-1::1
Simple Hit Counter
Skip to content

Products

Solutions

×
×
Sign In

DE

EN - EnglishCN - 简体中文DE - DeutschES - EspañolKR - 한국어IT - ItalianoFR - FrançaisPT - Português do BrasilPL - PolskiHE - עִבְרִיתRU - РусскийJA - 日本語TR - TürkçeAR - العربية
Sign In Start Free Trial

RESEARCH

JoVE Journal

Peer reviewed scientific video journal

Behavior
Biochemistry
Bioengineering
Biology
Cancer Research
Chemistry
Developmental Biology
View All
JoVE Encyclopedia of Experiments

Video encyclopedia of advanced research methods

Biological Techniques
Biology
Cancer Research
Immunology
Neuroscience
Microbiology
JoVE Visualize

Visualizing science through experiment videos

EDUCATION

JoVE Core

Video textbooks for undergraduate courses

Analytical Chemistry
Anatomy and Physiology
Biology
Calculus
Cell Biology
Chemistry
Civil Engineering
Electrical Engineering
View All
JoVE Science Education

Visual demonstrations of key scientific experiments

Advanced Biology
Basic Biology
Chemistry
View All
JoVE Lab Manual

Videos of experiments for undergraduate lab courses

Biology
Chemistry

BUSINESS

JoVE Business

Video textbooks for business education

Accounting
Finance
Macroeconomics
Marketing
Microeconomics

OTHERS

JoVE Quiz

Interactive video based quizzes for formative assessments

Authors

Teaching Faculty

Librarians

K12 Schools

Biopharma

Products

RESEARCH

JoVE Journal

Peer reviewed scientific video journal

JoVE Encyclopedia of Experiments

Video encyclopedia of advanced research methods

JoVE Visualize

Visualizing science through experiment videos

EDUCATION

JoVE Core

Video textbooks for undergraduates

JoVE Science Education

Visual demonstrations of key scientific experiments

JoVE Lab Manual

Videos of experiments for undergraduate lab courses

BUSINESS

JoVE Business

Video textbooks for business education

OTHERS

JoVE Quiz

Interactive video based quizzes for formative assessments

Solutions

Authors
Teaching Faculty
Librarians
K12 Schools
Biopharma

Language

German

EN

English

CN

简体中文

DE

Deutsch

ES

Español

KR

한국어

IT

Italiano

FR

Français

PT

Português do Brasil

PL

Polski

HE

עִבְרִית

RU

Русский

JA

日本語

TR

Türkçe

AR

العربية

    Menu

    JoVE Journal

    Behavior

    Biochemistry

    Bioengineering

    Biology

    Cancer Research

    Chemistry

    Developmental Biology

    Engineering

    Environment

    Genetics

    Immunology and Infection

    Medicine

    Neuroscience

    Menu

    JoVE Encyclopedia of Experiments

    Biological Techniques

    Biology

    Cancer Research

    Immunology

    Neuroscience

    Microbiology

    Menu

    JoVE Core

    Analytical Chemistry

    Anatomy and Physiology

    Biology

    Calculus

    Cell Biology

    Chemistry

    Civil Engineering

    Electrical Engineering

    Introduction to Psychology

    Mechanical Engineering

    Medical-Surgical Nursing

    View All

    Menu

    JoVE Science Education

    Advanced Biology

    Basic Biology

    Chemistry

    Clinical Skills

    Engineering

    Environmental Sciences

    Physics

    Psychology

    View All

    Menu

    JoVE Lab Manual

    Biology

    Chemistry

    Menu

    JoVE Business

    Accounting

    Finance

    Macroeconomics

    Marketing

    Microeconomics

Start Free Trial
Loading...
Home
JoVE Journal
Cancer Research
Detektion und Isolierung von Krebs in Prostatabiopsien mittels stimulierter Raman-Histologie und ...
Detektion und Isolierung von Krebs in Prostatabiopsien mittels stimulierter Raman-Histologie und ...
JoVE Journal
Cancer Research
A subscription to JoVE is required to view this content.  Sign in or start your free trial.
JoVE Journal Cancer Research
Detection and Isolation of Cancer in Prostate Biopsies Using Stimulated Raman Histology and Artificial Intelligence

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

Full Text
1,259 Views
08:05 min
June 10, 2025

DOI: 10.3791/68083-v

Lea Lough1, Mingyu Sheng2, Takeshi Namekawa2, Adrian Ion-Margineanu3, Christian W. Freudiger3, Samir S. Taneja4,5,6, Miles P. Mannas2,7

1Genecentrix Inc., 2Vancouver Prostate Center,University of British Columbia, 3Invenio Imaging, 4Dept. of Urology,NYU Langone Health, 5Dept. of Radiology,NYU Langone Health, 6Dept. of Biomedical Engineering,NYU Langone Health, 7Dept. of Urologic Sciences,University of British Columbia

AI Banner

Please note that some of the translations on this page are AI generated. Click here for the English version.

Hier stellen wir ein standardisiertes Protokoll zur Erkennung von Prostatakrebs mittels stimulierter Raman-Histologie (SRH) an Biopsieproben vor, da es Vorteile gegenüber der traditionellen Histopathologie bietet, wobei der Schwerpunkt auf Probenvorbereitung, Bildgebung und künstlicher Intelligenz liegt, um das Krebs-Gewebe-Verhältnis zu verbessern. Darüber hinaus unterstützt es das Biobanking für Transkriptomik, Organoid- oder Xenotransplantatmodelle und die Identifizierung intraoperativer chirurgischer Ränder.

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.

View the full transcript and gain access to thousands of scientific videos

Sign In Start Free Trial

Explore More Videos

Diesen Monat in JoVE Ausgabe 220

Related Videos

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

13:19

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

Related Videos

17.2K Views

Die Quantifizierung der Proteinexpression und Co-Lokalisation Mit Multiplexed immunhistochemischen Anfärbung und Multispektraltechnik

08:40

Die Quantifizierung der Proteinexpression und Co-Lokalisation Mit Multiplexed immunhistochemischen Anfärbung und Multispektraltechnik

Related Videos

13.5K Views

Oberfläche-verstärkte Resonanz Raman-Streuung Nanoprobe Ratiometry zur Erkennung von mikroskopischen Eierstockkrebs über Folsäure Rezeptor Targeting

07:54

Oberfläche-verstärkte Resonanz Raman-Streuung Nanoprobe Ratiometry zur Erkennung von mikroskopischen Eierstockkrebs über Folsäure Rezeptor Targeting

Related Videos

8.7K Views

Verwendung von MRI-Ultraschall-Fusion, gezielte Prostatabiopsie zu erreichen

09:11

Verwendung von MRI-Ultraschall-Fusion, gezielte Prostatabiopsie zu erreichen

Related Videos

22.5K Views

Verwendung von Magnetresonanztomographie- und Biopsiedaten zur Anleitung von Probenahmeverfahren für Prostatakrebs Biobanking

05:49

Verwendung von Magnetresonanztomographie- und Biopsiedaten zur Anleitung von Probenahmeverfahren für Prostatakrebs Biobanking

Related Videos

7.1K Views

Echtzeit-, zweifarbige stimulierte Raman-Streubildgebung des Mausgehirns für die Gewebediagnose

10:57

Echtzeit-, zweifarbige stimulierte Raman-Streubildgebung des Mausgehirns für die Gewebediagnose

Related Videos

3.6K Views

Verbesserung der Zuverlässigkeit von Prostatatumor-Biobanken durch verbesserte Probenahmetechnik und histologische Charakterisierung

07:34

Verbesserung der Zuverlässigkeit von Prostatatumor-Biobanken durch verbesserte Probenahmetechnik und histologische Charakterisierung

Related Videos

1.2K Views

Eine kognitive Fusions-gesteuerte Prostatabiopsie mittels multiparametrischer Magnetresonanztomographie und transrektalem Ultraschall

06:08

Eine kognitive Fusions-gesteuerte Prostatabiopsie mittels multiparametrischer Magnetresonanztomographie und transrektalem Ultraschall

Related Videos

1.5K Views

Einführung eines integrierten Pathologie-Bildmanagements, künstlicher Intelligenz und Befundungssystems

05:33

Einführung eines integrierten Pathologie-Bildmanagements, künstlicher Intelligenz und Befundungssystems

Related Videos

1.2K Views

Ein multimodales Bildgebungs-Framework zur Verbesserung der Phänotypisierung von lebenden markierungsfreien Brustkrebszellen

10:37

Ein multimodales Bildgebungs-Framework zur Verbesserung der Phänotypisierung von lebenden markierungsfreien Brustkrebszellen

Related Videos

1.3K Views

JoVE logo
Contact Us Recommend to Library
Research
  • JoVE Journal
  • JoVE Encyclopedia of Experiments
  • JoVE Visualize
Business
  • JoVE Business
Education
  • JoVE Core
  • JoVE Science Education
  • JoVE Lab Manual
  • JoVE Quizzes
Solutions
  • Authors
  • Teaching Faculty
  • Librarians
  • K12 Schools
  • Biopharma
About JoVE
  • Overview
  • Leadership
Others
  • JoVE Newsletters
  • JoVE Help Center
  • Blogs
  • JoVE Newsroom
  • Site Maps
Contact Us Recommend to Library
JoVE logo

Copyright © 2026 MyJoVE Corporation. All rights reserved

Privacy Terms of Use Policies
WeChat QR code