Yöntem makalesi

Uyarılmış Raman Histolojisi ve Yapay Zeka Kullanılarak Prostat Biyopsilerinde Kanserin Tespiti ve İzolasyonu

1.7K görüntüleme

⸱

DOI:

10.3791/68083

⸱

10 Haziran 2025

 ,  ,  ,  ,  ,  , 
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

Bu makalede

Özet

Burada, kanser-doku oranını iyileştirmek için örnek hazırlama, görüntüleme ve yapay zekaya odaklanan, geleneksel histopatolojiye göre avantajları nedeniyle biyopsi örneklerinde uyarılmış Raman histolojisi (SRH) kullanarak prostat kanserini tespit etmek için standart bir protokol sunuyoruz. Ek olarak, transkriptomik, organoid veya ksenogreft modelleri için biyobankacılığı ve intraoperatif cerrahi sınırların belirlenmesini destekler.

Özet

Prostat kanseri, dünya çapında erkekleri etkileyen en yaygın malignitelerden biri olmaya devam etmekte ve etkili müdahale ve tedavi için hassas tıpta erken teşhis ve ilerlemeleri çok önemli hale getirmektedir. Prostat kanseri tespitinde entegre yapay zeka (AI) ile uyarılmış Raman histolojisini (SRH) kullanmak için standart bir protokol sunulmuştur ve geleneksel histopatolojik yöntemlere göre önemli ilerlemeler sunmaktadır. SRH, taze, lekelenmemiş dokuların neredeyse gerçek zamanlı, etiketsiz görüntülenmesi yoluyla verimliliği artırarak ve böylece geleneksel biyopsi analiziyle ilişkili gecikmeleri ortadan kaldırarak bu ilerlemeleri sağlar.

Prostat biyopsilerinde, lipidlerle ilişkili CH2 bağlarının ve proteinler ve DNA'ya bağlı CH3 bağlarının spesifik titreşim frekanslarını tespit etmek için uyarılmış Raman saçılımı (SRS) mikroskobu kullanılarak, kanserli ve iyi huylu dokular ayırt edilebilir. Yapay zeka modeli, prostat kanserini tanımlamada %98,6 doğruluk sağlayarak tanısal hassasiyeti daha da artırır. Protokol, numune hazırlama, görüntüleme ve veri analizi için temel adımları ana hatlarıyla belirtir, gelişmiş biyobankacılık süreçlerini kolaylaştırır ve transkriptomik ve ksenogreft çalışmaları gibi aşağı akış uygulamalarını mümkün kılar. Bu yaklaşım, tanısal iş akışını hızlandırır ve intraoperatif uygulamalar için umut vaat eder ve potansiyel olarak cerrahların intraoperatif olarak pozitif marjları belirlemesine yardımcı olur. Ek olarak, kanser-doku oranlarını yeniden tarama ve ayarlama yeteneği, biyopsi örneklerinin daha özel bir analizine olanak tanıyarak işlenmemiş dokularda tümör tespitini geliştirir. SRH'nin klinik uygulamada yaygın olarak benimsenmesi için daha fazla araştırma ve doğrulama gereklidir.

Giriş

Prostat kanseri, küresel olarak erkekleri etkileyen önde gelen malignitelerden biri olmaya devam etmektedir ve erken teşhis, başarılı müdahale ve tedavi için çok önemlidir1. Tarihsel olarak, prostat kanseri tanısı büyük ölçüde prostat biyopsi örneklerinin histopatolojik değerlendirmesine, en yaygın olarak Hematoksilen ve Eozin (H & E) boyaması2 yoluyla dayanmıştır. Etkili olmakla birlikte, geleneksel prostat biyopsi analizi yöntemleri, prosedürel ve lojistik faktörler nedeniyle şehre veya ülkeye bağlı olarak tipik olarak birkaç gün ila haftalarca süren bir bekleme süresine neden olur. Bu gecikmeler, formalin fiksasyonu, parafin gömme, kesit alma ve H&E boyama dahil olmak üzere çok sayıda emek yoğun adımdan kaynaklanır. Bu nedenle, yüksek hacimli biyopsi örnekleri ile birleşen kümülatif işlem süresi, tanı ve tedavi planlamasını geciktirebilir.

Görüntüleme teknolojilerindeki son gelişmeler, özellikle Raman saçılımı (SRS) mikroskobunu uyarmış, arka plandan bağımsız ve kolayca yorumlanabilen sağlam bir görüntüleme yöntemi sağlayarak tanı uygulamalarını dönüştürebilmektedir 3,4. SRS, numune ile etkileşime giren pompa ışını (ωp) ve Stokes ışını (ωs) olmak üzere iki lazer ışını kullanır. Frekans farkı (Δω = ωp −ωs) belirli bir moleküler titreşim frekansıyla (Ω) eşleştiğinde, uyarılmış Raman kazancı veya kaybı nedeniyle sinyal yükseltilir. Bu işlem, moleküler titreşimlerin kontrastını artırarak dokuların son derece hassas görüntülenmesine olanak tanır 3,4. SRS, lipitlerle ilişkili CH2 germe titreşimleri (2.845 cm-1) ve proteinler ve DNA4 ile bağlantılı CH3 germe titreşimleri (2.930 cm-1) ile ilişkili moleküler titreşimlerin tespit edilmesini sağlar. SRS sinyalinin algılanması tipik olarak, zayıf titreşim sinyallerinin arka plan gürültüsünden hassas bir şekilde izole edilmesine izin veren yüksek frekanslı bir modülasyon transfer şemasını içerir.

SRS mikroskobu, fiziksel doku kesitine ihtiyaç duymadan hassas üç boyutlu görüntülemeyi mümkün kılan optik kesit alma özelliklerine sahiptir. Bu, pompanın ve Stokes lazer ışınlarının, numune içinde belirli moleküler titreşimlerin uyarıldığı kırınım sınırlı bir noktada hizalanması ve odaklanmasıyla elde edilir. SRS'nin lazerlerin yoğunluğuna olan ikinci dereceden bağımlılığından türetilen konfokal doğası, odak dışı katkıları hariç tutarak ve yüksek oranda lokalize kimyasal bilgi sağlayarak sinyallerin odak düzlemiyle sınırlı olmasını sağlar 5,6. Bu derinlemesine çözümlenmiş görüntüleme, mekanik dilimlemeyi ortadan kaldırarak, işlem süresini kısaltarak ve numunenin biyolojik ve moleküler bağlamını koruyarak doku bütünlüğünü korur.

SRS ilkeleri üzerine inşa edilen uyarılmış Raman histolojisi (SRH), bu moleküler titreşim verilerini gerçek zamanlı olarak taze, lekelenmemiş dokunun sahte H&E görüntülerini oluşturmak için kullanır ve böylece klinisyenlere daha hızlı ve daha verimli tanı araçları sağlar 7,8. Yüksek kaliteli görüntüler üretme yeteneği, SRH'yi araştırma ve potansiyel klinik uygulamalar için vazgeçilmez bir araç haline getirmiştir9. Son zamanlarda, SRH kullanılarak yapılan intraoperatif sınır değerlendirmesi, kısmi bez ablasyonu ve radikal prostatektomi sırasında neredeyse gerçek zamanlı patolojik geri bildirim sağladı ve anında tedavi ayarlamalarına izin verdi10,11.

SRH görüntüleyici, doku bileşimi hakkında bilgi sağlamak için içsel moleküler titreşimlerden yararlanır. SRH, CH2 ve CH3 titreşim özelliklerini analiz ederek kanserli prostat dokularını iyi huylu prostat dokularından etkili bir şekilde ayırt etmek için kullanılabilir 7,12. SRH görüntüleyici bu titreşimleri yakalar ve nükleer kontrastı artıran sahte H&E görüntüleri üretir, geleneksel histopatolojiye hızlı bir alternatif olarak hizmet eder ve doku boyutuna bağlı olarak 2-8 dakika içinde yüksek kaliteli görüntüler sunar 7,8.

İşlenmemiş prostat biyopsilerinin hızlı patolojik incelemesinde SRH'nin etkinliği değerlendirildi. Patologlar, prostatektomi örneklerinden ex vivo olarak elde edilen prostat biyopsi çekirdeklerinden SRH görüntülerini yorumlamak için eğitildi8. SRH tarama yöntemi, dakikalar içinde yüksek çözünürlüklü görüntülerin elde edilmesini sağlamak için optimize edildi ve geleneksel histopatolojiye kıyasla gereken süreyi önemli ölçüde azalttı. İyi huylu ve kötü huylu histolojinin bir karışımını içeren biyopsi örnekleri, patologlar için bir eğitim seti görevi gördü ve daha sonra SRH ile görüntülenen ve H & E boyama ile işlenen ayrı bir biyopsi setinin kör bir değerlendirmesini yaptı. Sonuçlar, prostat kanserini tanımlamak için ortalama patolog doğruluğunun %95.7 olduğunu ve klinik olarak anlamlı kanserleri tespit etmede iyi bir uyum olduğunu gösterdi, bu da SRH'nin neredeyse gerçek zamanlı tanıyı etkili bir şekilde destekleyebileceğini gösteriyor8.

Sonraki çalışmalarda, tanısal doğruluğu, verimliliği ve uygulama kolaylığını daha da artırmak için yapay zeka (AI) entegre edildi. Bu yapay zeka modeli, SRH tarafından yakalanan titreşimsel ve morfolojik özellikleri analiz etmek için derin öğrenme tekniklerini kullanır ve prostat biyopsi örneklerinin iyi huylu, kanserli ve tanısal olmayan bölgelere otomatik olarak sınıflandırılmasını sağlayarak patolojik değerlendirme sürecini önemli ölçüde kolaylaştırır9. SRH-AI entegrasyonu, sırasıyla %96,3 ve %96,6 duyarlılık ve özgüllük oranlarıyla prostat kanseri tespitinde %96,5'e ulaşarak etkileyici bir doğruluk göstermiştir9. Yapay zekayı SRH ile entegre ederek, deneyimli patologlarınkiyle eşleşen tanısal performans elde edildi.

SRH'nin patologlarla kapsamlı bir şekilde değerlendirilmesi ve SRH görüntüleyiciye entegre edilmiş bir AI modelinin geliştirilmesi sayesinde, bu teknolojinin yetenekleri önemli ölçüde geliştirilmiştir. Bu protokol, prostat biyopsi örneklerinin hazırlanması, SRH görüntüleyici kullanılarak görüntülenmesi ve verilerin yapay zeka destekli araçlarla analiz edilmesi için ayrıntılı adımları özetlemektedir. Araştırmacılar ve klinisyenler bu adımları izleyerek prostat kanseri tespitini, araştırmasını ve tedavisini geliştirmek için bu yeni teknikten yararlanabilirler.

Erişim kısıtlı. Bu içeriği görüntülemek için lütfen giriş yapın veya deneme sürümünü başlatın.

Protokol

Bu protokol, insan örneklerinin kullanımını içerir ve British Columbia Üniversitesi'nin insan bakımı yönergelerine uyar. Araştırma, Kurumsal İnceleme Kurulu (IRB) tarafından aşağıdaki etik onay numaraları altında onaylanmıştır: SRH: H23-00459, AI: H24-00585 ve Biobank: H21-03722. Örneklerin toplanmasından önce tüm insan deneklerden yazılı bilgilendirilmiş onam alındı. Katılımcıların korunmasını ve gizliliğini sağlamak için tüm prosedürler kurumsal ve düzenleyici etik standartlara uygun olarak yürütülmüştür.

1. SRH Görüntüleyiciyi açın

  1. SRH görüntüleyiciyi açın (Şekil 1A). Lazerin doğru görüntüleme için optimum çalışma sıcaklığına ulaşmasını sağlamak için sistemin 30 dakika ısınmasına izin verin.

2. Sıvı haznesini hazırlayın

  1. Sterilize suyla doldurulmuş 50 mL'lik bir şırıngayı, SRH görüntüleyici arayüzünün sol tarafındaki şırınga valfine takın (Şekil 1B). Uygun sıvı dolaşımını sağlamak için şırınganın güvenli bir şekilde takıldığından emin olun.

3. Sisteme giriş yapın

  1. Sistem yüklendikten sonra, Kullanıcı Adı ve Parolayı girmek için dokunmatik ekranı kullanın.
  2. Uygun kullanıcı adını seçin ve parolayı yazın. Oturum aç'a dokunun.
  3. Çalışmanın Amerika Birleşik Devletleri veya Avrupa Birliği dışında kullanılması durumunda araştırma amaçlı olduğunu kabul etmek için Feragatnameyi kabul edin.

4. Yeni Bir Çalışma Oluşturun

  1. Görüntüleme seçeneklerinden Yeni Çalışma Oluştur'u seçin: Yeni Çalışma Oluştur, Mevcut Çalışmaya Devam Et ve Mevcut Etüdü Görüntüle.

5. Vaka Bilgilerini Girin

  1. Soyadı, Ad, Tıbbi Kayıt Numarası, Doğum Tarihi, Erişim Numarası, Deneme Kimliği, Doktor Adı, Oda Numarası, Birincil Anatomik Konum ve Analiz Modülü dahil olmak üzere ilgili vaka bilgilerini girin.
  2. Örnekleri John Doe olarak kaydedin (örneğin).
  3. Birincil Anatomik Konum altında, Prostat (Yalnızca Araştırma Kullanımı)'yı seçin.
  4. Analiz Modu için, prostat kanseri tespiti için entegre yapay zekayı kullanmak üzere Prostat Kanseri (Yalnızca Araştırma Kullanımı) öğesini seçin.

6. Çalışma oluşturmayı tamamlayın ve sıvı odasını doldurun

  1. Vaka bilgilerini girdikten sonra Çalışma Oluştur'a dokunun.
  2. Sistem tarafından istendiğinde, verilerin yalnızca araştırma amaçlı kullanılacağını onaylamak için Onayla'ya dokunun.
  3. Sıvı Haznesini talimatlara göre sterilize edilmiş suyla doldurun.
  4. İstendiğinde İleri'ye dokunun, ardından görüntülenen seçeneklerden Al'ı seçin.
  5. Yeni Numune Yükle'ye dokunun, sistem Numune Hazırla ve NIO Slaytını Yükle mesajını gösterecektir.

7. Numune ve lamın hazırlanması

  1. Prostat biyopsi slaytını alın. Ekli lamel dikkatlice açmak için dişlerle doku forseps kullanın. Slaytı ve lamel açık tutarken, RPMI ortamından prostat biyopsisini sürgünün oluğuna güvenli bir şekilde yerleştirmek için doku forsepslerini kullanın. Lameli yavaşça kapatın ve numuneyi sabitleyin.
  2. SRH görüntüleyici arayüzündeki sürgü tutucuyu açın ve hazırlanan sürgüyü doğru hizalamayı sağlayarak sürgü tutucuya yerleştirin. SRH görüntüleyici kapağını kapatın. Sistem kapalı kapağı algıladığında, devam etmek için İleri'ye dokunun.

8. Görüntüleme alma parametrelerini ayarlayın

  1. Aşağıdaki görüntüleme parametrelerini ayarlayın:
    1. Örnek Adı için: İlk biyopsi için Biyopsi 1 A'yı seçin.
    2. Tarama Alanı için: Tüm biyopsini taramak için 0.4 mm x 6.1 mm, 3 bölge (Yalnızca Araştırma Kullanımı) seçin.
    3. Scan Position (Tarama Konumu) için: Tarama konumunu manuel olarak ayarlamak için ekrandaki görüntüyü kullanın.
  2. Devam etmek için Görsel Al'a dokunun.
  3. Ekranda görüntülenen örnek ayrıntılarını gözden geçirin ve Devam Et'i seçerek onaylayın.

9. SRH görüntüsünü edinin

  1. SRH görüntüleyicinin otomatik odaklama yapmasına ve son SRH görüntüsünü oluşturan görüntüleri almasına izin verin.
  2. Görüntüleyicinin biyopsiyi Şekil 2A'da gösterildiği gibi üç bölümde (tarama 1, tarama 2 ve tarama 3) taramasına izin verin.
  3. Görüntüleyicinin tam bir SRH görüntüsü oluşturmak için bölümleri birleştirmesine izin verin (Şekil 2B), değerlendirme için sahte bir H&E görüntüsü üretin.

10. SRH görüntüsünün görüntülenmesi

  1. Taze, lekelenmemiş prostat biyopsisinin SRH görüntüsünü görüntüleyin. Görüntü, CH2 moleküler titreşimlerini (lipitlerle ilişkili) ve CH3 moleküler titreşimlerini (proteinler ve DNA ile ilgili) vurgulayan pembe / mor bir renk şeması kullanarak H&E boyamayı taklit eder.

11. SRH görüntüsünün yalnızca araştırma amaçlı yapay zeka yorumu

  1. Ekrandaki (>>) simgesine tıklayarak AI kaplamasını uygulayın. AI kaplaması, kanser bölgelerini kırmızı renkte, kanser olmayan bölgeleri yeşil renkte ve tanısal olmayan bölgeleri mor renkte tanımlar (Şekil 3A).
  2. Kanser dokusu, kanser olmayan doku ve tanısal olmayan doku yüzdesini ölçen çubuk grafiği gözden geçirin (Şekil 3B).
  3. (<<) simgesine tıklayarak AI kaplaması olmadan orijinal SRH görüntüsüne dönün.

12. SRH görüntüsünün yakınlaştırılması ve gezinmesi

  1. Biyopsinin farklı bölgelerini ayrıntılı olarak keşfetmek için dokunmatik ekrandaki yakınlaştırma ve uzaklaştırma işlevlerini kullanın.
  2. Biyopsi örneğinin kapsamlı bir incelemesi için görüntüde hareket etmek için gezinme simgelerini kullanın.

13. Seçilen dokunun izolasyonu

  1. İlk taramadan sonra, biyopsiyi slayttan dikkatlice çıkarın. Ekli lamel kaldırmak için dişlerle doku forseps kullanın ve biyopsiyi nazikçe serbest bırakın.
  2. Kırpma işlemi sırasında doku bütünlüğünü korumak için biyopsiyi tuzlu suya batırılmış nemli bir Telfa üzerine yerleştirin.
  3. Çıkarılması için en uygun bölgeleri belirlemek üzere kaplamayı görsel olarak değerlendirerek SRH görüntüsünün yapay zeka tarafından oluşturulan kaplamasında tanımlanan kanser olmayan alanları kesmek için cerrahi bir bıçak kullanın. Kanser-doku oranını artırmak için tipik olarak biyopsinin uçlarında bulunan alanları çıkarmaya odaklanın. Yeniden tarama için yeterli doku kaldığından emin olun.

14. Biyopsiyi tekrar tarayın

  1. Adım 9-11'de belirtilen aynı prosedürü izleyerek biyopsiyi yeniden tarayın.
  2. Artan kanser-doku oranını doğrulamak için tarama alanını ve konumunu ayarlayın (Şekil 3C-E'de görülmektedir). Kanser ve kanser olmayan bölgelerin yüzdelerini doğrulamak için güncellenmiş SRH görüntüsünü ve AI kaplamasını inceleyin.
  3. İstenen oran elde edilene kadar kırpmayı ve yeniden taramayı tekrarlayın.

15. Biyobankacılık ve kriyoprezervasyon

  1. Dişlerle doku forsepsleri kullanarak biyopsiyi slayttan çıkarın. Biyopsiyi bir kriyotüpe yerleştirin.
  2. Numunenin hızlı bir şekilde korunmasını sağlamak için kriyotüpü sıvı nitrojen içinde dondurun.
  3. Uzun süreli koruma için sıvı nitrojen içindeki kriyotüpü -80 °C'lik bir dondurucuya veya sıvı nitrojen depolama tesisine aktarın.

16. Görüntü verilerini dışa aktarın

  1. Görüntü verilerini depolama ve daha fazla analiz için dışa aktarmak için Kağıt Uçak Simgesine dokunun.
  2. Dışa aktarma konumunu seçmek için Dışa Aktarma Konumunu Seç seçeneğine dokunun ve USB (Kimliksizleştirilmiş), USB (Tamamlandı) ve iPhone (Tamamlandı) arasından seçim yapın. USB (Tam) öğesini seçin ve veri aktarımı için harici bir sabit disk seçin.
  3. Dışa aktarılacak görüntü serisini seçmek için, belirli bir seri yerine hasta için tüm SRH görüntü serilerini dışa aktarmak üzere Tüm Çalışma'yı seçin.
  4. Sistemin Dışa Aktarma İşlemde mesajını göstermesini bekleyin ve dışa aktarma tamamlandığında Onayla'ya dokunun.

17. SRH mikroskobunu kapatın

  1. Exit (Çıkış) öğesine dokunun ve ekranda görüntülenen kapatma talimatlarını izleyin.
  2. Görüntü verilerini arşivlemek isteyip istemediğiniz sorulduğunda Olmadan Devam Et'i seçin (zaten dışa aktarılmışsa).
  3. Numuneyi uygun laboratuvar protokollerine göre atın.
  4. İleri'ye dokunun ve talimatlara uygun olarak ekli şırıngayı kullanarak sıvı haznesini boşaltın.
  5. İstendiğinde İleri'ye dokunun, ardından görüntülenen seçeneklerden Evet'i seçin.
  6. Şırıngayı çıkarın ve atın.
  7. SRH mikroskobunu tamamen kapatmak için Kapat'a dokunun.

Erişim kısıtlı. Bu içeriği görüntülemek için lütfen giriş yapın veya deneme sürümünü başlatın.

Sonuçlar

Yapay zeka ile entegre SRH uygulaması, biyopsi örneklerinde prostat kanserinin dakikalar içinde hızlı bir şekilde tespit edilmesini ve karakterizasyonunu gösterdi. Şekil 2A , biyopsi numunesi boyunca üç farklı taramanın (tarama 1, tarama 2 ve tarama 3) gerçekleştirildiği SRH görüntüleyicinin çok adımlı tarama prosedürünü özetlemektedir. Her tarama, kapsamlı bir SRH görüntüsü oluşturmak için gerekli olan lipid, protein ve DNA içeriğine karşılık gelen benzersiz moleküler titreşim imzalarını ya...

Erişim kısıtlı. Bu içeriği görüntülemek için lütfen giriş yapın veya deneme sürümünü başlatın.

Tartışma

Prostat kanseri tespiti için SRH protokolü, tıbbi görüntüleme ve histopatolojide önemli bir ilerlemeyi temsil etmektedir. SRH, taze, lekelenmemiş dokunun neredeyse gerçek zamanlı, etiketsiz görüntülenmesini sağlayarak, geleneksel histopatolojik yöntemlerle ilişkili gecikmeler olmadan işlenmemiş dokuların hızlı kanser tespitine olanak tanır 3,4,5,6,7,8,9.

Erişim kısıtlı. Bu içeriği görüntülemek için lütfen giriş yapın veya deneme sürümünü başlatın.

Açıklamalar

C. Freudiger, Invenio Imaging'in bir çalışanı, hissedarı ve yöneticisidir ve bağımsız olarak lisanslanmış uyarılmış Raman spektroskopik mikroskobu patentlerine sahiptir. A. Ion-Margineanu, Invenio Imaging'in bir hissedarıdır.

Teşekkürler

Vancouver Prostat Merkezi ve NYU Langone Health'teki araştırma ekibinin katkılarını ve Invenio Imaging tarafından sağlanan teknik desteği takdir ediyoruz. Bu çalışma, British Columbia Sağlık Bakanlığı İnovasyon Merkezi tarafından finanse edildi.

Erişim kısıtlı. Bu içeriği görüntülemek için lütfen giriş yapın veya deneme sürümünü başlatın.

Malzemeler

Bu makalede kullanılan malzemelerin listesi
AdŞirketKatalog numarasıYorumlar
Tezgah Üstü Sıvı Azot KabıTermo Bilimsel11-670-4B
SitotüpGreiner Biyo-Bir126279
Dumont #5 İnce ForsepsGüzel Bilim Araçları11254-20
NIO Prostat Biyopsi SlaytıInvenio Görüntüleme A.Ş.AT0013
RPMI ÇözümüThermo Fisher Bilimsel11875093
Tuzlu Su ÇözeltisiBaxter
SRH Görüntüleyici (NIO Lazer Görüntüleme Sistemi)Invenio Görüntüleme A.Ş.
Cerrahi BıçakFisher Bilimsel501094395

Kaynaklar

  1. Siegel, R. L., Miller, K. D., Jemal, A. Cancer statistics, 2020. CA Cancer J Clin. 70 (1), 7-30 (2020).
  2. Epstein, J. I., et al. 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. Am J Surg Pathol. 40 (2), 244-252 (2016).
  3. Freudiger, C. W., et al. Stimulated Raman scattering microscopy with a robust fibre laser source. Nat Photonics. 8 (2), 153-159 (2014).
  4. Freudiger, C. W., et al. Label-free biomedical imaging with high sensitivity by stimulated Raman scattering microscopy. Science. 322 (5909), 1857-1861 (2008).
  5. Hu, F., Shi, L., Min, W. Biological imaging of chemical bonds by stimulated Raman scattering microscopy. Nat Methods. 16 (9), 830-842 (2019).
  6. Cheng, Q., Miao, Y., Wild, J., Min, W., Yang, Y. Emerging applications of stimulated Raman scattering microscopy in materials science. Matter. 4 (5), 1460-1483 (2021).
  7. Orringer, D. A., et al. Rapid intraoperative histology of unprocessed surgical specimens via fibre-laser-based stimulated Raman scattering microscopy. Nat Biomed Eng. 1, 0027(2017).
  8. Mannas, M. P., et al. Stimulated Raman histology, a novel method to allow for rapid pathologic examination of unprocessed, fresh prostate biopsies. Prostate. 83 (11), 1060-1067 (2023).
  9. Mannas, M. P., et al. Stimulated Raman histology interpretation by artificial intelligence provides near-real-time pathologic feedback for unprocessed prostate biopsies. J Urol. 211 (3), 384-391 (2024).
  10. Mannas, M. P., et al. Intraoperative margin assessment with near real time pathology during partial gland ablation of prostate cancer: A feasibility study. Urol Oncol. 43 (1), 64.e19-64.e25 (2024).
  11. Mannas, P. M., et al. MP61-18 stimulated Raman histology, a novel method for intraoperative surgical margin assessments during robotic assisted laparoscopic prostatectomy. J Urol. 209 (Supplement 4), (2023).
  12. Hollon, T., et al. Artificial-intelligence-based molecular classification of diffuse gliomas using rapid, label-free optical imaging. Nat Med. 29 (4), 828-832 (2023).
  13. Lee, M., et al. Recent advances in the use of stimulated Raman scattering in histopathology. Analyst. 146 (3), 789-802 (2021).
  14. Sarri, B., et al. In vivo organoid growth monitoring by stimulated Raman histology. Npj Imaging. 2 (1), 18(2024).
  15. Ao, J., et al. Stimulated Raman scattering microscopy enables Gleason scoring of prostate core needle biopsy by a convolutional neural network. Cancer Res. 83 (4), 641-651 (2023).

Erişim kısıtlı. Bu içeriği görüntülemek için lütfen giriş yapın veya deneme sürümünü başlatın.

Yeniden basım ve izinler

Bu JoVE makalesinin metnini veya şekillerini yeniden kullanmak için izin iste

İzin iste

Etiketler

Prostat Kanseri TespitiSRS MikroskobisiEtiketsiz G r nt lemeBiyopsi rne i Haz rlamaTan sal AkT m r Tespitintraoperatif Uygulamalar

İlgili makaleler