Команда исследователей из Калифорнийского университета в Сан-Диего (UCSD) и онкологического центра Университета Мурса разработала быстрый автоматизированный процесс скрининга изображений, чтобы отличить клетки рака груди от нормальных. Методика, основанная на плотности клеток, видимых на предметном стекле микроскопа, может в конечном итоге привести к лучшим способам для хирургов определить, полностью ли они удалили рак во время операции по сохранению рака груди, и сократить количество необходимых секунд. операции.
Одна из самых больших дилемм в сохранении груди "люмпэктомии" удален ли весь рак. Чтобы выяснить это, патологоанатомы исследуют ткань, ища раковые клетки по внешним краям. Но этот процесс медленный, занимает до недели. Слишком часто – от 20 до 50 процентов времени – какое-то заболевание остается, а значит, требуется больше операций.
"Большинство женщин являются хорошими кандидатами на операцию по сохранению груди," сказала хирург груди Сара Блэр, доктор медицины, доцент клинической хирургии в Медицинской школе Калифорнийского университета в Сан-Диего, которая руководила работой. "Проблема заключается в получении отрицательных полей – это означает, что край того, что мы удаляем, не имеет рака – когда мы впервые оперируем, потому что иногда мы имеем дело с небольшими опухолями, которые трудно увидеть или почувствовать. Прямо сейчас нет хорошего способа во время операции убедиться, что мы удалили все раковые клетки. Мы хотели бы уменьшить потребность в повторных операциях, что избавит пациента от хирургической травмы снова и сократит расходы."
В статье в Annals of Surgical Oncology Блэр и ее сотрудники исследовали образцы нормальной ткани груди у 10 женщин и образцы опухолей у 24 женщин с раком. Они показали, что метод, называемый автоматизированной микроскопией, с помощью специально разработанного компьютерного программного обеспечения может правильно идентифицировать инвазивные клетки рака груди в 83 процентах образцов опухоли, тогда как обычный микроскоп выявляет рак только в 65 процентах образцов рака.
Исследователи использовали метод под названием "сенсорная подготовка" собрать раковые клетки для оценки, что влечет за собой сбор клеток для окрашивания и последующего исследования, что обычно требует, чтобы специализированный патолог субъективно интерпретировал. Но в этом случае ученые использовали центр опухоли, а не внешние края ткани, где труднее идентифицировать раковые клетки, чтобы подтвердить, что метод действительно работает.
"Мы сравнили ручную микроскопию, рассматривая клетки ткани на слайде под микроскопом, с автоматизированными программами, в которых мы научили компьютер, как смотреть на слайды с помощью микроскопа, и они довольно хорошо коррелировали," Блер сказал. Камера, подключенная к микроскопу, делает фотографии слайда, которые затем анализируются на предмет рака. "Мы думали, что если мы автоматизируем это, мы сможем научить компьютер, что искать, и позволить патологоанатому быстро соотносить компьютерные данные с их результатами. Мы надеемся, что этот метод сделает процесс более объективным."
По словам Блэра, автоматизированная техника все еще слишком медленная, чтобы ее можно было использовать в режиме реального времени во время операции на груди. По ее словам, на анализ каждого слайда с клетками ткани груди уходит около двух часов, а шесть слайдов обычно исследуются во время операции по сохранению груди. Они хотели бы сократить время анализа до пяти минут на слайд и на основе результатов узнать, нужна ли пациенту дальнейшая операция, пока она все еще находится в операционной.
По мере того, как исследователи продолжают совершенствовать эту технику, они смогут в конечном итоге протестировать ее использование при исследовании границ ткани груди. По ее словам, поскольку трудно идентифицировать прединвазивные раковые клетки, они также хотят изучить маркеры клеточной поверхности и характеристики ядра клетки, чтобы лучше идентифицировать раковые клетки и ускорить процесс идентификации. Результаты все еще являются предварительными, и Блер и ее сотрудники планируют провести более крупное многоцентровое испытание автоматизированного метода.
Источник: Калифорнийский университет в Сан-Диего