L'analisi del margine chirurgico (SMA), che richiede un esame dei campioni di tessuto al microscopio, è una procedura essenziale per determinare se tutte le cellule tumorali vengono rimosse dal corpo di un paziente in un intervento chirurgico di resezione1. Pertanto, un microscopio in grado di fornire rapidamente immagini istologiche è di vitale importanza per la SMA per evitare ripetuti interventi chirurgici causati da una rimozione incompleta delle cellule tumorali. Tuttavia, secondo l'attuale metodo gold standard basato sulla microscopia ottica a campo luminoso, il tessuto asportato deve essere fissato in formalina, incorporato nella paraffina, sezionato in fette sottili (4-7 μm) e quindi colorato da ematossilina ed eosina (H & E) prima dell'imaging, che richiede tempo (3-7 giorni) e laborioso 2,3 . Una sezione congelata è un'alternativa rapida per la SMA congelando, affettando e macchiando rapidamente il tessuto, che può fornire immagini istologiche in 20-30 minuti4. Tuttavia, le caratteristiche istologiche sono spesso distorte e richiedono una formazione abile, il che ostacola l'applicabilità della tecnica a più tipi di organi5.
Per la SMA sono state sviluppate tecniche di microscopia ottica in grado di fornire immagini cellulari senza o con pochi passaggi di elaborazione tissutale. Tuttavia, ognuno di loro soffre di problemi diversi. Ad esempio, la tomografia a coerenza ottica6 e la microscopia a riflettanza confocale7 soffrono di bassa specificità a causa del loro basso contrasto intrinseco di scattering. Sebbene la microscopia con eccitazione superficiale ultravioletta8 e microscopia a foglio luminoso9 possa fornire immagini ad alta risoluzione e ad alto contrasto per la SMA, la procedura di colorazione tossica e volatile di solito non può essere eseguita in una sala operatoria, il che prolunga i tempi di consegna. La microscopia multi-fotone10 e la microscopia Raman stimolata11 possono fornire informazioni dettagliate per la SMA. Tuttavia, l'alto costo dei laser ultraveloci richiesti che vengono utilizzati per generare effetti non lineari impedisce la loro ampia applicabilità.
Recentemente, sfruttando l'assorbimento ottico intrinseco, è stata sviluppata la microscopia fotoacustica ultravioletta senza etichetta (UV-PAM) per fornire immagini istologiche ad alta risoluzione12. In UV-PAM, l'energia fotonica della luce UV di eccitazione (ad esempio, 266 nm) viene prima assorbita dal DNA / RNA nei nuclei cellulari13 e quindi convertita in calore, inducendo l'emissione di onde acustiche attraverso l'espansione termico-elastica14. Rilevando le onde acustiche generate, è possibile ottenere immagini UV-PAM bidimensionali (2D) dei nuclei cellulari tramite la proiezione di ampiezza massima dei segnali acustici, fornendo informazioni istologiche per SMA. Per consentire le applicazioni cliniche di UV-PAM, è stato sviluppato un UV-PAM ad alta velocità basato sulla scansione a specchio galvanometrica per fornire immagini istologiche per un campione di biopsia cerebrale (5 mm x 5 mm) entro 18 minuti, mostrando un grande potenziale nelle applicazioni sensibili al tempo15. Per convalidare ulteriormente la possibilità di UV-PAM per l'imaging di tessuti spessi, è stato proposto un sistema UV-PAM in modalità riflessione con uno scanner impermeabile di sistemi microelettromeccanici a un asse, dimostrando con successo l'esame istopatologico intraoperatorio del colon umano e dei tessuti epatici16. Poiché l'immagine UV-PAM originale è in scala di grigi mentre l'immagine macchiata di H&E gold standard è nei colori rosa e viola, è difficile per i patologi interpretare direttamente le immagini UV-PAM. Per risolvere questo problema, è stato proposto un algoritmo di deep learning per trasferire immagini UV-PAM in scala di grigi in immagini virtuali macchiate di H & E in tempo quasi reale in modo che i patologi possano comprendere le immagini senza alcuna formazione aggiuntiva17.
Questo lavoro riporta un sistema UV-PAM ad alta velocità e open-top che può essere utilizzato in modo simile alle microscopie ottiche convenzionali, fornendo sia immagini istologiche in scala di grigi originali che immagini virtualmente macchiate assistite da un algoritmo di apprendimento profondo. Una fetta di cervello di topo fissata in formalina e incorporata in paraffina (FFPE) viene ripresa dal sistema UV-PAM per dimostrare la somiglianza tra le nostre immagini UV-PAM virtualmente macchiate e le immagini standard macchiate di H & E, mostrando il suo potenziale per le applicazioni SMA.