdominal. Para probar su nuevo método, los investigadores lo utilizaron para analizar biopsias peritoneales recolectadas de ocho pacientes con malignidad ovárica confirmada o sospechada.
Analizando 41 imágenes adquiridas de las biopsias, la técnica clasificó correctamente 40 de 41 imágenes una precisión del 97.5 por ciento. Un total de 11 muestras se clasificaron correctamente como metastásicas sensibilidad del 100 por ciento y 29 de 30 se clasificaron correctamente comosaludable 96.6 por ciento de especificidad.
Los investigadores planean continuar probando el método en una muestra más grande de imágenes de una población de pacientes más amplia. Si bien el método de análisis se optimizó para detectar el cáncer de ovario que se ha metastatizado en el tejido peritoneal parietal, la misma técnica podría adaptarse para analizar otrostipos de tejidos y otros tipos de cáncer.
Aunque se usaron biopsias para probar el método, los investigadores dicen que el objetivo final es aplicarlo directamente a las áreas del cuerpo donde se detecta o sospecha cáncer, sin la necesidad de biopsias o colorantes. Antes de que la técnica se pueda usar de verdadanálisis de tejido durante la cirugía, se necesitará trabajo adicional para miniaturizar los componentes de la microscopía, integrar el microscopio con la instrumentación quirúrgica y permitir el análisis en tiempo real de las imágenes adquiridas directamente en la sala de operaciones.
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Materiales proporcionado por La sociedad óptica . Nota: El contenido puede ser editado por estilo y longitud.
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