Badacze z UT Dallas opracowali nowe narzędzie obrazowania do wcześniejszego wykrywania nowotworów
Naukowcy z University of Texas at Dallas opracowali mikro-urządzenie obrazujące, które może być wykorzystane z endoskopem do wykrywania nowotworów na wcześniejszym etapie rozwoju.
Technologia wykorzystuje oświetlenie LED i obrazowanie hiperspektralne, aby rejestrować fale bliskiej podczerwieni i ultrafioletu, oprócz światła widzialnego rejestrowanego przez konwencjonalne kamery. Badacze z Erik Jonsson School of Engineering and Computer Science opisali swój kompaktowy prototyp w majowo-czerwcowym numerze czasopisma Journal of Medical Imaging.
Obrazowanie hiperspektralne, początkowo stosowane w obrazach satelitarnych i teleskopach orbitalnych, pozwala na analizę komórek w zakresie mikrometrów przy użyciu ultrafioletu i bliskiej podczerwieni. Analizując sposób, w jaki komórki odbijają i pochłaniają światło w szerokim zakresie spektrum elektromagnetycznego, można uzyskać obraz spektralny unikalny niczym odcisk palca.
„Dzięki obrazowaniu hiperspektralnemu możemy dodać potencjalnie setki wąskich długości fal, aby w czasie rzeczywistym ujawnić subtelne różnice w tkankach, których standardowa kamera nie wykryje” – powiedział dr Baowei Fei, profesor inżynierii biomedycznej, dyrektor Center for Imaging and Surgical Innovation oraz autor korespondencyjny badania. – „Różne typy tkanek mają unikalne sygnatury spektralne, które potencjalnie mogą pomóc lekarzom w dokładniejszym wykrywaniu komórek nowotworowych”.
Zespół Fei, działający w Quantitative BioImaging Laboratory, od lat rozwija technologię obrazowania hiperspektralnego połączoną ze sztuczną inteligencją (AI) do identyfikacji i przewidywania obecności komórek nowotworowych. Badania są wspierane przez National Institutes of Health oraz Cancer Prevention & Research Institute of Texas (CPRIT).
Fei, który pełni funkcję profesora systemowej biologii w UT Dallas oraz profesora radiologii w UT Southwestern Medical Center, już w 2019 roku wykazał potencjał tej technologii w szybkim i precyzyjnym identyfikowaniu komórek nowotworowych. W najnowszej pracy badacze opisali, w jaki sposób udało im się zminiaturyzować system na tyle, aby mógł zostać zintegrowany z urządzeniami, takimi jak endoskopy stosowane w diagnostyce chorób przewodu pokarmowego.
Prototyp wykorzystuje oświetlenie LED, co umożliwia rejestrację danych hiperspektralnych z odpowiednią szybkością do uzyskania obrazów w czasie rzeczywistym w trakcie procedur medycznych. Dotychczas został przetestowany na próbkach tkankowych, ale wymaga dalszych badań przed zastosowaniem klinicznym.
Nowotwory układu pokarmowego należą do najczęściej występujących – w samych Stanach Zjednoczonych w bieżącym roku spodziewanych jest 362 200 diagnoz i 174 520 zgonów, według American Cancer Society. Standardowa endoskopia może przeoczyć około 10% nowotworów przewodu pokarmowego, w tym raka przełyku, trzustki, żołądka, jelita grubego, odbytnicy, odbytu, wątroby, pęcherzyka żółciowego i jelita cienkiego.
Celem Fei jest rozwój technologii hiperspektralnej możliwej do zastosowania w diagnostyce wielu typów nowotworów i wystarczająco małej, by można ją było umieścić w tanich, przenośnych urządzeniach osobistych, takich jak smartfon czy elektroniczne pióro, które pacjent mógłby wykorzystać np. do przeskanowania skóry lub jamy ustnej.
„W praktyce pacjent mógłby samodzielnie wykonać skan, a informacje byłyby bezprzewodowo przesyłane do chmury. Sztuczna inteligencja mogłaby następnie ocenić, czy zmiana jest podejrzana, i skierować pacjenta do ośrodka medycznego na dalszą diagnostykę” – wyjaśnił Fei. – „Naszym celem jest stworzenie systemów obrazowania, które będą dostępne i opłacalne, a zarazem pozwolą wykrywać nowotwory we wcześniejszych stadiach, ograniczając potrzebę zbędnych biopsji i badań”.
Współautorami badania byli m.in. pierwsza autorka Naeeme Modir, doktorantka inżynierii biomedycznej, dr Ling Ma, adiunkt badawczy w dziedzinie inżynierii biomedycznej, a także byli naukowcy UT Dallas – James Dormer i dr Maysam Shahedi.
Badania finansowane były przez National Cancer Institute (granty R01CA288379 i R01CA204254) oraz CPRIT (RP240289 i RP240542).
Źródło: University of Texas at Dallas, Journal of Medical Imaging, UT Dallas researchers develop new imaging tool for earlier cancer detection
DOI: 10.1117/1.JMI.12.3.035002
