Name: Detektion und Isolierung von Krebs in Prostatabiopsien mittels stimulierter Raman-Histologie und Künstlicher Intelligenz (Video) | JoVE Journal
Uploaded: 2025-06-10T12:20:00.000+00:00
Duration: 8 min 5 s
Description: Erfahren Sie die Anwendung von stimulierter Raman-Histologie und Künstlicher Intelligenz zur Detektion von Prostatakrebs in Biopsien. Diese Methode verbessert das Krebs-Gewebe-Verhältnis und unterstützt die Biobank-Forschung.

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<ol><li>Siegel, R. L., Miller, K. D., Jemal, A. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Cancer+statistics%2C+2020%5BTitle%5D)+AND+%22CA+Cancer+J+Clin%22%5BJournal%5D)">Cancer statistics, 2020.</a> CA Cancer J Clin. 70 (1), 7-30 (2020).</li>
<li>Epstein, J. I., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((The+2014+International+Society+of+Urological+Pathology+%28ISUP%29+Consensus+Conference+on+Gleason+Grading+of+Prostatic+Carcinoma%3A+Definition+of+grading+patterns+and+proposal+for+a+new+grading+system%5BTitle%5D)+AND+%22Am+J+Surg+Pathol%22%5BJournal%5D)">The 2014 International Society of Urological Pathology (ISUP) Consensus Conference on Gleason Grading of Prostatic Carcinoma: Definition of grading patterns and proposal for a new grading system.</a> Am J Surg Pathol. 40 (2), 244-252 (2016).</li>
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<li>Freudiger, C. W., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Label-free+biomedical+imaging+with+high+sensitivity+by+stimulated+Raman+scattering+microscopy%5BTitle%5D)+AND+%22Science%22%5BJournal%5D)">Label-free biomedical imaging with high sensitivity by stimulated Raman scattering microscopy.</a> Science. 322 (5909), 1857-1861 (2008).</li>
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<li>Cheng, Q., Miao, Y., Wild, J., Min, W., Yang, Y. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Emerging+applications+of+stimulated+Raman+scattering+microscopy+in+materials+science%5BTitle%5D)+AND+%22Matter%22%5BJournal%5D)">Emerging applications of stimulated Raman scattering microscopy in materials science.</a> Matter. 4 (5), 1460-1483 (2021).</li>
<li>Orringer, D. A., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Rapid+intraoperative+histology+of+unprocessed+surgical+specimens+via+fibre-laser-based+stimulated+Raman+scattering+microscopy%5BTitle%5D)+AND+%22Nat+Biomed+Eng%22%5BJournal%5D)">Rapid intraoperative histology of unprocessed surgical specimens via fibre-laser-based stimulated Raman scattering microscopy.</a> Nat Biomed Eng. 1, 0027(2017).</li>
<li>Mannas, M. P., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Stimulated+Raman+histology%2C+a+novel+method+to+allow+for+rapid+pathologic+examination+of+unprocessed%2C+fresh+prostate+biopsies%5BTitle%5D)+AND+%22Prostate%22%5BJournal%5D)">Stimulated Raman histology, a novel method to allow for rapid pathologic examination of unprocessed, fresh prostate biopsies.</a> Prostate. 83 (11), 1060-1067 (2023).</li>
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<li>Mannas, M. P., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Intraoperative+margin+assessment+with+near+real+time+pathology+during+partial+gland+ablation+of+prostate+cancer%3A+A+feasibility+study%5BTitle%5D)+AND+%22Urol+Oncol%22%5BJournal%5D)">Intraoperative margin assessment with near real time pathology during partial gland ablation of prostate cancer: A feasibility study.</a> Urol Oncol. 43 (1), 64.e19-64.e25 (2024).</li>
<li>Mannas, P. M., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((MP61-18+stimulated+Raman+histology%2C+a+novel+method+for+intraoperative+surgical+margin+assessments+during+robotic+assisted+laparoscopic+prostatectomy%5BTitle%5D)+AND+%22J+Urol%22%5BJournal%5D)">MP61-18 stimulated Raman histology, a novel method for intraoperative surgical margin assessments during robotic assisted laparoscopic prostatectomy.</a> J Urol. 209 (Supplement 4), (2023).</li>
<li>Hollon, T., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Artificial-intelligence-based+molecular+classification+of+diffuse+gliomas+using+rapid%2C+label-free+optical+imaging%5BTitle%5D)+AND+%22Nat+Med%22%5BJournal%5D)">Artificial-intelligence-based molecular classification of diffuse gliomas using rapid, label-free optical imaging.</a> Nat Med. 29 (4), 828-832 (2023).</li>
<li>Lee, M., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Recent+advances+in+the+use+of+stimulated+Raman+scattering+in+histopathology%5BTitle%5D)+AND+%22Analyst%22%5BJournal%5D)">Recent advances in the use of stimulated Raman scattering in histopathology.</a> Analyst. 146 (3), 789-802 (2021).</li>
<li>Sarri, B., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((In+vivo+organoid+growth+monitoring+by+stimulated+Raman+histology%5BTitle%5D)+AND+%22Npj+Imaging%22%5BJournal%5D)">In vivo organoid growth monitoring by stimulated Raman histology.</a> Npj Imaging. 2 (1), 18(2024).</li>
<li>Ao, J., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Stimulated+Raman+scattering+microscopy+enables+Gleason+scoring+of+prostate+core+needle+biopsy+by+a+convolutional+neural+network%5BTitle%5D)+AND+%22Cancer+Res%22%5BJournal%5D)">Stimulated Raman scattering microscopy enables Gleason scoring of prostate core needle biopsy by a convolutional neural network.</a> Cancer Res. 83 (4), 641-651 (2023).</li>
</ol>

<table><tbody><tr><td>Tisch-Behälter für flüssigen Stickstoff</td><td>Thermo Scientific</td><td>11-670-4B</td><td></td></tr><tr><td>Zytoröhrchen</td><td>Greiner Bio-One</td><td>126279</td><td></td></tr><tr><td>Dumont #5 Feine Pinzette</td><td>Werkzeuge für die Feinwissenschaft</td><td>11254-20</td><td></td></tr><tr><td>NIO Prostata-Biopsie-Objektträger</td><td>Invenio Imaging, Inc.</td><td>AT0013</td><td></td></tr><tr><td>RPMI-Lösung</td><td>Thermo Fisher Scientific</td><td>11875093</td><td></td></tr><tr><td>Kochsalzlösung</td><td>Baxter</td><td></td><td></td></tr><tr><td>SRH Imager (NIO Laser Imaging System)</td><td>Invenio Imaging, Inc.</td><td></td><td></td></tr><tr><td>Chirurgische Klinge</td><td>Fisher Scientific</td><td>501094395</td><td></td></tr></tbody></table>

detektion und isolierung von krebs in prostatabiopsien mittels stimulierter raman-histologie und künstlicher intelligenz

Detection and Isolation of Cancer in Prostate Biopsies Using Stimulated Raman Histology and Artificial Intelligence

Die Anwendung von SRH in Kombination mit KI demonstrierte die schnelle Erkennung und Charakterisierung von Prostatakrebs in Biopsieproben innerhalb von Minuten. Abbildung 2A zeigt das mehrstufige Scanverfahren des SRH-Imagers, bei dem drei verschiedene Scans (Scan 1, Scan 2 und Scan 3) über die Biopsieprobe durchgeführt wurden. Jeder Scan erfasste einzigartige molekulare Schwingungssignaturen, die dem Lipid-, Protein- und DNA-Gehalt entsprechen und für die Erstellung eines umfassenden SRH-Bi...

Detektion und Isolierung von Krebs in Prostatabiopsien mittels stimulierter Raman-Histologie und Künstlicher Intelligenz

Prostate cancer remains one of the most prevalent malignancies affecting men worldwide, making early detection and advancements in precision medicine ...

Unser Ziel ist es, künstliche Intelligenz und SRH-Bildgebung zu integrieren, um Prostatakrebs nahezu in Echtzeit zu erkennen und gleichzeitig die Gewebeauswahl für die nachgelagerte Analyse zu verbessern und die Diagnose zu beschleunigen. SRH-Bilder werden von KI-Modellen innerhalb von Minuten erstellt und interpretiert, was eine markierungsfreie Krebsdiagnose in Echtzeit während Operationen und Biopsien ermöglicht, die Abhängigkeit von traditioneller Histologie reduziert und Gewebe für weitere Analysen konserviert. SRH in Kombination mit künstlicher Intelligenz und Deep Learning ermöglicht eine markierungsfreie Gewebebildgebung und -klassifizierung in Echtzeit und beschleunigt so die Krebsdiagnostik, die chirurgische Entscheidungsfindung und die Entdeckung von Biomarkern ohne herkömmliche Verarbeitung oder Färbung. Die Sicherstellung eines ausreichenden Tumorgehalts in Biopsien für ein genaues genomisches Profiling neben der Verbesserung der SRH-AI-Abstimmung mit der Standardpathologie bleibt eine zentrale Herausforderung bei der Integration von SRH-KI in die Routinediagnose von Prostatakrebs. Wir gehen auf den Bedarf an schnellerer, genauerer Prostatakrebsdiagnose und besserer Qualität ein. Unser Protokoll verbessert die Tumorerkennung, erhöht den Tumorgehalt und bewahrt das Gewebe für die molekulare Charakterisierung.[Erzähler] Schalten Sie zunächst den SRH-Imager ein. Befestigen Sie eine mit sterilisiertem Wasser gefüllte 50-Milliliter-Spritze an das Spritzenventil auf der linken Seite der Imager-Schnittstelle. Stellen Sie sicher, dass die Spritze fest sitzt. Sobald das System geladen ist, geben Sie auf dem Touchscreen-Monitor den Benutzernamen und das Passwort ein und tippen Sie dann auf Anmelden. Akzeptieren Sie den Haftungsausschluss, um anzuerkennen, dass die Studie zu Forschungszwecken verwendet wird, wenn sie außerhalb der Vereinigten Staaten oder der Europäischen Union verwendet wird. Wählen Sie nun in den Anzeigeoptionen die Option Neue Studie erstellen aus. Speichern Sie die Beispiele nach Eingabe der Fallinformationen unter einem geeigneten Dateinamen, z. B. Max Mustermann. Wählen Sie unter "Primäre anatomische Lokalisation" die Option "Prostata, nur für Forschungszwecke" aus. Wählen Sie für Analysemodul die Option Prostatakrebs, Nur Forschungszwecke aus, um die integrierte künstliche Intelligenz für die Erkennung von Prostatakrebs zu aktivieren. Tippen Sie nun auf Studie erstellen, nachdem Sie die Fallinformationen eingegeben haben. Wenn Sie dazu aufgefordert werden, tippen Sie auf Bestätigen, um zu bestätigen, dass die Daten nur für Forschungszwecke verwendet werden. Füllen Sie die Flüssigkeitskammer wie angewiesen mit sterilisiertem Wasser. Tippen Sie auf Weiter, wenn Sie dazu aufgefordert werden, und wählen Sie dann Erfassen aus den angezeigten Optionen aus. Drücken Sie nun auf Neue Probe laden, um das System aufzufordern, Probe vorbereiten und NIO-Objektträger laden anzuzeigen. Entnehmen Sie den Objektträger der Prostatabiopsie. Öffnen Sie mit einer Gewebezange mit Zähnen das beigefügte Deckglas und platzieren Sie die Prostatabiopsie aus dem RPMI-Medium sicher in der Rille des Objektträgers. Schließen Sie vorsichtig das Deckglas und sichern Sie die Probe. Öffnen Sie den Objektträgerhalter an der SRH-Imager-Schnittstelle, und setzen Sie den vorbereiteten Objektträger ein, um die richtige Ausrichtung sicherzustellen. Stellen Sie die Bildgebungsparameter ein, indem Sie Biopsie 1A als Probenname, 0,4 Millimeter in einen Scanbereich von 18,3 Millimeter nur für Forschungszwecke auswählen. Schließen Sie den Deckel und tippen Sie auf Weiter, wenn das System einen Verschluss erkennt. Passen Sie für die Scanposition die Scanposition manuell anhand des Bildschirmbilds an. Tippen Sie dann auf Bild erfassen, um fortzufahren. Überprüfen Sie die Beispieldetails auf dem Bildschirm und bestätigen Sie mit Fortfahren. Lassen Sie den Imager Abschnitte kombinieren, um ein SRH-Bild zu erzeugen. Wenden Sie dann das Overlay für künstliche Intelligenz an, indem Sie auf das Symbol "Größer als" klicken, um Krebsregionen in Rot, Nicht-Krebsregionen in Grün und Nicht-Diagnoseregionen in Violett hervorzuheben. Überprüfen Sie nun das Balkendiagramm, das den Prozentsatz an krebsartigen, nicht krebsartigen und nicht-diagnostischen Geweben anzeigt. Klicken Sie auf das Symbol kleiner als, um zum ursprünglichen SRH-Bild ohne das Overlay der künstlichen Intelligenz zurückzukehren. Verwenden Sie die Funktionen zum Vergrößern und Verkleinern, um das Biopsiebild im Detail zu untersuchen. Verwenden Sie dann die Navigationssymbole, um das Biopsiebild zu untersuchen. Verwenden Sie nach dem ersten Scannen eine Gewebezange mit Zähnen, um das Deckglas anzuheben, und entfernen Sie vorsichtig die Biopsie vom Objektträger. Übertragen Sie die Biopsie auf ein angefeuchtetes, in Kochsalzlösung getränktes Telfa, um die Integrität des Gewebes zu erhalten. Trimmen Sie mit einer chirurgischen Klinge die Nicht-Krebsregionen basierend auf dem Overlay der künstlichen Intelligenz, um das Verhältnis von Krebs zu Gewebe zu verbessern, wobei Sie sich in der Regel auf die Enden konzentrieren. Scannen Sie die getrimmte Biopsie erneut. Passen Sie den Scanbereich und die Position an, um das erhöhte Krebs-Gewebe-Verhältnis zu bestätigen. Entnehmen Sie nun die Biopsie mit einer Gewebezange vom Objektträger und legen Sie sie in ein Kryoröhrchen. Frieren Sie dann das Kryoröhrchen in flüssigem Stickstoff ein. Um die Bilddaten zu exportieren, drücken Sie auf das Papierflugzeugsymbol, um mit dem Exportieren der Bilddaten zu beginnen. Tippen Sie auf Exportspeicherort auswählen, wählen Sie USB, Fertig und wählen Sie dann die externe Festplatte aus. Wählen Sie nun Gesamte Studie, um alle SRH-Bildserien zu exportieren. Warten Sie auf die Meldung Export wird ausgeführt und tippen Sie auf Bestätigen, wenn der Vorgang abgeschlossen ist. Um das Instrument auszuschalten, drücken Sie Exit und befolgen Sie die Anweisungen zum Herunterfahren auf dem Bildschirm. Wählen Sie Fortfahren ohne aus, wenn Sie aufgefordert werden, Daten zu archivieren, wenn diese bereits exportiert wurden. Entsorgen Sie die Probe gemäß dem Laborprotokoll. Tippen Sie dann auf Weiter. Verwenden Sie die beigefügte Spritze, um die Flüssigkeitskammer zu entleeren. Tippen Sie erneut auf "Weiter" und wählen Sie dann "Ja" aus den Anzeigeoptionen aus. Entnehmen und entsorgen Sie nun die Spritze. Drücken Sie dann Shut Down, um das SRH-Mikroskop auszuschalten. Es wurden drei verschiedene Scans an der Biopsieprobe durchgeführt, um ein durch Pseudo-Hämatoxylin- und Eosin-Färbung stimuliertes Raman-Histologiebild zu erzeugen. Das Overlay der künstlichen Intelligenz auf dem SRH-Bild unterschied Tumor-, Nicht-Tumor- und nicht-diagnostische Regionen anhand von roten, grünen bzw. violetten Segmenten. Nach dem Trimmen nicht-diagnostischer Bereiche zeigten erneut gescannte Biopsien einen erhöhten Tumoranteil von 27 % auf 72 %. Das Krebs-zu-Gewebe-Verhältnis stieg nach dem Trimmen signifikant an, wobei der durchschnittliche Krebsanteil bei 46 Biopsien von 45 % vor dem Schnitt auf 78 % nach dem Schnitt anstieg. Suboptimales Scannen in einer Tiefe von 10 Mikrometern ohne Tinte führte aufgrund falscher Parametereinstellungen zu einer geringeren Bildschärfe. Die Bildgebung von eingefärbten Rändern führte zu visuellen Artefakten, die sich aufgrund von Interferenzen mit der Lasersignalerfassung als abgedunkelte oder unklare Bereiche darstellten.

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Research

Forschung

JoVE Journal

Cancer Research

Krebsforschung

Humanen endogenen Retroviren (HERV), die 8% des menschlichen Genoms zu besetzen, halten knapp Codierung Kapazitäten aber hunderttausend long terminal repeats (LTR). Eine benutzerdefinierte Affymetrix-Microarray wurde entwickelt, um einzelne HERV Expression Ort identifizieren und wurde auf Prostata-Krebsgewebe als Proof of Concept für zukünftige klinische Studien verwendet.

Microarray-basierte Identifizierung von Einzel HERV Expression Loci: Anwendung auf Biomarker Discovery in Prostatakrebs

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Die Prostatabiopsie ist die Goldstandard-Diagnosemethode für Prostatakrebs. Die kognitive fusionsgesteuerte Prostatabiopsie, bei der transrektaler Ultraschall mit vorab gemessenen MRT-Parametern kombiniert wird, verbessert die Genauigkeit der Biopsie und erhöht die Erkennungsrate von klinisch signifikantem Prostatakrebs.

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Integriertes Bildmanagement, künstliche Intelligenz (KI) und Berichtssysteme haben die diagnostische Pathologie revolutioniert. In diesem Artikel stellen wir FlexLIS vor, ein hochmodernes System, das es KI ermöglicht, Pathologen bei der Durchführung histopathologischer Bildbewertungen und der Erstellung von Diagnoseberichten zu unterstützen.

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Erfahren Sie die Anwendung von stimulierter Raman-Histologie und Künstlicher Intelligenz zur Detektion von Prostatakrebs in Biopsien. Diese Methode verbessert das Krebs-Gewebe-Verhältnis und unterstützt die Biobank-Forschung.

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