フェムト秒レーザーによる薄い病理学的サンプル内の腫瘍組織の識別

Scientific Reports volume 13、記事番号: 9250 (2023) この記事を引用

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新しく発見された固形癌性腫瘍の治療では、依然として手術が第一の治療選択肢です。 これらの手術を成功させる重要な要素は、隣接する健康な組織に大きな影響を与えることなく腫瘍を確実に完全に除去するための腫瘍学的安全マージンを正確に特定することです。 今回我々は、がん組織を区別するための代替識別技術として、機械学習アルゴリズムと組み合わせたフェムト秒レーザー誘起破壊分光法（LIBS）を適用する可能性について報告する。 薄く固定された肝臓および乳房の術後サンプルに対するアブレーション後の発光スペクトルが、高い空間分解能で記録されました。 隣接する染色切片は、古典的な病理学的分析による組織同定の基準として機能しました。 肝臓組織に対して行われた原理実証テストでは、人工ニューラル ネットワークとランダム フォレスト アルゴリズムにより、約 0.95 という非常に高い分類精度で健康組織と腫瘍組織の両方を区別することができました。 未知の組織を識別する機能は、さまざまな患者からの乳房サンプルに対して実行され、これも高レベルの識別を提供します。 私たちの結果は、フェムト秒レーザーを使用した LIBS が、術中の外科分野で組織タイプを迅速に識別するための臨床応用に使用できる可能性のある技術であることを示しています。

初期段階で発見されたがんを根絶するための主な攻撃手段は依然として手術です。 新たに診断された固形腫瘍のほとんどは、完全治癒、または少なくとも患者の余命の延長を期待して手術によって除去されます1。 手術後に残ったがん細胞（切除標本の断端陽性など）は、時間の経過とともに局所再発または転移を引き起こす可能性があり、患者の生存率を決定する重要な要素の1つです。 多くの場合、新たに形成された腫瘍組織を除去するためにその後の外科的介入が必要になるか、多くの副作用を伴う補助療法（放射線療法または化学療法）が必要になります。 手術の結果は主に、腫瘍学的介入を行った医療チームの経験によって決まります。目的は、悪性細胞を完全に除去し（さらなる再発を防ぐため）、影響を受けた臓器の機能を低下させずに、できるだけ多くの組織を温存することです。 実際には、腫瘍学的安全マージンは、がんの種類と腫瘍の位置に応じて 2 mm から 1 cm の間で変化します 2。 腫瘍の位置を高精度に特定することは、手術の成功にとって非常に重要です。 外科チームは手術前に画像技術（磁気共鳴断層撮影法、X 線コンピュータ断層撮影法、超音波画像診断法）から得た情報を利用できますが、手術野では主に視覚情報と触覚情報に基づいて判断が行われます。 多くの場合、悪性組織が完全に除去されたかどうかを判断するために、凍結標本に対する術中の病理学的検査が使用されます。 この手術には数十分を要し、不確実性がある場合には手術時間が大幅に長くなり、合併症のリスクが高まります。 このため、手術対象の組織の種類を迅速かつ正確に確立できる代替または補完的な技術が非常に望まれています。

近年、生体内分析のためにいくつかの革新的な技術が研究されています。 組織の局所的な分解から生じるさまざまな分子断片の質量/電荷値を測定する質量分析技術は、さまざまな種類のがんを識別するためにすでに生体内でテストされています3、4、5。 これらと並行して、光コヒーレンストモグラフィー 6,7、ラマン分光法 8,9,10、レーザー誘起ブレークダウン分光法 (LIBS) などの光学技術も、その可搬性と高い空間精度により研究されてきました。 癌組織を検出するために LIBS を使用する最初の試みは 20 年近く前に遡りますが 11、近年の大量の実験データを解釈するための機械学習 (ML) アルゴリズムの開発により、これらの研究は強化されています 12。 LIBS 技術は、材料の表面に焦点を合わせたレーザーによって生成されたプラズマの発光スペクトルを分析します。 複雑な前処理を必要とせず、さまざまなサンプルに対して迅速な結果が得られるという利点があります。 LIBS プロセスでは、材料がイオン化されてプラズマが生成され、冷却すると材料内に存在する化学元素に特有の放射線が放出されます。 さまざまな種類の悪性組織を特定しようとする多くの研究は、ナノ秒レーザー 12、13、14、15、16、17、18、19、20、21、22 を使用して実施されており、サンプルに重大な熱損傷を与える高温プラズマを生成し、空間解像度の低下23。 これまでの研究で、フェムト秒 (fs) パルスを生体組織 23 および技術サンプル 24 の in situ/in vivo LIBS 解析の精度に使用でき、ミクロンオーダーおよび 25 以下の空間分解能が可能になることを示しました。さまざまな生体組織に関する研究がいくつかの研究で発表されていますが (参考文献 26 およびその中の参考文献)、癌組織の検出におけるその使用についてはあまり研究されていません 12、27、28、29。