定量的な可視化と動的な熱画像を用いた皮膚癌の発見
May 5th, 2011
我々はその増加代謝活性と悪性の色素性病変は、熱の定量化可能な量を生成する実証し、冷却励磁に皮膚の過渡熱応答の測定は、早い段階で黒色腫の定量的な同定と他の皮膚癌を（対非増殖性母斑）が可能病気の段階。
この手順は、動的赤外線イメージングを使用して、黒色腫または他の種類の皮膚がんを非侵襲的に診断することを目的としています。まず、病変と周囲の健康な組織の白色光写真を撮り、次に皮膚の同じ領域の参照赤外線画像を撮ります。次に、病変と周囲の皮膚を冷やします。
次に、冷却ストレスを取り除き、熱回復と呼ばれる再加熱プロセスの赤外線動画を記録します。最後に、キャプチャされた白色光および赤外線画像のデータ分析と画像処理を実行して、熱回復プロセス中の時間の関数として皮膚の温度を測定し、病変の位置と病変から遠く離れた皮膚温度を比較して、皮膚癌に関連する可能性のある代謝活性の増加の指標として熱応答の違いを評価します。最終的には、動的熱画像による発熱を示す結果を得ることができます。
動的赤外線イメージングは、病気の初期段階で黒色腫を検出できる非侵襲的な客観的かつ定量的な方法です。この方法は、私が人信号病変を選ぶかどうか、代謝活性が代謝活性であるかどうか、血液供給の増加と組み合わせた代謝活動のレベルを測定するなど、この分野での主要な質問に答えるのに役立ちます。これは、がんの病期分類と関連している可能性があります。
この方法では、赤外線イメージング技術を使用して正確な表面温度データを取得し、イメージングプロセス中の被験者の不随意運動を補正するという複雑さが伴います。そこで、私の研究室のポスドクであるMcg Miguel Perini博士と私自身が、赤外線カメラと赤外線画像取得・保存用のPCを備えた温度制御された診察室、およびコンピューターに接続されたデータ収集カードを備えた温度制御された診察室を整理する手順を実演します。室温や皮膚表面の温度を監視するためには、患者様の診察中にデータ取得カードに熱電対を取り付け、測定データをコンピュータに保存します。
熱画像での病変検出には冷却効果が必要なため、正方形の粘着マーカーを使用して、デジタルカメラで目的の色素沈着病変とその周辺を特定します。色素沈着した病変と粘着窓の明るい光の画像を取得します。次に、ダーモスコープをデジタルカメラに接続し、オスコピー画像をキャプチャします。
ラボビューソフトウェアは、ラボビューソフトウェアを使用してすべての赤外線画像をキャプチャして保存します。Merlin Midway 赤外線カメラで定常状態の赤外線画像をキャプチャします。病変を含む患者の皮膚の領域、および周囲領域の直径50ミリメートルに冷気の流れを適用することに進みます。
1分後、冷却ストレスを取り除き、室温で3〜4分間肌を再温めます。この熱回復段階では、皮膚表面の正確な過渡温度分布を取得するために、色素沈着病変の赤外線画像を2秒ごとに取得します。この目的のためにカスタマイズされた MATLAB コード (いくつかのキャリブレーション ステップやマルチモーダル画像解析システムなど) を使用して IR 画像を解析します。
まず、粘着マーカーの角を位置を特定するために、明るい光の画像にランドマーク検出アルゴリズムを適用します。次に、参照IR画像内の対応する点を特定し、これらの点を二次運動モデルのランドマークとして使用して、回復段階でIR画像シーケンスを整列させることにより、患者の不随意の身体または手足の動きを補正します。次に、ランダム ウォーカーを使用して、シード ポイントを配置して病変を描写するマスク イメージを作成することで、セグメンテーションを空間的にガイドします。
病変の形状が決定されたら、登録された各IR画像で対応する領域を特定します。病変の内側と病変から離れたランダムな点を、それぞれ病変と健康な組織を表します。次に、両方のサイトの非定常熱応答を比較します。
最後に、周囲条件で記録された病変とその周辺領域の色分けされたすべてのデジタルオスコピーIR画像と、冷却励起の2秒後、および病変と対応する健康な組織の一時的な熱応答を含む表を準備します。生検の臨床的適応がある色素性病変を有する患者を画像診断に選択する患者研究では、黒色腫病変の代謝活性の増加を動的赤外線イメージングによって検出できます。患者の研究からデータが収集されると、動き補正により正確な熱応答曲線が得られます。
赤外画像や熱回復時には、良性の色素性病変と健康な皮膚組織との間に温度差はありません。サーマルイメージングは、赤外線画像に基づく悪性皮膚病変において特に利点を証明しています。熱回復中に有意な温度と色の差が観察されますが、赤外線画像の黒色腫病変の位置でのみ観察されます。
この手法を完全に最適化して自動化すると、適切に実行すれば2、3分で完了します。このイメージング手順は無害です。危険は伴わず、これは臨床診断に不可欠です。
この手順に参加している間、この手順の後、被験者はできるだけ動かないようにする必要があることを覚えておくことが重要です。がんや二次病変の病期分類や浸透レベルなどの追加の質問に答えるために、生検のような他の方法を実行できます。
概要
この研究は、動的赤外線イメージングを使用してメラノーマおよびその他の皮膚がんを診断する非侵襲的方法を実証しています。皮膚病変の冷却に対する熱応答を測定することで、研究者はその代謝活性に基づいて悪性病変を特定できます。
主要な研究要素
科学の分野
- 腫瘍学
- 皮膚科学
- 医用イメージング
背景
- メラノーマは早期発見が必要な重度の皮膚がんの形態です。
- 従来の診断方法は侵襲的で、即時の結果を提供しない可能性があります。
- 動的赤外線イメージングは皮膚病変を評価するための非侵襲的な代替手段を提供します。
- 悪性病変における代謝活動の増加は熱イメージングを通じて定量化できます。
研究の目的
- 熱イメージングを使用してメラノーマの早期発見のための方法を開発すること。
- 一時的な熱応答を通じて皮膚病変の代謝活性を評価すること。
- 臨床環境で使用できる非侵襲的な診断ツールを提供すること。
使用された方法
- 皮膚病変の白色光および赤外線画像を取得します。
- 病変に冷却を適用し、熱回復プロセスを記録します。
- カスタマイズされたMATLABコードを使用して温度変化を分析します。
- 病変の熱応答を周囲の健康な組織と比較します。
主な結果
- 動的赤外線イメージングはメラノーマ病変における代謝活動の増加を検出できます。
- 悪性病変の熱回復中に顕著な温度差が観察されました。
- この方法は良性と悪性の色素性病変を区別するのに効果的であることが証明されました。
- 結果は、この技術が迅速な臨床使用のために最適化できることを示しています。
結論
- 動的赤外線イメージングは早期メラノーマ検出のための有望なツールです。
- この手順は非侵襲的で、患者に危険をもたらしません。
- さらなる最適化により、この診断方法の効率を向上させる可能性があります。
よくある質問
Executive Industry Relevance
Dynamic thermal imaging enables quantitative, non-invasive detection of metabolic activity differences in skin lesions, supporting early-stage melanoma identification. This approach provides objective, reproducible data that can enhance predictive confidence in target validation for oncology diagnostics. Integrating such imaging modalities into discovery and translational workflows can accelerate risk-adjusted decision-making and portfolio triage in biopharma R&D.
Strategic Applications in Biopharma R&D
Early Discovery & Target Validation
- Enables objective interrogation of metabolic activity in disease-relevant tissue.
- Supports functional target validation by distinguishing malignant from benign lesions based on thermal response.
- Provides quantitative data to inform predictive confidence and mechanistic de-risking in oncology biomarker research.
Screening & Assay Development
- Facilitates preparation of validated imaging assays for downstream compound evaluation.
- Delivers standardized, reproducible thermal response measurements for assay development.
- Enables rapid, scalable screening of lesion metabolic profiles in preclinical models.
Translational & Preclinical Research
- Aligns imaging outputs with disease-relevant metabolic biomarkers for translational continuity.
- Supports continuity from discovery through preclinical validation by providing non-invasive, quantitative endpoints.
- Reduces biological ambiguity in early-stage oncology research.
Pipeline & Workflow Integration
Dynamic thermal imaging fits within the discovery-to-preclinical continuum, bridging early target validation and translational biomarker assessment in oncology pipelines.
- Discovery Biology: Quantifies metabolic activity to clarify disease mechanisms and validate targets.
- Screening: Provides reproducible, quantitative thermal readouts for assay readiness.
- Analytics: Enables statistical comparison of lesion and healthy tissue responses for robust data interpretation.
- Translational Research: Connects imaging biomarkers to preclinical and clinical endpoints in melanoma research.
- Enterprise Reuse: Offers a reusable, non-invasive imaging capability for diverse oncology and metabolic disease programs.
Operational & Enterprise Impact
- Scientific Value: Increases predictive confidence and reduces mechanistic ambiguity in lesion characterization.
- Operational Value: Standardizes imaging protocols for reproducibility and scalability across studies.
- Strategic Value: Improves go/no-go decisions and capital efficiency by providing early, objective data.
- Portfolio Impact: Enables risk-adjusted prioritization of oncology assets based on quantitative imaging biomarkers.
Implementation Considerations
- Requires expertise in infrared imaging and quantitative image analysis.
- Needs access to calibrated IR cameras, temperature-controlled environments, and analytical software.
- Demands cross-team standardization for data acquisition and analysis protocols.
- Adaptation may be needed for different lesion types or anatomical sites.
- Minimizing patient movement and ensuring accurate temperature measurement are critical for data quality.
