通過將紅外測量結(jié)果與高分辨率光學圖像和機器學習算法結(jié)合使用，研究人員創(chuàng)建了與傳統(tǒng)病理技能密切相關的數(shù)字活檢，并且其性能也超過了新的紅外顯微鏡。該小組由生物工程學教授，伊利諾伊州癌癥中心主任羅希特·巴爾加瓦(Rohit Bhargava)領導，目前研究結(jié)果已在《美國國家科學院院刊》上發(fā)表。

組織病理學的金標準是在添加染色劑后，病理學家可以在顯微鏡下看到細胞的形狀和圖案。但是，這種方式很難將癌癥與健康組織區(qū)分開來或查明腫瘤的邊界，而且在許多情況下，診斷是十分主觀的。

Bhargava說：“一個多世紀以來，我們一直依靠在人體組織活檢中添加染料來診斷腫瘤。但是，這種染料誘導的形狀和顏色提供的有關驅(qū)動癌癥的潛在分子變化的信息非常有限?！?/p>

像紅外顯微鏡這樣的技能可以測量組織的分子組成，提供可以區(qū)分細胞類型的定量方法。不幸的是，紅外顯微鏡價格昂貴，并且樣品需要特殊的制備和處理，因此對于絕大多數(shù)臨床和研究環(huán)境而言，使用紅外顯微鏡是不切實際的。

研究小組通過在光學相機中添加紅外激光器和專用顯微鏡鏡頭(稱為干涉物鏡)來開發(fā)一種混合顯微鏡。研究人員說，將這兩種技能結(jié)合起來可以利用兩者的優(yōu)勢。

研究人員通過對健康和癌變的乳腺組織樣本進行成像，并將混合顯微鏡的“染料”結(jié)果與傳統(tǒng)染色技能的結(jié)果進行比較，從而對顯微鏡的有效性進行了驗證。結(jié)果顯示，數(shù)字活檢與傳統(tǒng)活檢的結(jié)果基本相同。

此外，研究人員發(fā)現(xiàn)，他們的紅外光學混合器在紅外顯微鏡上有以下幾種表現(xiàn)：覆蓋率提高了10倍，一致性更高，分辨率提高了4倍，從而可以在更短的時間內(nèi)對較大的樣品進行紅外成像時間，具有前所未有的細節(jié)。

研究人員計劃繼續(xù)完善用于分析混合圖像的計算工具。他們正在努力優(yōu)化可測量多個紅外波長的機器學習程序，創(chuàng)建可輕松區(qū)分多種細胞類型的圖像，并將該數(shù)據(jù)與詳細的光學圖像整合在一起，以準確地繪制樣本中的癌癥。

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