助力高效癌癥診斷——基于量子級聯(lián)激光的紅外顯微光譜技術

來源：Photonics.；編譯：海爾欣市場部

摘要

  德國波鴻魯爾大學(Ruhr- Universität Bochum，RUB)利用基于量子級聯(lián)激光（QCL）的紅外顯微鏡實現(xiàn)迅捷的癌癥診斷，在短時間內(nèi)獲取高質(zhì)量診斷圖像，克服了紅外光譜影像臨床診斷的主要障礙。該研究發(fā)表于Scientific Reports。

研究成果

  紅外光譜成像已被證明是一種可靠、自動化、且獨立于操作員的組織分類方法，已用于對腫瘤區(qū)域的組織薄片進行差異識別與分類。然而，傳統(tǒng)的傅立葉紅外光譜（FTIR）顯微技術需要以天為單位來分析樣品，其分析效率阻礙了紅外光譜成像在臨床中的大規(guī)模應用。

  該研究小組開發(fā)了新的癌癥診斷方法，用QCL取代FTIR技術，開發(fā)了基于QCL的紅外光譜顯微鏡。研究人員通過使用QCL的相干光源產(chǎn)生的高信噪比和單色譜線，將紅外光譜成像分析所需的時間從數(shù)天縮短到了幾分鐘。例如,該技術獲取一個2mm*2mm視場角(FOV)內(nèi)，1800cm-1~948cm-1波段范圍內(nèi)以2cm-1分辨率的紅外高光譜立方 (Spectral hypercube),僅需47秒。與FTIR顯微鏡相比，基于QCL的紅外顯微鏡使用單頻率光源，從而在非常短的測量時間內(nèi)只針對感興趣的區(qū)域獲得圖像，并對其進行詳細分析。結合生物信息圖像分析技術，基于QCL的紅外顯微鏡可以對癌癥組織進行無染色的組織分類，并且可以實現(xiàn)全自動分析。

"我們將測量的時間縮短了160倍。"研究員Frederik Großerüschkamp說。

圖1.

基于QCL的全切片大腸癌組織薄切片的染色和紅外成像：（A）大腸癌薄切片的H&E染色圖像，顯示了患病結腸壁的形態(tài)結構。較重的紫色染色圖案在上部突出顯示了癌變區(qū)域，浸潤的炎癥細胞分布在整個組織樣本中。（B）索引彩色圖像，其中黃色表示浸潤性炎癥細胞。（C）紅色像素代表與臨床病理學家的注釋相匹配的樣本癌變區(qū)域。

該團隊使用基于QCL光源的紅外顯微光譜成像分析了從結直腸癌患者身上采集的110個組織樣本。與組織病理學（常規(guī)臨床診斷的金標準）相比，該無染色方法的結果顯示出96％的敏感性和100％的特異性。作為對照，研究組使用兩個不同的設備進行了測量，并且由多位操作者進行了分析。實驗證明這對結果沒有影響。

  研究人員Angela Kallenbach-Thieltges表示：“該方法現(xiàn)在非?？焖佟⒖煽浚⑶也灰蕾囉谔囟ǖ脑O備或特定的操作者。這為自動分類來自患者的組織樣本開辟了新途徑。”

  該小組認為，其證明了QCL紅外光譜顯微成像是一種無損、無需染色標簽的技術，目前是一個能夠用于組織分類和生物標志物研究的快速技術，下一步將針對尚未滿足的臨床需求繼續(xù)開展大型研究。該團隊認為，這能夠把基于紅外光譜顯微成像的無染色標簽和自動組織分類推進臨床程序，也能用于生物標記物的搜索。

  現(xiàn)在，基于QCL的紅外光譜顯微成像技術能夠在短時間內(nèi)獲取高質(zhì)量診斷圖像，克服了紅外影像臨床翻譯的主要障礙。“研究結果使人們覺得高精度的紅外光譜癌癥診療不再遙不可及，并且最終將被證明比傳統(tǒng)方法更成功。”研究人員Klaus Gerwert說。

參考文獻

1. Kuepper, C., Kallenbach-Thieltges, A., Juette, H. et al. Quantum Cascade Laser-Based Infrared Microscopy for Label-Free and Automated Cancer Classification in Tissue Sections. Sci Rep 8, 7717 (2018). 

2. QCL-based IR Microscopy Performs Rapid Cancer Diagnosis.