PNAS：红外-光学混合显微镜将癌症诊断带入十六进制时代

2021-12-06 02:11:05 来源:

美国科罗拉多大学的研究者执法人员通过在规格显像全像中的增加波段功用，将波段测定结果与图表显像图表和机器学习插值转化，建立了与习惯病理高效率密切相关的进制切片，并且其耐用性也超过了当前的波段全像。该研究者成果发表在《PNAS》上。的组织自然科学的规格是填充染料或染料，以便自然科学家在全像下看到细胞可能会的圆锥形和模式。但是，将与身心健康的组织相吻合及确定的边界都是很困难的，而且在许多情况下，诊断是有意识的。像波段全像这样的高效率可以测定的组织的分子组成，透过定量的测定来区分细胞可能会子类。然而由于其价格便宜，且材料所需特殊的立即和解决问题，使得它们在绝大多数的临床和研究者环境中的不切实际。 Rohit Bharga教授领导的人小组通过在显像相机中的填充波段激光器和专用全像镜头（专指施压镜片），开发借助于了转化全像。这种波段-显像转化高效率可通过研究者人小组中的少见用于的显像全像测定波段数据库和图表显像图表。波段-显像转化（IR-OH）全像的术语。将这两种高效率转化好像可以利用两者的压倒性，它不仅不具显像全像的图表、大视野和可及性，波段数据库还可以完成量度量化，而无需填充任何可能会过热的组织的染料或染料。硬件可以重塑并不相同的染料，甚至对应它们以建立借助于更完整的、关于的组织中的成分的全进制图表。研究者执法人员通过对身心健康和癌变的子宫的组织检验完成显像，并将转化全像的“染料”结果与习惯切片高效率的结果完成比较，从而对全像完成了验证。的组织切片的并排比较标示借助于了波段-显像转化全像的某些功用。左方：习惯步骤切片的的组织检验；中的：由波段-显像转化显像诱发的量度着色；右：波段数据库识别的的组织子类。图表中的的粉红色说明恶性胃癌。相片来源不明：科罗拉多大学香槟两所此外，研究者执法人员发现，他们的波段-显像转化全像在几个各个方面都优于最先进的波段全像：覆盖率降低了10倍、正确性更高、分辨率降低了4倍，从而允许在更短的短时间内，以前所未有的细节对较小的材料完成波段显像。在病理诊断各个方面，这可以帮助加快等待结果的速度，降低试剂和执法人员对的组织切片的成本，并为胃癌自然科学透过“全进制”解决方案。研究者执法人员原计划继续完善用于量化转化图表的量度物件。他们正在奋斗优化可测定多个波段波长的机器学习机制，建立可轻松区分多种细胞可能会子类的图表，并将这些数据库与详细的显像图表紧密结合在一起，以粗略地映射检验中的的胃癌。他们还原计划探索转化全像显像的进一步系统设计，如自然科学、高分子生物学和其他生物医学系统设计。原始注解：Martin Schnell，et al. All-digital histopathology by infrared-optical hybrid microscopy. PNAS first published February 3, 2020 .