Определение изменений физических свойств клеток имеет решающее значение для диагностики и лечения некоторых заболеваний, таких как рак. Но для постановки диагноза требуется опыт патологоанатома. Группа ученых разработала быстрый и простой метод анализа биоптатов тканей на наличие рака, благодаря которому патологоанатомы могут уйти в прошлое.
После биопсии раковой опухоли специалист-патолог должен проанализировать образец и дать оценку состояния ткани. Это процесс, который должен быть быстрым и точным, поскольку это обычно происходит, когда пациент находится на операционном столе.
Биопсия солидной опухоли является наиболее распространенным способом оценки злокачественности рака и ориентиром для хирургов ведение пациентов как во время, так и после операции. Но то, что кажется простым процессом, таковым не является. Патологоанатом должен разрезать и окрасить образец и исследовать его под микроскопом, прежде чем давать свое экспертное заключение; это очень трудоемко и ресурсоемко.
Ожидание заключения патологоанатома вскоре может уйти в прошлое, поскольку группа исследователей разрабатывает метод точного анализа солидных раковых опухолей примерно за 30 минут без консультации патологоанатома. Они проверили свой метод на ткани мышей.
В новом устройстве используется «измельчитель тканей» для измельчения образца до отдельных клеток, и этот процесс занимает менее пяти минут. Затем клетки анализируют с использованием флуоресцентной и деформируемой цитометрии в реальном времени (RT-FDC), в которой используется шприцевой насос для проталкивания потока отдельных клеток через микроскопическое сужение, где клетки подвергаются воздействию гидродинамического напряжения сдвига и давления.
Деформируемость клеток — полезный способ диагностики заболеваний, особенно инвазивности раковых клеток. Способность раковых клеток деформироваться означает, что они лучше проникают в другие клетки, что приводит к метастазированию опухоли.
RT-FDC может анализировать до 1000 клеток в секунду, что в 36 000 раз быстрее, чем более старые, более традиционные методы анализа деформируемости клеток. Делается изображение каждой клетки по мере ее прохождения, оценивая ее физические характеристики и различая подтипы клеток ткани только по изображению.
«При использовании традиционных методов анализа образца биопсии патологоанатом может только смотреть на клетки », — сказала Маркета Кубанкова, соавтор исследования. «Мы можем проводить физическое обследование отдельных клеток, и это дает нам гораздо больше информации для работы».
Но наблюдения за физической структурой клетки недостаточно для диагностических целей. Поэтому исследователи добавили ИИ в виде модели машинного обучения, которая оценивает данные, полученные с помощью RT-FDC, и быстро определяет, содержит ли образец биопсии опухолевые клетки.
Весь процесс, от обработки образца до данных анализ занял менее 30 минут, а это означает, что его можно провести, пока пациент еще находится на операционном столе, а результаты предоставить хирургу без необходимости привлечения патологоанатома.
Исследователи говорят, что это преимущество, потому что не всегда возможно связаться с патологоанатомом во время операции, а это означает, что в некоторых случаях образцы нельзя проанализировать до окончания операции.
«В зависимости от результата это часто означает, что через несколько дней пациент должен вернуться в больницу для еще одной операции», – говорят исследователи.
Помимо тестирования на наличие раковых опухолей, устройство было также используется для обнаружения воспаления тканей в модели воспалительного заболевания кишечника. Исследователи надеются, что их новый метод клеточного анализа когда-нибудь будет использоваться в клинических условиях.
«Это было исследование, подтверждающее правильность концепции — метод мог точно определить наличие опухолевой ткани в наших образцах очень быстро. быстро», — сказала Деспина Сотериу, соавтор исследования. «Следующим шагом будет продолжение очень тесного сотрудничества с клиницистами, чтобы определить, как этот метод лучше всего применить в клинике».
Исследование было опубликовано в журнале Nature Biomedical Engineering.
