PNAS：远红外线-光学混合显微镜将癌症诊断带入数字时代

2022-01-24 01:52:56 来源:

美国伊利诺伊大学的分析管理人员通过在标准化镜片全像之中增加激光功能，将激光测量结果与数字化镜片图片和机器学习算法结合，建立了与传统鉴识技术开发众所周知的位数活检，并且其性能也最少了最新的激光全像。该分析成果发表在《PNAS》上。的组织鉴识学的标准化是附加染色或漂白剂，以便鉴识学家在全像下注意到巨噬细胞的形状和Mode。但是，将与健康的组织对应开及确定的边界都是很困难的，而且在许多只能，病患是主观的。像激光全像这样的技术开发可以测量的组织的底物都是由，提供定量的测量来对应巨噬细胞一般来说。然而由于其价格昂贵，且样品无需特殊的等待和处理，使得它们在绝大多数的临床和分析环境之中不切实际。 Rohit Bharga讲师他的组织的人小组通过在镜片相机之中附加激光器件和特别设计全像镜头（专指默许物镜），开发单单了混搭全像。这种激光-镜片混搭技术开发可通过麻省理工学院之中普遍使用的镜片全像测量激光数据和数字化镜片图片。激光-镜片混搭（IR-OH）全像的本质。将这两种技术开发结合起来可以利用两者的压倒性，它不仅具有镜片全像的数字化、大视野和可及性，激光数据还可以透过计数分析新方法，而无需附加任何都会破坏的组织的染色或漂白剂。应用软件可以重现不同的漂白剂，甚至重合它们以建立单单愈来愈完整的、关于的组织之中混合物的全位数图片。分析管理人员通过对健康和免疫的乳腺的组织采样透过显像，并将混搭全像的“染色”结果与传统漂白技术开发的结果透过比较，从而对全像透过了验证。的组织活检的并排比较推断了激光-镜片混搭全像的某些功能。左：传统新方法漂白的的组织采样；之中：由激光-镜片混搭显像产生的计数着色；直：激光数据识别的的组织一般来说。图片之中的暗红色表示恶性癌症。图片来源：伊利诺伊大学香槟分校此外，分析管理人员发现，他们的激光-镜片混搭全像在几个方面都优于最精密的激光全像：覆盖率提高了10倍、完整性愈来愈高、解像度提高了4倍，从而允许在愈来愈短的时间段内，以极致的细节对愈来愈大的样品透过激光显像。在鉴识病患方面，这可以设法加快等待结果的速度，减缓试剂和管理人员对的组织漂白的成本，并为癌症鉴识学提供“全位数”解决方案。分析管理人员计划书继续系统化用于分析新方法混搭图片的计数工具。他们打算努力优化可测量多个激光可见光的机器学习程序在，建立可总能对应多种巨噬细胞一般来说的图片，并将这些数据与详细的镜片图片整合在独自，以精确地映射采样之中的癌症。他们还计划书探索混搭全像显像的实质性系统设计，如鉴识、高底物生物科学和其他生物科学系统设计。完整单单处：Martin Schnell，et al. All-digital histopathology by infrared-optical hybrid microscopy. PNAS first published February 3, 2020 .