新切除乳腺癌肿瘤的Terahertz成像和表征协议
2020年4月5日
新鲜切除的人类乳腺癌肿瘤的特点是使用太赫兹光谱和成像遵循新鲜的组织处理协议。组织定位被考虑在内，以实现有效的表征，同时及时为将来的术中应用提供分析。
该协议使用 Terahertz 成像和光谱学来评估乳腺肿瘤的手术边缘，旨在大幅减少第二次手术需求。Terahertz 成像可用于根据其光学特性，以非电离和生物安全的方式区分癌组织和非癌组织。这项技术是为乳腺癌边缘评估开发的，但它适用于需要手术切除和边缘评估的其他实体肿瘤。
此方法允许对FFPE组织块内部进行成像，而无需物理切片，便于在任何深度精确识别肿瘤边缘。该协议要求执行组织处理和阶段平衡等关键步骤，如果没有视觉演示，这些步骤可能难以理解。在处理纸巾覆盖不锈钢金属托盘之前，使用生物危害袋，将所有适当的实验室材料放在覆盖托盘的方便范围内。
接下来，将新鲜肿瘤样本转移到托盘上的培养皿中，并使用毛检查来选择肿瘤的一侧，该侧足够平坦，血液很少，血管少。然后，将要成像的一侧放在一级滤纸上，以去除任何多余的需求介质，并清除液体或分泌物的组织，在纸张饱和时将肿瘤重新定位到干燥点。在保持肿瘤干燥五分钟时，将一个 1.2 毫米厚的聚苯乙烯板放在直径约 37 毫米的扫描窗上，然后将扫描窗口和聚苯乙烯板放在 Terahertz 成像仪的样品阶段。
在主窗口中单击固定点扫描图标以激活 Terahertz 天线，并开始从聚苯乙烯板上的单个点发送和接收反射的 Terahertz 信号。单击电机舞台对话框图标。电机控制窗口将打开。
要将主窗口中聚苯乙烯的反射脉冲居中，请单击光学延迟轴箭头以调整光学延迟轴。单击"数据采集设置"按钮打开"数据采集设置对话"窗口，将光学延迟值从 5 伏更改为 4 伏。使用微米刻度调整扫描台的垂直位置，直到次脉冲的最小值最强，并调整电机控制窗口中轴的光延迟，将主反射置于所测量的反射信号范围之外。
要调平样品级并记录参考信号，请单击电机控制对话按钮以打开电机控制窗口，重新定位电机控制和主软件窗口，使时域信号在调整电机位置时可见。要使用电机控制窗口中的以下步骤对 A 轴进行升级，请将 x 轴的值从零更改为负 10 并点击 Enter。舞台将移动到 A 轴的负 10 毫米位置，信号位置将观察到主窗口的变化。
使用可调微米刻度将信号的最小峰值移回上一个垂直位置，并更改 A 轴值为正 10。单击"输入"。舞台将移动到 A 轴上的加号 10 毫米位置，信号将再次观察到移动。
请注意，信号从上一个位置移动的方向和距离，将 A 轴值更改回负 10。信号将返回到原始垂直位置。在扫描阶段的 A 轴上旋转水平螺钉，将信号移向同一方向的距离加倍，该阶段从原始位置移动。
使用扫描阶段的千分尺将信号移回原始位置，然后重复调整，直到正 10 和减 10 时的信号在峰值中相等，两个位置的峰值都聚焦在原始位置。实现 A 轴的电平后，将 A 轴值更改为零，然后对 B 轴重复相同的过程。两个轴都平平后，将 A 轴和 B 轴返回为零毫米，并包围电机控制窗口，然后验证信号是否处于其原始位置，以防信号发生一些变化。
若要在"数据获取属性"窗口中将此信号记录为参考，请将平均值更改为 5，然后将所有其他参数保留为默认设置。然后单击新引用。平均计数器将从零计数到 20。
计数器达到 20 后，将平均值更改为 1，然后单击"确定"。来自聚苯乙烯的反射信号将保存为任何后续扫描的参考。设置所有参数后，将成像窗口从扫描阶段转移到组织处理区，然后将肿瘤安装到聚苯乙烯板上。用钳子去除肿瘤内的任何气泡，或轻轻地将样品卷到聚苯乙烯上，直到将气隙降至最低。
定期在测试样品周围放置吸收间隔器，并在肿瘤上方放置另一个聚苯乙烯板。轻轻按压肿瘤表面尽可能平，并胶带下肿瘤和聚苯乙烯板排列在样品窗口。扁平的组织表面和与聚苯乙烯板良好的接触至关重要，因为气泡、多余的液体和不平整的表面会破坏肿瘤组织成像。
翻转样品窗口并拍摄肿瘤的照片，以记录其方向。将示例窗口返回到扫描阶段，然后单击图像参数对话按钮以打开图像采集参数窗口。设置轴一个最小值、轴一最大值、轴 2 个最小值和轴数两最大值，以完全包围肿瘤在成像窗口中的位置。
为成像扫描设置轴一步轴和两步轴到 0.2 毫米。然后，在"测量"菜单下，选择"回飞 2D 扫描"，并创建一个文件夹和文件名，在其中将扫描数据保存在弹出窗口中。在这项分析中，评估了从一名49岁妇女通过左乳房切除术获得的一至二级渗透导管癌。
将太赫兹图像与病理学图像关联后，很明显，癌症区域表现出比脂肪区域更高的反射。断层成像显示，随着频率的增加，脂肪像素中癌症的计算吸收系数值增加，癌症像素显示的值高于两个频率的脂肪值。相比之下，两个组织之间的折射率随着频率的增加而降低。
同一肿瘤的透射光谱分析揭示了从肿瘤中提取的两个部分提取的吸收系数和折射率的频率范围。请注意，对组织处理不当会导致误导性的成像结果，例如，由于未处理肿瘤样本中存在过量液体，导致肿瘤中存在更大的癌症。可以在 Terahertz 图像数据上执行其他表征，以获取有关组织频率相关属性的信息，并可执行统计分析以进行自动图像分割。
该技术已导致成像和光谱算法的发展，用于研究导管癌的原位特征，以区分低级肿瘤和致命的高等级肿瘤。请记住，要谨慎处理癌组织和形式溶液，并且任何与肿瘤组织接触的系统元素或工具必须适当清洁或丢弃。
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概述
该协议利用太赫兹成像和光谱分析来评估乳腺肿瘤的手术边界，旨在减少二次手术的必要性。该技术可以安全有效地区分癌组织和非癌组织。
关键研究组成部分
科学领域
- 神经科学
- 肿瘤学
- 医学成像
背景
- 太赫兹成像是一种非电离技术。
- 它评估组织的光学特性。
- 该方法适用于各种实体肿瘤。
- 关键的组织处理步骤对成功至关重要。
研究目的
- 改善乳腺癌手术边界的评估。
- 尽量减少额外手术的需求。
- 促进对任何深度的肿瘤边界的识别。
使用的方法
- 太赫兹成像和光谱分析技术。
- 新鲜组织处理协议。
- 阶段平衡以获得准确的成像。
- 使用生物危害袋进行安全的组织处理。
主要结果
- 成功区分癌组织和非癌组织。
- 在不物理切片组织的情况下进行有效成像。
- 适时分析用于术中应用。
- 增强了对手术边界的理解。
结论
- 太赫兹成像是乳腺癌手术的一种有前景的工具。
- 它可以显著影响手术结果。
- 在其他实体肿瘤中可能有进一步的应用。
常见问题
Executive Industry Relevance
Terahertz imaging provides a non-ionizing, label-free method to assess surgical margins in solid tumors, addressing a key unmet need in oncology drug development and preclinical validation. By enabling rapid differentiation between malignant and healthy tissues based on intrinsic optical properties, the technique supports mechanistic de-risking of therapeutic candidates and improves predictive confidence in preclinical models. Its applicability to freshly excised tumors facilitates translational continuity from discovery through preclinical evaluation, reducing late-stage attrition due to inadequate target engagement or off-target effects.
Strategic Applications in Biopharma R&D
Early Discovery & Target Validation
- Scientific Value: Enables interrogation of tumor heterogeneity and functional validation of targets in native tissue context without fixation artifacts.
- Operational Value: Supports rapid screening of genetically engineered models for target-dependent phenotypic changes in tumor margins.
Screening & Assay Development
- Scientific Value: Provides quantitative, label-free readouts of refractive index and absorption coefficient as biomarkers of tumor phenotype.
- Operational Value: Delivers reproducible, high-resolution imaging data suitable for assay standardization across compound screening campaigns.
Translational & Preclinical Research
- Scientific Value: Facilitates correlation of imaging phenotypes with histopathological and molecular endpoints for target validation.
- Operational Value: Enables longitudinal monitoring of tumor response in orthotopic and patient-derived xenograft models without tissue destruction.
Pipeline & Workflow Integration
The method integrates into the discovery continuum by supporting hypothesis testing in early biology, enabling quantitative assay readouts for screening, and providing translational imaging biomarkers for preclinical continuity.
- Discovery Biology: Allows non-destructive interrogation of tumor architecture and target expression patterns in fresh tissue.
- Screening: Generates standardized, quantitative optical property maps for evaluating compound effects on tumor morphology.
- Analytics: Yields frequency-dependent absorption and refractive index metrics that enable statistical comparison across experimental conditions.
- Translational Research: Bridges in vitro findings to intact tumor phenotypes, supporting go/no-go decisions based on margin status and invasiveness.
- Enterprise Reuse: Represents a platform capability applicable across solid tumor indications, maximizing ROI on imaging infrastructure.
Operational & Enterprise Impact
- Scientific Value: Enhances target validation confidence by reducing mechanistic ambiguity in tumor-stroma interactions.
- Operational Value: Ensures reproducibility through standardized tissue handling and stage balancing protocols.
- Strategic Value: Improves risk-adjusted decision-making by providing early, objective metrics of tumor invasiveness and treatment response.
- Portfolio Impact: Supports prioritization of candidates with favorable margin modulation profiles, reducing late-stage failure risk.
Implementation Considerations
- Requires expertise in terahertz optics, tissue handling, and spectroscopic data analysis.
- Depends on access to terahertz time-domain spectroscopy systems with scanning stages and polystyrene sample platforms.
- Necessitates standardized protocols for tumor preparation, including fluid removal and air bubble minimization, to ensure data quality.
- Involves adaptation considerations for varying tumor sizes, densities, and stromal compositions across model systems.
- Includes practical limitations related to sample dehydration over time and signal attenuation in highly hydrated or necrotic tissues.
