Onderzoekers hebben een methode ontwikkeld voor chemische beeldvorming die darmkanker nauwkeuriger en efficiënter identificeert dan traditionele methoden.

Darmkanker is de vierde meest voorkomende kanker in het VK, waardoor 16, 000 doden per jaar. Vroeg ingrijpen zorgt voor de hoogste overlevingskans, maar symptomen kunnen vaak worden aangezien voor andere ziekten.

Deze nieuwe methode maakt gebruik van computeranalyse om infraroodbeeldvormingstechnieken te verbeteren en nauwkeurigere resultaten te produceren. de weg vrijmaakt voor clinici om patiënten efficiënter te diagnosticeren.

"Chemische foto's"

Het onderzoeksteam van het Department of Chemical Engineering aan het Imperial College London gebruikte Fourier-transform infrarood (FTIR) spectroscopische beeldvorming om 'chemische foto's' te maken van biopsieweefselmonsters variërend van gezond tot kankerachtig.

FTIR-beeldvorming omvat het schijnen van een infraroodstraal op een monster en meten hoeveel van dat licht wordt geabsorbeerd bij verschillende frequenties, die wordt gebruikt om een ​​visuele referentie van de chemische samenstelling van het monster te produceren.

De resultaten, gepubliceerd in Analytische en bioanalytische chemie , vertonen significante chemische verschillen in de monsters in verschillende stadia van de ziekte. Dit is belangrijk omdat celveranderingen op chemisch niveau plaatsvinden voordat fysieke misvormingen optreden, waardoor clinici veranderingen vroegtijdig kunnen detecteren.

Deze studie toont de waarde aan van het gebruik van FTIR-spectroscopische beeldvorming als diagnostisch hulpmiddel voor darmkanker, naast hulpmiddelen zoals colonoscopie, chirurgie en histopathologie.

Voorspellende modellen maken

De onderzoekers gebruikten ook een classificatieprogramma voor willekeurig bos (RF) om de gegevens van het spectroscopische beeld te analyseren. Daarbij, ze toonden voor het eerst aan dat alleen het vingerafdrukgebied van het midden-infraroodspectrum (7-10 micrometer) belangrijk is bij het diagnosticeren van kankerachtige maligniteit.

Dit is belangrijk omdat gegevens uit een breder spectrum van het spectrum een ​​groter risico lopen op vervorming door Mie-verstrooiing, waar lichtdeeltjes verstrooien, die alleen kan worden verholpen met een corrigerende lens of een complex computeralgoritme.

Door alleen de gegevens uit het vingerafdrukgebied te gebruiken, kan elk van deze langdurige processen worden geëlimineerd, en apparatuurtraining voor clinici minder tijdrovend gemaakt.

Toepassing in klinische instellingen

Hoewel deze studie beperkt was tot het opsporen van darmkanker, de onderzoekers hebben de resultaten gebruikt om modellen te creëren die het potentieel hebben om andere moeilijk te diagnosticeren kankers zoals slokdarmkanker toe te passen, en zelfs niet-kankerachtige anomalieën.

Hoofdonderzoeker Mevr. Cai Li Song zei:"We hebben een labelvrije digitale pathologie aangetoond door middel van infrarood spectroscopische beeldvormingstechniek met daaropvolgende chemometrie om ons in staat te stellen goedaardige en kwaadaardige colonpoliepen te onderscheiden. De resultaten moedigen ons aan om deze techniek over te dragen naar de werkelijke klinische instellingen om ziektedetectie verbeteren."

Professor Sergei Kazarian voegde toe:"Er is urgentie bij het ontwikkelen van nieuwe technieken, die de vroege stadia van kanker kan identificeren op een manier die verder gaat dan de huidige histopathologische benaderingen om de overlevingskansen te verhogen.

Door spectroscopische beeldvorming te koppelen aan geavanceerde machine learning-benaderingen, zal kanker vroegtijdig worden opgespoord en begrepen. Er is een opwinding over het hebben van een verbeterde nauwkeurigheid die vooruitgang belooft in de vroege detectie van kanker en differentiatie van ziektestadia.

Cai Li-lied, een uitstekende Ph.D. onderzoeker in mijn groep, heeft de spectrale gegevens verkregen van hoogwaardige en toegepaste innovatieve selectie van spectrale kenmerken voor de classificatie van darmkanker met hoge nauwkeurigheid, waardoor spectroscopische beeldvorming dichter bij klinische acceptatie komt."