"Прибор разработан таким образом, чтобы быть совместимым с иглами, которые в настоящее время используются для биопсии печени", - сказал Евгений Жеребцов, член исследовательской группы из Орловского государственного университета в России. "Таким образом, в один прекрасный день он может помочь хирургам более точно ориентироваться в инструменте для биопсии, чтобы уменьшить количество ошибок при взятии образцов тканей, используемых для диагностики"В журнале Optica Publishing Group Biomedical Optics Express исследователи сообщают, что система оптической биопсии может надежно различать раковые и здоровые клетки в мышиных моделях. Система также показала свою эффективность в предварительных испытаниях, проведенных на людях с подозрением на рак печени.
"Методы оптической биопсии, подобные разработанному нами, позволяют с высокой степенью точности дифференцировать здоровые и опухолевые ткани", - сказала Елена В. Потапова, которая вместе с Жеребцовым была соавтором первой статьи. "Хотя наша система была специально разработана для использования в абдоминальной хирургии, наши результаты показывают, что подобные технологии могут быть полезны и в других областях медицины"
Источник: Евгений Жеребцов, Орловский государственный университет
Чтобы оценить чувствительность собранной системы, исследователи предварительно оценили характеристики известных растворов молекул, играющих ключевую роль в метаболизме. Получив удовлетворительные результаты, были проведены эксперименты на мышиной модели рака печени и предварительные исследования с участием пациентов с подозрением на рак печени.
Ученые обнаружили, что их прибор и измеряемые им параметры позволяют надежно различать ткани рака печени, здоровые ткани печени и метаболически измененные ткани печени, которые окружают опухоль.
"Для нас было важно составить полную картину наблюдаемых изменений при раке как в мышиной модели, так и в клинических условиях", - сказал Евгений Жеребцов. "Наши исследования на пациентах, у которых был тот же тип опухоли, что и у мышей, показали, что наша методика может обеспечить стабильные, воспроизводимые результаты, которые могут быть использованы для выявления рака".
Ученые планируют продолжить измерение параметров времени жизни флуоресценции у пациентов с различными типами опухолей на разных стадиях для создания диагностических классификаторов в режиме реального времени. Это также позволит применить передовые методы машинного обучения, которые могут помочь хирургам принимать клинические решения непосредственно во время процедуры биопсии.