Name: Detección y aislamiento de cáncer en biopsias de próstata mediante histología Raman estimulada e inteligencia artificial (Video) | JoVE Journal
Uploaded: 2025-06-10T12:20:00.000+00:00
Duration: 8 min 5 s
Description: Aprende a detectar cáncer de próstata en biopsias mediante histología Raman estimulada e inteligencia artificial. Este protocolo mejora la relación cáncer-tejido y facilita el biobanco para investigación futura.

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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>
<li>Freudiger, C. W., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Stimulated+Raman+scattering+microscopy+with+a+robust+fibre+laser+source%5BTitle%5D)+AND+%22Nat+Photonics%22%5BJournal%5D)">Stimulated Raman scattering microscopy with a robust fibre laser source.</a> Nat Photonics. 8 (2), 153-159 (2014).</li>
<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>
<li>Hu, F., Shi, L., Min, W. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Biological+imaging+of+chemical+bonds+by+stimulated+Raman+scattering+microscopy%5BTitle%5D)+AND+%22Nat+Methods%22%5BJournal%5D)">Biological imaging of chemical bonds by stimulated Raman scattering microscopy.</a> Nat Methods. 16 (9), 830-842 (2019).</li>
<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>
<li>Mannas, M. P., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Stimulated+Raman+histology+interpretation+by+artificial+intelligence+provides+near-real-time+pathologic+feedback+for+unprocessed+prostate+biopsies%5BTitle%5D)+AND+%22J+Urol%22%5BJournal%5D)">Stimulated Raman histology interpretation by artificial intelligence provides near-real-time pathologic feedback for unprocessed prostate biopsies.</a> J Urol. 211 (3), 384-391 (2024).</li>
<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>Contenedor de nitrógeno líquido de sobremesa</td><td>Thermo Scientific</td><td>11-670-4B</td><td></td></tr><tr><td>Citotubo</td><td>Greiner Bio-One</td><td>126279</td><td></td></tr><tr><td>Pinzas finas Dumont #5</td><td>Herramientas de ciencia fina</td><td>11254-20</td><td></td></tr><tr><td>Portaobjetos de biopsia de próstata NIO</td><td>Invenio Imaging, Inc.</td><td>AT0013</td><td></td></tr><tr><td>Solución RPMI</td><td>Thermo Fisher Scientific</td><td>11875093</td><td></td></tr><tr><td>Solución salina</td><td>Baxter</td><td></td><td></td></tr><tr><td>SRH Imager (Sistema de imágenes láser NIO)</td><td>Invenio Imaging, Inc.</td><td></td><td></td></tr><tr><td>Cuchilla quirúrgica</td><td>Fisher Scientific</td><td>501094395</td><td></td></tr></tbody></table>

detección y aislamiento de cáncer en biopsias de próstata mediante histología raman estimulada e inteligencia artificial

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

La aplicación de la SSR integrada con la IA demostró la rápida detección y caracterización del cáncer de próstata dentro de muestras de biopsia en cuestión de minutos. La Figura 2A describe el procedimiento de exploración de varios pasos del generador de imágenes de SRH, donde se realizaron tres exploraciones distintas (exploración 1, exploración 2 y exploración 3) a través de la muestra de biopsia. Cada escaneo capturó firmas vibratorias moleculares únicas correspondientes al contenido de l...

Detección y aislamiento de cáncer en biopsias de próstata mediante histología Raman estimulada e inteligencia artificial

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

Nuestro objetivo es integrar la inteligencia artificial y las imágenes de SRH para detectar el cáncer de próstata casi en tiempo real, al tiempo que mejoramos la selección de tejidos para el análisis posterior y aceleramos el diagnóstico. Las imágenes de SRH son creadas e interpretadas por modelos de IA en minutos, lo que permite el diagnóstico de cáncer en tiempo real y sin etiquetas durante la cirugía y las biopsias, lo que reduce la dependencia de la histología tradicional y preserva el tejido para su posterior análisis. La SRH combinada con la inteligencia artificial y el aprendizaje profundo permite la obtención de imágenes y la clasificación de tejidos en tiempo real y sin etiquetas, lo que acelera el diagnóstico del cáncer, la toma de decisiones quirúrgicas y el descubrimiento de biomarcadores sin el procesamiento o la tinción tradicionales. Garantizar un contenido tumoral suficiente en las biopsias para un perfil genómico preciso, junto con la mejora de la alineación de la SRH-IA con la patología estándar, sigue siendo un desafío clave para integrar la IA de la SRH en el diagnóstico rutinario del cáncer de próstata. Estamos abordando la necesidad de un diagnóstico de cáncer de próstata más rápido y preciso y de mejor calidad. Nuestro protocolo mejora la detección de tumores, aumenta el contenido tumoral y preserva el tejido para la caracterización molecular.[Narrador] Para comenzar, encienda el generador de imágenes SRH. Conecte una jeringa de 50 mililitros llena de agua esterilizada a la válvula de jeringa ubicada en el lado izquierdo de la interfaz del generador de imágenes. Asegúrese de que la jeringa esté bien colocada. Una vez que se cargue el sistema, use el monitor de pantalla táctil para ingresar el nombre de usuario y la contraseña, luego toque Iniciar sesión. Acepte el descargo de responsabilidad para reconocer que el estudio es para fines de investigación si se utiliza fuera de los Estados Unidos o la Unión Europea. Ahora, seleccione Crear nuevo estudio en las opciones de visualización. Después de introducir la información del caso, guarde los ejemplos con un nombre de archivo adecuado, como John Doe. En Ubicación anatómica primaria, seleccione Próstata, solo para uso en investigación. En Módulo de análisis, elija Cáncer de próstata, solo para uso de investigación para habilitar la inteligencia artificial integrada para la detección del cáncer de próstata. Ahora toque Crear estudio después de ingresar la información del caso. Cuando se le solicite, toque Confirmar para confirmar que los datos se utilizarán solo con fines de investigación. Llene la cámara de fluido con agua esterilizada según las instrucciones. Toca Siguiente cuando se te solicite, luego selecciona Adquirir de las opciones que se muestran. Ahora presione Cargar nueva muestra para que el sistema muestre Preparar muestra y cargar portaobjetos NIO. Recupere el portaobjetos de biopsia de próstata. Con unas pinzas de tejido con dientes, abra el cubreobjetos adjunto y coloque la biopsia de próstata del medio RPMI de forma segura en la ranura del portaobjetos. Cierre suavemente el cubreobjetos y asegure la muestra. Abra el soporte de diapositivas en la interfaz del generador de imágenes SRH e inserte la diapositiva preparada, asegurando una alineación adecuada. Establezca los parámetros de imagen eligiendo Biopsia 1A para Nombre de la muestra, 0,4 milímetros en 18,3 milímetros de área de exploración solo para uso en investigación. Cierre la tapa y toque Siguiente cuando el sistema detecte el cierre. Para la posición de escaneo, ajuste manualmente la ubicación del escaneo utilizando la imagen en pantalla. Luego toque Adquirir imagen para continuar. Revise los detalles de la muestra en pantalla y confirme seleccionando Continuar. Deje que el generador de imágenes combine secciones para generar una imagen SRH. Luego, aplique la superposición de inteligencia artificial haciendo clic en el icono mayor que para resaltar las regiones cancerosas en rojo, las regiones no cancerosas en verde y las regiones no diagnósticas en violeta. Ahora revise el gráfico de barras que muestra el porcentaje de tejidos cancerosos, no cancerosos y no diagnósticos. Haga clic en el icono menor que para volver a la imagen SRH original sin la superposición de inteligencia artificial. Utilice las funciones de acercar y alejar para examinar la imagen de la biopsia en detalle. Luego, use los íconos de navegación para examinar la imagen de la biopsia. Después de la exploración inicial, use fórceps de tejido con dientes para levantar el cubreobjetos y retire suavemente la biopsia del portaobjetos. Transfiera la biopsia a un Telfa humedecido empapado en solución salina para mantener la integridad del tejido. Con una cuchilla quirúrgica, recorte las regiones no cancerosas según la superposición de inteligencia artificial para mejorar la proporción de cáncer a tejido, generalmente centrándose en los extremos. Vuelva a escanear la biopsia recortada. Ajuste el área y la posición de la exploración para confirmar el aumento de la proporción de cáncer a tejido. Ahora retire la biopsia del portaobjetos con pinzas de tejido y colóquela en un criotubo. Luego congele el criotubo en nitrógeno líquido. Para exportar los datos de la imagen, pulse el icono del avión de papel para comenzar a exportar los datos de la imagen. Toca Seleccionar ubicación de exportación y elige USB, Completar, luego selecciona el disco duro externo. Ahora seleccione Todo el estudio para exportar todas las series de imágenes SRH. Espere el mensaje Exportación en curso y toque Confirmar cuando haya terminado. Para apagar el instrumento, presione Salir y siga las instrucciones de apagado en pantalla. Seleccione Continuar sin cuando se le solicite archivar los datos si ya se han exportado. Deseche la muestra siguiendo el protocolo de laboratorio. Luego toca Siguiente. Y use la jeringa adjunta para vaciar la cámara de líquido. Toca Siguiente de nuevo, luego selecciona Sí en las opciones de visualización. Ahora retire y deseche la jeringa. Luego presione Apagar para apagar el microscopio SRH. Se realizaron tres exploraciones distintas en la muestra de biopsia para generar una imagen de histología Raman estimulada por tinción de pseudohematoxilina y eosina. La superposición de inteligencia artificial en la imagen de SRH diferenció las regiones tumorales, no tumorales y no diagnósticas utilizando segmentos rojo, verde y violeta, respectivamente. Después de recortar las áreas no diagnósticas, las biopsias reescaneadas revelaron un aumento de la proporción tumoral del 27% al 72%. La proporción de cáncer a tejido aumentó significativamente después del recorte, con un porcentaje promedio de cáncer que aumentó del 45% antes del corte al 78% después del corte en 46 biopsias. El escaneo subóptimo a una profundidad de 10 micrómetros sin tinta dio como resultado una menor claridad de imagen debido a una configuración incorrecta de los parámetros. Las imágenes de los márgenes entintados introdujeron artefactos visuales, que se presentaron como regiones oscuras o poco claras debido a la interferencia con la adquisición de la señal láser.

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Investigación

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Investigación del cáncer

Retrovirus endógenos humanos (HERV), que ocupan 8% del genoma humano, conservan la capacidad de codificación de los escasos pero cien mil repeticiones terminales largas (LTRs). A Affymetrix microarray costumbre fue diseñado para identificar la expresión locus HERV individual y se utilizó en los tejidos de cáncer de próstata como una prueba de concepto para futuros estudios clínicos.

La identificación basada en microarrays de expresión individual HERV Loci: Aplicación al descubrimiento de biomarcadores en el cáncer de próstata

La inmunohistoquímica es una poderosa técnica de laboratorio para evaluar la localización y expresión de proteínas dentro de los tejidos. Los métodos semiautomatizados actuales de cuantificación introducen subjetividad y, a menudo, crean resultados irreproducibles. En este trabajo, describimos los métodos para la inmunohistoquímica multiplexada y la cuantificación objetiva de la expresión y colocalización de proteínas mediante imágenes multiespectrales.

La cuantificación de la expresión de la proteína y Co-localización Uso de multiplexado inmunohistoquímica y tinción de imágenes multiespectrales

Cáncer de ovario forma metástasis a lo largo de la cavidad peritoneal. Aquí, presentamos un protocolo y uso ácido fólico-receptor dirigido resonancia superficie-realzada Raman scattering crónicas que revelan estas lesiones con alta especificidad por radiométrica la proyección de imagen. Las crónicas son administrados por vía intraperitoneal a los ratones vivos, y las imágenes derivadas se correlacionan con la histología.

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Presentados en este documento es un protocolo para realizar biopsia dirigida de la próstata mediante un sistema de fusión de MRI-ultrasonido.

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La microscopía de dispersión Raman estimulada (SRS) es una técnica de imagen potente, no destructiva y sin etiquetas. Una aplicación emergente es la histología Raman estimulada, donde las imágenes SRS de dos colores en las transiciones Raman de proteínas y lípidos se utilizan para generar imágenes de pseudo-hematoxilina y eosina. Aquí, demostramos un protocolo para imágenes SRS de dos colores en tiempo real para el diagnóstico de tejidos.

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Aprende a detectar cáncer de próstata en biopsias mediante histología Raman estimulada e inteligencia artificial. Este protocolo mejora la relación cáncer-tejido y facilita el biobanco para investigación futura.

Detección y aislamiento de cáncer en biopsias de próstata mediante histología Raman estimulada e inteligencia artificial

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