助力高效癌症診斷—— 基於量子級聯激光的紅外顯微光譜技術

助力高效癌症診斷——基於(yu) 量子級聯激光的紅外顯微光譜技術

來源：Photonics.；編譯：海爾欣市場部

摘要

  德國波鴻魯爾大學(Ruhr- Universität Bochum，RUB)利用基於(yu) 量子級聯激光（QCL）的紅外顯微鏡實現迅捷的癌症診斷，在短時間內(nei) 獲取高質量診斷圖像，克服了紅外光譜影像臨(lin) 床診斷的主要障礙。該研究發表於(yu) Scientific Reports。

研究成果

  紅外光譜成像已被證明是一種可靠、自動化、且獨立於(yu) 操作員的組織分類方法，已用於(yu) 對腫瘤區域的組織薄片進行差異識別與(yu) 分類。然而，傳(chuan) 統的傅立葉紅外光譜（FTIR）顯微技術需要以天為(wei) 單位來分析樣品，其分析效率阻礙了紅外光譜成像在臨(lin) 床中的大規模應用。

  該研究小組開發了新的癌症診斷方法，用QCL取代FTIR技術，開發了基於(yu) QCL的紅外光譜顯微鏡。研究人員通過使用QCL的相幹光源產(chan) 生的高信噪比和單色譜線，將紅外光譜成像分析所需的時間從(cong) 數天縮短到了幾分鍾。例如,該技術獲取一個(ge) 2mm*2mm視場角(FOV)內(nei) ，1800cm-1~948cm-1波段範圍內(nei) 以2cm-1分辨率的紅外高光譜立方 (Spectral hypercube),僅(jin) 需47秒。與(yu) FTIR顯微鏡相比，基於(yu) QCL的紅外顯微鏡使用單頻率光源，從(cong) 而在非常短的測量時間內(nei) 隻針對感興(xing) 趣的區域獲得圖像，並對其進行詳細分析。結合生物信息圖像分析技術，基於(yu) QCL的紅外顯微鏡可以對癌症組織進行無染色的組織分類，並且可以實現全自動分析。

"我們(men) 將測量的時間縮短了160倍。"研究員Frederik Großerüschkamp說。

圖1.

基於(yu) QCL的全切片大腸癌組織薄切片的染色和紅外成像：（A）大腸癌薄切片的H&E染色圖像，顯示了患病結腸壁的形態結構。較重的紫色染色圖案在上部突出顯示了癌變區域，浸潤的炎症細胞分布在整個(ge) 組織樣本中。（B）索引彩色圖像，其中黃色表示浸潤性炎症細胞。（C）紅色像素代表與(yu) 臨(lin) 床病理學家的注釋相匹配的樣本癌變區域。

該團隊使用基於(yu) QCL光源的紅外顯微光譜成像分析了從(cong) 結直腸癌患者身上采集的110個(ge) 組織樣本。與(yu) 組織病理學（常規臨(lin) 床診斷的金標準）相比，該無染色方法的結果顯示出96％的敏感性和100％的特異性。作為(wei) 對照，研究組使用兩(liang) 個(ge) 不同的設備進行了測量，並且由多位操作者進行了分析。實驗證明這對結果沒有影響。

  研究人員Angela Kallenbach-Thieltges表示：“該方法現在非常快速、可靠，並且不依賴於(yu) 特定的設備或特定的操作者。這為(wei) 自動分類來自患者的組織樣本開辟了新途徑。”

  該小組認為(wei) ，其證明了QCL紅外光譜顯微成像是一種無損、無需染色標簽的技術，目前是一個(ge) 能夠用於(yu) 組織分類和生物標誌物研究的快速技術，下一步將針對尚未滿足的臨(lin) 床需求繼續開展大型研究。該團隊認為(wei) ，這能夠把基於(yu) 紅外光譜顯微成像的無染色標簽和自動組織分類推進臨(lin) 床程序，也能用於(yu) 生物標記物的搜索。

  現在，基於(yu) QCL的紅外光譜顯微成像技術能夠在短時間內(nei) 獲取高質量診斷圖像，克服了紅外影像臨(lin) 床翻譯的主要障礙。“研究結果使人們(men) 覺得高精度的紅外光譜癌症診療不再遙不可及，並且最終將被證明比傳(chuan) 統方法更成功。”研究人員Klaus Gerwert說。

參考文獻

1. Kuepper, C., Kallenbach-Thieltges, A., Juette, H. et al. Quantum Cascade Laser-Based Infrared Microscopy for Label-Free and Automated Cancer Classification in Tissue Sections. Sci Rep 8, 7717 (2018). 

2. QCL-based IR Microscopy Performs Rapid Cancer Diagnosis.