Согласно исследованию, опубликованному в журнале Breast Cancer Research, новое программное обеспечение может ускорить диагностику рака груди с точностью 90% без необходимости в специалисте. Это может улучшить лечение рака груди, особенно в развивающихся странах, где обычно нет патологов.
"Оценка свежей ткани молочной железы в месте оказания медицинской помощи может изменить текущую практику патологии," говорит Ребекка Ричардс-Кортум, Университет Райса, Хьюстон, Техас. "Мы разработали более быстрые способы классификации доброкачественных и злокачественных тканей груди человека с использованием свежих образцов, что устраняет необходимость в трудоемкой подготовке тканей."
Сегодня диагностика рака груди – сложный процесс. Во-первых, ткань должна быть получена, затем тщательно подготовлена и оценена, будь то в контексте диагностики стержневой биопсии или хирургического удаления. В настоящее время патологоанатомы должны пройти сложный метод подготовки образцов тканей для оценки, за которым следует длительный процесс диагностики.
Исследователи использовали высокоскоростную оптическую микроскопию образцов неповрежденной ткани груди для анализа ткани груди. Этот автоматизированный метод диагностики рака груди по образцам тканей выполняется без необходимости сложной подготовки образцов тканей или оценки специалистом-патологом.
"Мы выполнили наш анализ без фиксации ткани, разрезания и окрашивания и достигли сопоставимой классификации с существующими методами. Это сокращает процесс подготовки ткани и позволяет проводить быструю диагностику. Он также зависит от измеримых критериев, которые могут снизить субъективность при оценке гистологии груди," говорит Ребекка Ричардс-Кортум.
Программа анализирует изображения свежесрезанных образцов ткани груди человека, полученные с помощью конфокального флуоресцентного микроскопа, для определения определенных параметров, обычно используемых при анализе ткани груди. Затем эти параметры вводятся в дерево классификации, разработанное исследователями, чтобы определить, является ли образец ткани доброкачественным или злокачественным.
Хотя это может иметь существенное клиническое значение, существуют ограничения, которые необходимо преодолеть, прежде чем программное обеспечение можно будет регулярно использовать. Некоторые критерии зависят от наблюдений пользователя, что может привести к неправильной классификации ткани груди. Оптическая микроскопия не часто используется при уходе за пациентами из-за ее затрат и высоких требований к обслуживанию.
Ведущий автор, Джессика Доббс, Университет Райса, говорит "Мы рады возможности использовать эти методы визуализации для улучшения доступа к гистологической диагностике в развивающихся регионах, где отсутствуют людские ресурсы и оборудование, необходимые для выполнения стандартной гистологической оценки."