Name: Detecção e Isolamento de Câncer em Biópsias de Próstata Utilizando Histologia Raman Estimulada e Inteligência Artificial (Vídeo) | JoVE Journal
Uploaded: 2025-06-10T12:20:00.000+00:00
Duration: 8 min 5 s
Description: Aprenda a detectar câncer de próstata em biópsias usando histologia Raman estimulada e inteligência artificial. Este protocolo computacional melhora a razão tumor-tecidos e apoia biobancos para pesquisa oncológica.

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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>Recipiente de nitrogênio líquido de bancada</td><td>Thermo Científico</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>Dumont #5 Pinça Fina</td><td>Ferramentas de Belas Ciências</td><td>11254-20</td><td></td></tr><tr><td>Lâmina de biópsia de próstata NIO</td><td>Invenio Imaging, Inc.</td><td>AT0013</td><td></td></tr><tr><td>Solução RPMI</td><td>Thermo Fisher Científico</td><td>11875093</td><td></td></tr><tr><td>Solução salina</td><td>Baxter</td><td></td><td></td></tr><tr><td>Gerador de imagens SRH (sistema de imagem a laser NIO)</td><td>Invenio Imaging, Inc.</td><td></td><td></td></tr><tr><td>Lâmina cirúrgica</td><td>Fisher Científico</td><td>501094395</td><td></td></tr></tbody></table>

detecção e isolamento de câncer em biópsias de próstata utilizando histologia raman estimulada e inteligência artificial

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

A aplicação de SRH integrada com IA demonstrou a rápida detecção e caracterização do câncer de próstata em amostras de biópsia em minutos. A Figura 2A descreve o procedimento de varredura em várias etapas do gerador de imagens SRH, onde três varreduras distintas (varredura 1, varredura 2 e varredura 3) foram realizadas na amostra de biópsia. Cada varredura capturou assinaturas vibracionais moleculares únicas correspondentes ao conteúdo de lipídios, proteínas e DNA, essenciais para gerar uma ...

Detecção e Isolamento de Câncer em Biópsias de Próstata Utilizando Histologia Raman Estimulada e Inteligência Artificial

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

Nosso objetivo é integrar inteligência artificial e imagens SRH para detectar câncer de próstata quase em tempo real, melhorando a seleção de tecidos para análise downstream e acelerando o diagnóstico. As imagens de SSR são criadas e interpretadas por modelos de IA em minutos, permitindo o diagnóstico de câncer em tempo real e sem marcadores durante a cirurgia e biópsias, reduzindo a dependência da histologia tradicional e preservando o tecido para análise posterior. O SRH combinado com inteligência artificial e aprendizado profundo permite imagens e classificação de tecidos em tempo real e sem rótulos, acelerando o diagnóstico de câncer, a tomada de decisões cirúrgicas e a descoberta de biomarcadores sem processamento ou coloração tradicionais. Garantir conteúdo tumoral suficiente em biópsias para um perfil genômico preciso, juntamente com a melhoria do alinhamento SRH-AI com a patologia padrão, continua sendo um desafio importante na integração do SRH AI no diagnóstico de rotina do câncer de próstata. Estamos abordando a necessidade de um diagnóstico de câncer de próstata mais rápido e preciso e de melhor qualidade. Nosso protocolo melhora a detecção de tumores, aumenta o conteúdo tumoral e preserva o tecido para caracterização molecular.[Narrador] Para começar, ligue o gerador de imagens SRH. Conecte uma seringa de 50 mililitros cheia de água esterilizada à válvula da seringa localizada no lado esquerdo da interface do gerador de imagens. Certifique-se de que a seringa esteja bem encaixada. Depois que o sistema carregar, use o monitor da tela sensível ao toque para inserir o nome de usuário e a senha e toque em Log In. Aceite a isenção de responsabilidade para reconhecer que o estudo é para fins de pesquisa se usado fora dos Estados Unidos ou da União Europeia. Agora, selecione Criar novo estudo nas opções de exibição. Depois de inserir as informações do caso, salve as amostras com um nome de arquivo apropriado, como John Doe. Em Localização anatômica primária, selecione Próstata, Somente para uso em pesquisa. Para Módulo de análise, escolha Câncer de próstata, Somente uso de pesquisa para habilitar a inteligência artificial integrada para detecção de câncer de próstata. Agora toque em Criar estudo depois de inserir as informações do caso. Quando solicitado, toque em Confirmar para confirmar que os dados serão usados apenas para fins de pesquisa. Encha a câmara de fluido com água esterilizada conforme as instruções. Toque em Avançar quando solicitado e selecione Adquirir nas opções exibidas. Agora pressione Carregar Novo Espécime para solicitar que o sistema exiba Preparar Espécime & Carregar Lâmina NIO. Recupere a lâmina da biópsia da próstata. Usando uma pinça de tecido com dentes, abra a lamínula anexada e coloque a biópsia de próstata do meio RPMI com segurança na ranhura da lâmina. Feche cuidadosamente a lamínula e prenda a amostra. Abra o suporte da lâmina na interface do gerador de imagens SRH e insira a lâmina preparada, garantindo o alinhamento adequado. Defina os parâmetros de imagem escolhendo Biópsia 1A para Nome da amostra, 0,4 milímetros em 18,3 milímetros de área de varredura apenas para uso em pesquisa. Feche a tampa e toque em Avançar quando o sistema detectar o fechamento. Para a Posição de digitalização, ajuste manualmente o local de digitalização usando a imagem na tela. Em seguida, toque em Adquirir imagem para prosseguir. Revise os detalhes da amostra na tela e confirme selecionando Continuar. Deixe o gerador de imagens combinar seções para gerar uma imagem SRH. Em seguida, aplique a sobreposição de inteligência artificial clicando no ícone maior que para destacar regiões cancerígenas em vermelho, regiões não cancerígenas em verde e regiões não diagnósticas em violeta. Agora revise o gráfico de barras que mostra a porcentagem de tecidos cancerígenos, não cancerosos e não diagnósticos. Clique no ícone menor que para retornar à imagem SRH original sem a sobreposição de inteligência artificial. Use as funções de aumentar e diminuir o zoom para examinar a imagem da biópsia em detalhes. Em seguida, use os ícones de navegação para examinar a imagem da biópsia. Após a varredura inicial, use uma pinça de tecido com dentes para levantar a lamínula e remova suavemente a biópsia da lâmina. Transfira a biópsia para um Telfa umedecido embebido em solução salina para manter a integridade do tecido. Com uma lâmina cirúrgica, apare as regiões não cancerígenas com base na sobreposição de inteligência artificial para melhorar a proporção câncer-tecido, geralmente concentrando-se nas extremidades. Digitalize novamente a biópsia aparada. Ajuste a área e a posição da varredura para confirmar o aumento da proporção câncer-tecido. Agora remova a biópsia da lâmina usando uma pinça de tecido e coloque-a em um criotubo. Em seguida, congele o criotubo em nitrogênio líquido. Para exportar os dados da imagem, pressione o ícone do avião de papel para começar a exportar os dados da imagem. Toque em Selecionar local de exportação e escolha USB, Concluído e selecione o disco rígido externo. Agora selecione Todo o estudo para exportar todas as séries de imagens SRH. Aguarde a mensagem Exportação em andamento e toque em Confirmar quando terminar. Para desligar o instrumento, pressione Exit e siga as instruções de desligamento na tela. Selecione Continuar sem quando solicitado a arquivar dados, se já tiverem sido exportados. Descarte a amostra seguindo o protocolo do laboratório. Em seguida, toque em Avançar. E use a seringa anexada para esvaziar a câmara de fluido. Toque novamente em Avançar e selecione Sim nas opções de exibição. Agora remova e descarte a seringa. Em seguida, pressione Desligar para desligar o microscópio SRH. Três varreduras distintas foram realizadas em toda a amostra de biópsia para gerar uma imagem histológica Raman estimulada pela coloração de pseudohematoxilina e eosina. A sobreposição de inteligência artificial na imagem SRH diferenciou regiões tumorais, não tumorais e não diagnósticas usando segmentos vermelho, verde e violeta, respectivamente. Depois de aparar áreas não diagnósticas, as biópsias reexaminadas revelaram um aumento da proporção de tumores de 27% para 72%. A proporção de câncer para tecido aumentou significativamente após o corte, com a porcentagem média de câncer aumentando de 45% antes do corte para 78% após o corte em 46 biópsias. A digitalização abaixo do ideal a 10 micrômetros de profundidade sem tinta resultou em menor clareza da imagem devido a configurações inadequadas de parâmetros. A imagem das margens com tinta introduziu artefatos visuais, apresentando-se como regiões escuras ou pouco claras devido à interferência na aquisição do sinal do laser.

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Research

JoVE Journal

Cancer Research

Pesquisa sobre o Câncer

Retrovírus humanos endógenos (HERV), que ocupam a 8% do genoma humano, manter reduzidas capacidades de codificação, mas a centenas de milhares de repetições terminais longas (LTRs). Um costume microarray Affymetrix foi desenhado para identificar indivíduo expressão HERV lugar e foi usado em tecidos de câncer de próstata como uma prova de conceito para futuros estudos clínicos.

Identificação baseada em Microarray de Individual HERV Loci Expressão: Aplicação a descoberta de biomarcadores em câncer de próstata

A imuno-histoquímica é uma poderosa técnica de laboratório para avaliar a localização e expressão de proteínas nos tecidos. Os métodos semiautomatizados atuais de quantificação introduzem subjetividade e muitas vezes criam resultados irreproduzíveis. Aqui, descrevemos métodos para imuno-histoquímica multiplexada e quantificação objetiva da expressão e co-localização de proteínas usando imagens multiespectrais.

A quantificação da expressão da proteína e co-localização Usando multiplexada Imuno-histoquímica Coloração e Multispectral Imagiologia

Câncer de ovário forma metástases em toda a cavidade peritoneal. Aqui, apresentamos um protocolo para fazer e uso folato receptores alvo superfície melhorada ressonância nanosondas de espalhamento Raman que revelam estas lesões com alta especificidade através de ratiometric de imagem. As nanosondas são administradas intraperitonealmente com ratos vivos, e as imagens derivadas se correlacionam bem com a histologia.

Ressonância de superfície melhorada Raman dispersão nano-sonda Ratiometry para detecção de câncer de ovário microscópico através do Receptor de folato como alvo

Aqui apresentados é um protocolo para executar alvo biópsia da próstata usando um sistema de fusão de MRI-ultrasom.

Uso da fusão de MRI-ultra-som para atingir o alvo biópsia de próstata

Este método envolve a utilização de dados diagnósticos clínicos para pacientes do cancro da próstata a fim guiar procedimentos da amostragem, quando o tecido para que segue o Prostatectomy radical. Isso supera as questões com métodos publicados anteriormente em torno da eficiência e disponibilidade de tecido fresco para uma ampla gama de aplicações a jusante.

Uso da imagem latente de ressonância magnética e dados da biópsia para guiar procedimentos da amostragem para o cancro da próstata Biobanking

A microscopia de dispersão raman estimulada (SRS) é uma técnica de imagem poderosa, não destrutiva e livre de rótulos. Uma aplicação emergente é a histologia raman estimulada, onde imagens de SRS de duas cores nas transições de proteína e lipídio de Raman são usadas para gerar imagens pseudo-hematoxilina e eosina. Aqui, demonstramos um protocolo para imagens de SRS em tempo real e duas cores para diagnóstico de tecido.

Raman estimulado em tempo real, duas cores, espalhando imagens do cérebro do rato para diagnóstico de tecido

Este protocolo descreve um método para facilitar a coleta de amostras de espécimes de prostatectomia radical. O objetivo é mapear, caracterizar e dissecar micro-macro amostras de tecido dos espécimes com base em critérios anatomopatológicos antes de armazená-los em um Biobanco.

Melhorando a confiabilidade do biobanco de tumores de próstata com técnica de amostragem aprimorada e caracterização histológica

A biópsia de próstata é o método diagnóstico padrão-ouro para o câncer de próstata. A biópsia de próstata guiada por fusão cognitiva, que combina ultrassom transretal com parâmetros de ressonância magnética pré-medidos, melhora a precisão da biópsia e aumenta a taxa de detecção de câncer de próstata clinicamente significativo.

Uma biópsia de próstata guiada por fusão cognitiva usando ressonância magnética multiparamétrica e ultrassom transretal

O gerenciamento integrado de imagens, a inteligência artificial (IA) e os sistemas de relatórios revolucionaram a prática da patologia diagnóstica. Neste artigo, apresentamos o FlexLIS, um sistema de última geração que permite que a IA auxilie os patologistas na realização de avaliações de imagens histopatológicas e na geração de relatórios de diagnóstico.

Introdução de um sistema integrado de gerenciamento de imagens de patologia, inteligência artificial e relatórios

Este protocolo apresenta uma abordagem multimodal que combina espectroscopia Raman e microscopia de fase tomográfica para fenotipagem não invasiva e sem marcação de células vivas de câncer de mama humano. Ele inclui um pipeline de análise fácil de usar e livre de viés humano para análise morfoquímica rápida e quantitativa, fornecendo insights moleculares e estruturais detalhados com aplicações em pesquisa de câncer e biologia celular.

Uma estrutura de imagem multimodal para avançar a fenotipagem de células vivas de câncer de mama sem rótulos

Aprenda a detectar câncer de próstata em biópsias usando histologia Raman estimulada e inteligência artificial. Este protocolo computacional melhora a razão tumor-tecidos e apoia biobancos para pesquisa oncológica.

Detecção e Isolamento de Câncer em Biópsias de Próstata Utilizando Histologia Raman Estimulada e Inteligência Artificial

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