Ученые с 87% точностью диагностировали опухоли головного мозга по свечению тканей

Ученые предложили технологию для высокоточной диагностики опухолей головного мозга. Метод, основанный на анализе флуоресценции — собственного свечения — тканей, позволил с точностью до 87% выявить новообразования и определить зоны инфильтрации — места, где раковые клетки проникают в окружающие здоровые ткани. Разработка поможет точнее определять границы злокачественных опухолей в головном мозге и тем самым повысить эффективность хирургического вмешательства для их удаления. Результаты исследования, поддержанного грантом Российского научного фонда (РНФ), опубликованы в журнале Biomedical Optics Express.

Глиомы — наиболее распространенный тип опухолей головного мозга, который поражает вспомогательные клетки нервной ткани (глию). Чаще всего их удаляют хирургически, и от точности работы хирурга зависит прогноз лечения. При этом, по статистике, от 50 до 90% глиом дают рецидивы. Такая высокая вероятность повторного появления опухоли связана с тем, что глиомы часто не имеют четкой границы: они прорастают в окружающие здоровые ткани, формируя так называемую зону инфильтрации. Из-за этого очень сложно определить, где на самом деле заканчиваются опухолевые клетки. Существующие методы диагностики недостаточно точно определяют зону инфильтрации, поэтому нужны доступные и точные альтернативы.

Ученые из Приволжского исследовательского медицинского университета (Нижний Новгород) предложилииспользовать для диагностики глиом метод макро-FLIM. Большинство тканей, в том числе нервная, под действием света определенных длин волн испускают собственное свечение (флуоресценцию). При этом, если внешний источник света выключить, флуоресценция еще какое-то время будет сохраняться, после чего исчезнет. Именно длительность такого затухания сигнала исследователи отслеживают в рамках подхода макро-FLIM. Этот период, называемый временем жизни флуоресценции, отличается у нормальных и опухолевых клеток, а потому его можно использовать для диагностики.

Авторы исследовали с помощью такого подхода образцы тканей головного мозга, взятые у 53 пациентов с глиомами. Образцы сканировали на конфокальном макросканере, который возбуждал флуоресценцию лазером и измерял время ее затухания в каждой точке снимка. Ученые анализировали полученные «карты флуоресценции» вручную и с использованием алгоритма машинного обучения, подготовленного к работе с подобными изображениями.

Анализ изображений — как «ручной», так и с использованием машинного обучения — показал, что метод макро-FLIM позволяет выявлять глиомы с точностью до 87%. Более того, с его помощью ученым удалось отследить зоны инфильтрации опухоли в здоровые ткани, что критически важно для точного хирургического удаления новообразований. В отличие от традиционного гистологического исследования, новый метод дает возможность обнаруживать участки опухоли в удаленном образце ткани прямо во время операции, кроме того, он не требует никакой пробоподготовки и специальной окраски срезов.

«Предложенный подход поможет точнее определять границы высоко злокачественных глиом. Интеграция метода с алгоритмами машинного обучения позволяет рассматривать его как основу для нового инструмента оптической биопсии, направленного на повышение эффективности и безопасности операционного удаления новообразований. В дальнейшем мы планируем расширить выборку пациентов, улучшить точность автоматического распознавания опухолей и провести сопоставление изображений FLIM не только с их морфологическими, но и с молекулярными особенностями», — рассказывает участник проекта, поддержанного грантом РНФ, Марина Ширманова, доктор биологических наук, заместитель директора по науке НИИ экспериментальной онкологии и биомедицинских технологий Приволжского исследовательского медицинского университета.