Добавил:
Sekretar
kiopkiopkiop18@yandex.ru
t.me/Prokururor I Вовсе не секретарь, но почту проверяю
Опубликованный материал нарушает ваши авторские права? Сообщите нам.
Вуз:
Предмет:
Файл:Ординатура / Хирургия / Библиотека им академика М.И. Перельмана / Книга_1449_Библиотеки_им_академика_М_И_Перельмана
.pdf
81
При постобработке кривые затухания флуоресценции подгоняются под
экспоненциальную функцию (одно-, двух- и более) для моделирования
распада времени жизни (рисунок 1.24, показан пример для двухкомпонентного
анализа) и определения диагностических параметров: общая интенсивность
сигнала, α
1
, α
2
, α
n
– вклад компонент с различным временем жизни (индексы
1, 2, n – от коротких к более долгим), τ
1
, τ
2
, τ
n
– времена жизни компонент с
различной длительностью (индексы 1, 2, n – от коротких к более долгим), I –
общая интенсивность сигнала флуоресценции.
Рисунок 1.24– Диагностические параметры, рассчитанные по кривым
затухания флуоресценции
В таблицу 1.3 сведены данные ex vivo, а также in vivo исследований (с
использованием лабораторных животных, имеющих смоделированную
патологию) методами ФС для решения хирургических задач, которые можно
взять за основу для разработки и внедрения интраоперационной диагностики
в МИХ, построенной на регистрации спектров флуоресценции in vivo.
82
Таблица 1.3 – Обзор применения методов ФС и ФС с временным разрешением для решения хирургических задач ex
vivo и in vivo (с использованием лабораторных животных)
№
Решаемая задача
(метод, длина волны
возбуждения λ
ex
)
Анализируемые/
рассчитываемые
диагностические параметры
Метод
классификации
данных / алгоритм
Диагностическая
эффективность / диагностическое
суждение
1
2
3
4
5
6
Кишечник
1
Классификация полипов
кишечника: неопухолевых
и неопластических
(ФС с временным
разрешением, λ
ex
= 375 и
435 нм)
Среднее время жизни
флуоресценции,
интенсивность
флуоресценции
ЛДА
Se = 94%, Sp = 94%
[260]
Саркома мягких тканей
2
Классификация
биотканей: мышц, жира и
саркомы
(ФС, λ
ex
= 785 нм)
Площадь под кривой
спектров
Мультиноминальная
логистическая
регрессия
Точность классификации мышц, жира и
саркомы составила 93%, 92% и 88%,
соответственно
[261]
Молочная железа
3
Классификация
доброкачественных и
злокачественных
новообразований
молочной железы
(ФС, λ
ex
= 405 нм)
Максимальная
интенсивность
флуоресценции
ЛДА
Se = 98,8%, Sp = 85,4%
[262]
4
Дифференциация
нормальных тканей и
новообразований
молочной железы
(ФС, λex = 458 нм)
Максимальная
интенсивность
флуоресценции, площадь под
кривой в спектральном
диапазоне 510-580 нм
ЛДА
Se = 100 %, Sp = 100 %
[263]
83
Продолжение таблицы 1.3
1
2
3
4
5
6
Легкие
5
Дифференциация
аномальной легочной
ткани и нормальной
(ФС с временным
разрешением, λ
ex
= 485 нм)
Среднее время жизни
флуоресценции
Алгоритм расчета
среднего времени
жизни
флуоресценции
Среднее время жизни флуоресценции в
аномальной легочной ткани ниже, чем в
нормальной ткани
[264]
Печень
6
Оценка степени фиброза
печени
(ФС, λ
ex
= 330, 365 и 405
нм)
Форма спектров
Анализ главных
компонент, PCA
(principal
component analysis),
ЛДА
Se = 90%, Sp = 95%
[265]
Оценка степени фиброза
печени
(ФС, λ
ex
= 410 нм)
Деконволюция спектров ФС:
оценка вкладов НАДН, ФАД,
липопигментов, порфирина и
копропорфирина
PCA-ЛДА
Se > 95%, Sp > 90%
[266]
7
Оценка наличия фиброза
(ФС, λ
ex
= 320 и 410 нм)
Редокс-отношение,
интенсивность
флуоресценции на длинах
волн эмиссии коллагена,
НАДН, ФАД, липопигментов
и порфиринов
PCA-ЛДА
λ
ex
= 320 нм: Se > 85%, Sp > 80%
λ
ex
= 410 нм: Se > 72%, Sp > 59%
[267]
8
Классификация опухолей
печени:
доброкачественные.
злокачественные
(ФС, λ
ex
= 405 нм)
Анализ пиков на длине
волны λ
f
= 635 и 670 нм
PCA-ЛДА
Se > 78%, Sp > 91%
[268]
84
Метод ФС одним из первых среди методов оптической биопсии начал
активно применяться в клинической хирургической практике в диагностике
состояния биологических тканей.
I. Georgakoudi провели обширное исследование, посвященное
возможностям метода ФС in vivo изучать спектральные характеристики,
связанные с флуоресценцией коллагена и НАД(Ф)Н в эпителиальных тканях
человека, которые не проявляют высокой метаболической активности. Было
продемонстрировано, что флуоресценция коллагена и НАД(Ф)Н является
многообещающим биомаркером для обнаружения диспластических
изменений как в плоском эпителии шейки матки, так и в столбчатом эпителии
пищевода Баррета. Впоследствии в in vivo исследованиях хорошие
диагностические результаты показала эндоскопическая система
интраоперационной диагностики для выявления дисплазии высокой степени в
пищеводе Барретта, построенная на основе метода ФС с временным
разрешением [269]. Использование лазерного излучения с длиной волны
400 нм для возбуждения флуоресценции позволило достичь высоких
показателей чувствительности и специфичности (74 и 85%).
На основе ФС с использованием фиолетово-синего возбуждающего
света была построена и впоследствии запатентована (компанией «Olympus
Medical Systems», Япония [270]) диагностика для эндоскопических измерений
in vivo в верхнем отделе желудочно-кишечного тракта. Эта технология
основывается на спектральных различиях нормальной слизистой оболочки,
рака и диспластических поражений пищевода и желудка [271].
На рисунке 1.25 показано фото биопсийных щипцов со встроенным
каналом оптической биопсии (OBS, SpectraScience Inc., Сан-Диего, США)
[272]. Исследования в клинике с использованием данной системы у пациентов
с пищеводом Барретта позволило предложить диагностический алгоритм
выявления интраэпителиальной неоплазии высокой степени или раннего рака
пищевода с AUC 0,78.
85
Рисунок 1.25 – Биопсийные щипцы со встроенным каналом оптической
биопсии для регистрации спектров ФС [272]
Под руководством N. Ramanujam была разработана диагностическая
система для толстоигольной биопсии молочной железы с оптоволоконным
зондом, совместимым с режущими иглами (рисунок 1.26), и построен
классификатор (SVM) с чувствительностью и специфичностью – 81 % и 87 %
для классификации злокачественных и фиброзных/доброкачественных
образцов, и до 81 % и 81 % для дифференциации злокачественных и жировых
образцов [273].
Рисунок 1.26 – Оптоволоконный зонд, совместимый с режущими
биопсийными иглами [273]
86
На основе метода ФС было создано минимально инвазивное
медицинское устройство «Probea» (NODEA MEDICAL, Франция) с
оптическим волокном, интегрированным в иглу диаметром 25G (рисунок
1.27). Оптоволоконная система «Probea» была апробирована при
пункционных МИХВ для обнаружения доброкачественных и злокачественных
новообразований легких и молочной железы [274,275].
Рисунок 1.27 – Общий вид установки «Probea» и тонкоигольный
оптоволоконный зонд (25G) (www.nodea-medical.com)
Создание системы оптической биопсии с одновременной регистрацией
сигналов ФС и ФС с временным разрешением позволило выявить
спектроскопические сигнатуры, которые могут различать патологические
области слизистой оболочки пищевода, желудка и двенадцатиперстной кишки
[276]. Было показано, что, используя спектральные характеристики в
коротковолновом диапазоне (375-425 нм) и характеристики времени жизни
при 385, 395, 405 и 415 нм, эзофагит можно отличить от нормальной ткани
пищевода со 100% чувствительностью и 93% специфичностью. Такая система
87
перспективна при выборе фокальной области для биопсии опухолей верхнего
отдела желудочно-кишечного тракта.
Высокая чувствительность ФС с временным разрешением к
метаболическим перестройкам является наиболее перспективным методом
для количественной и неинвазивной диагностики патологических тканей in
vivo. Команда под руководством S. Ito предложили новую эндоскопическую
систему с возможностью регистрации параметров времени жизни через
эндоскопы, при этом система оснащена функцией гашения вибрации
медицинского инструмента [277].
Среди активно развивающихся и перспективных методов ОД для
исследования молекулярной сигнатуры биологических тканей и жидкостей
можно выделить спектроскопию комбинационного рассеяния (СКР),
(Рамановская спектроскопия) [278–282]. Малая часть излучения,
рассеянного образцом, примерно 0,000001 %, имеет частоту, смещенную по
отношению к частоте исходного излучения лазера. Излучение, имеющее более
высокую длину волны (λ
КР
), называется стоксовой компонентой рассеяния и
имеет более низкую энергию, чем излучение лазера. Различные
биохимические соединения характеризуются индивидуальными
спектральными характеристиками. При развитии патологических состояний
происходит модификация состава биологических тканей, наблюдается
изменение концентраций биомолекул, что в общей сложности влияет на
сигналы комбинационного рассеяния [282].
Обобщенная схема метода СКР для in vivo диагностики приведена на
рисунке 1.28. Основной технической проблемой СКР является необходимость
регистрации слабых сигналов комбинационного рассеяния на фоне высокого
фона флуоресценции. Поскольку автофлуоресценция большинства
распространенных биологических тканей возникает при возбуждении в
видимом диапазоне (до 700 нм), использование источников излучения в ИК-
диапазоне позволяет минимизировать флуоресценцию в биологических
тканях [201].
88
Рисунок 1.28 – Обобщенная схема проведения in vivo диагностики методом
СКР
Обычно для СКР используются ИК-лазеры с длиной волны 785 нм, 830
нм. Создание оптических рамановских волоконных зондов для in vivo
диагностики является довольно сложной задачей. Интенсивность сигнала
комбинационного рассеяния, генерируемого по длине кварцевых оптических
волокон, может превышать сигнал от образца. Поэтому пути возбуждения и
доставки оптического излечения к приемнику обычно разделяются на
отдельные волокна для применения соответствующей фильтрации на
дистальных концах. Возбуждающее волокно дополняется узкополосным
фильтром для подавления фонового сигнала комбинационного рассеяния на
основе кремния. На пути сбора сигнала комбинационного рассеяния от
объекта устанавливается оптический фильтр для предотвращения повторного
попадания отраженного или рассеянного лазерного света в волокно. Также в
спектроскопических оптоволоконных зондах для in vivo применения
используются фокусирующие оптические компоненты (шаровая линза,
градиентная линза или асферические линзы) [281]. Ключевым компонентом
системы СКР является детектор, который в большинстве случаев представляет
собой ПЗС-спектрометр.
89
Для использования в дальнейших алгоритмах диагностики состояния
биотканей, а также построения классификаторов могут использоваться
параметры длины волны появления пика комбинационного рассеяния (λ
КР
),
максимальной интенсивности спектров комбинационного рассеяния в
выбранных спектральных диапазонах (I
КР
), площадь под кривой в выбранном
спектральном диапазоне (S
λ1-λ2
). При применении способа деконволюции к
полученной спектрометрической информации анализируются амплитуды и
площади составляющих суммарного спектра (I
КР1
, I
КР2
… I
КРn
; S
КР1
, S
КР2
… S
КРn
)
(рисунок 1.29).
Рисунок 1.29 – Диагностические параметры, рассчитанные по спектрам
комбинационного рассеяния
В МИХ метод СКР развивается в области диагностики новообразований
головного мозга [283], в том числе с целью навигации хирургического
инструмента для прицельных биопсий новообразований мозга (рисунок 1.30).
Показано, что оптоволоконная система СКР со специально разработанным
тонкоигольным оптоволоконным зондом позволяет дифференцировать
нормальные и опухолевые ткани интраоперационно с чувствительностью и
специфичностью 80 % и 90 %, соответственно [284].
90
Рисунок 1.30 – Проведение прицельной оптической биопсии
новообразований мозга на основе метода СКР [284]
Также предложено использовать оптоволоконные системы СКР для
контроля состояния печени у мышей, имеющих смоделированные
алкогольное поражение печени и фиброз печени, что может быть
использовано для скрининга in vivo выявления легкой и тяжелой степени
стеатоза печени [285], а также оценки влияния лекарственной терапии на
состояние печени [286].
Наибольшее развитие СКР получила в области компонентного анализа
биологических жидкостей [287–292]. Поэтому интересным направлением
развития применения метода СКР в МИХ может стать анализ биологических
жидкостей, поступающих по дренажным катетерам после проведения МИХВ.
Данные жидкости (асцитная жидкость, желчь, панкреатогенный сок) связаны
с состоянием органов и физиологическим состоянием организма в целом и
могут служить источником дополнительной информации для уточнения
диагноза или оценки динамики послеоперационного восстановления больных.
Так, например, под руководством В.П. Захарова и И.А. Братченко проведены
работы по исследованию асцитной жидкости с целью выявления
присоединения бактериальной инфекции [293]. Tung Duy Vu и др. выявляли
различия в спектрах комбинационного рассеяния желчи с целью проведения
дифференциальной диагностики полипов и рака желчного пузыря [294].
Соседние файлы в папке Библиотека им академика М.И. Перельмана