Verbetering van de detectie, diagnose, en de behandeling van ziekten zoals kanker vereist meer gedetailleerde, snel, en flexibele beeldvormingstechnologie die artsen niet alleen kan laten zien hoe een specifiek orgaan eruitziet, maar ook wat er gebeurt in de cellen waaruit die weefsels bestaan.

In onderzoek gepubliceerd in Proceedings van de National Academy of Sciences , een team van het Rensselaer Polytechnic Institute ontwikkelde en demonstreerde op een snelle en uitgebreide manier een nieuwe techniek voor fluorescentie-levenslange beeldvorming van weefsel en cellen, waarmee de basis werd gelegd voor gebruik in een klinische omgeving.

"We bieden tools die veel toegankelijker zullen zijn voor de eindgebruikers, dat wil zeggen de biologen, maar ook de chirurg, " zei Xavier Intes, een hoogleraar biomedische technologie die dit onderzoek voor Rensselaer leidde.

Imaging over de levensduur van fluorescentie is lange tijd een nuttige manier geweest voor wetenschappers en ingenieurs om interacties op moleculair niveau binnen cellen te zien - een noodzakelijk hulpmiddel bij het identificeren van kanker en andere ziekten, en evalueren van de effectiviteit van medicijnen.

traditioneel, Intes zei, het op deze manier produceren van een afbeelding heeft veel tijd en complexe wiskundige hulpmiddelen gekost die sterk afhankelijk zijn van de gebruiker, waardoor het moeilijk is om consistente en reproduceerbare afbeeldingen te produceren. Die moeilijkheden vormden een belemmering voor het gebruik van dit type beeldvorming in een klinische setting.

Om die uitdagingen te overwinnen, het Rensselaer-team ontwierp een diep neuraal netwerk (DNN) om automatisch de wiskundige parameters in te stellen die een mens normaal gesproken zou doen, terwijl het ook een gedetailleerd beeld produceert dat interacties in cellen of weefsels kan laten zien terwijl ze plaatsvinden.

Dit werk bouwt voort op het eerdere onderzoek van het Rensselaer-team, waar ze een methode ontwikkelden om snel een enkel levensbeeld te reconstrueren. Deze nieuwe aanpak reconstrueert meerdere levensbeelden tegelijk, biedt een uitgebreid overzicht van meerdere biologische processen die plaatsvinden in het weefsel en de cellen, zei Pingkun Yan, een assistent-professor biomedische technologie en lid van het Centrum voor Biotechnologie en Interdisciplinaire Studies, die ook aan dit onderzoek heeft meegewerkt.

Het team, in samenwerking met biologen van het Albany Medical College, testte deze nieuwe techniek door kankercellen onder de microscoop en in levende systemen in beeld te brengen. Wat ze zagen, Intes zei, was dat hun DNN zo goed presteerde als, of in sommige gevallen beter dan, commerciële software die momenteel wordt gebruikt. Het team ontdekte ook dat deze techniek minder licht nodig had en toch gedetailleerde beelden produceerde. wat essentieel is voor biologische toepassingen.

Het succes van de onderzoekers brengt het veld dichter bij het gebruik van fluorescentie-levensduurbeeldvorming in een klinische setting om de effectiviteit van een bepaald medicijn op de individuele kankercellen van een persoon te evalueren - een belangrijk hulpmiddel dat nodig is om precisiegeneeskunde mogelijk te maken.

De onderzoekers konden deze DNN ook toepassen om het activiteitsniveau in cellen te visualiseren, een proces dat bekend staat als metabole beeldvorming. Deze benadering kan chirurgen in de operatiekamer helpen om te bepalen welk weefsel gezond is, en die ziek is en moet worden verwijderd.

"Dit is een technologie die veel klinische toepassingen mogelijk maakt. het kan worden gebruikt voor in vivo real-time beeldvorming van een tumor, die chirurgen kunnen helpen de laesie tijdens hun procedures te zien, waardoor ze kankerweefsel volledig kunnen verwijderen met minimale schade aan gezond weefsel, ' zei Jan.