はじめに
びまん性神経膠腫は、外科的治療が最も困難な脳腫瘍の一つです。その浸潤性の性質により、腫瘍細胞が周囲の健康な脳組織に広がる可能性があり、手術中に癌性領域と正常領域を区別することが困難になります。神経膠腫手術の目標は、重要な脳機能を維持しながら可能な限り多くの腫瘍を除去することですが、境界が不明瞭な場合、このバランスを達成するのは困難です。MRIなどの従来の画像診断法は術前のビューを提供しますが、腫瘍の端で発生する微視的な浸潤を完全に解決することはできません。術中病理診断は、通常凍結切片を使用して迅速なフィードバックを提供しますが、腫瘍全体の縁を代表しない小さな二次元サンプルに限定されます。
現在、復旦大学、華山病院、中山病院、北京脳神経外科研究所、首都医科大学の研究者チームが、ULTRA（超迅速透明化誘導ラマン散乱AI）と呼ばれる新しいプラットフォームを開発し、約30分で神経膠腫の境界の三次元画像を生成できます。この技術は、ジャーナルCellに報告されており、迅速な組織透明化、誘導ラマン散乱（SRS）顕微鏡、人工知能を組み合わせて、従来の染色や切片化を必要とせずに腫瘍浸潤の包括的なビューを提供します。
神経膠腫手術の課題
神経膠腫は、ニューロンを支持および保護するグリア細胞から発生する原発性脳腫瘍です。それらはびまん性の成長パターンで悪名高く、腫瘍細胞は白質路や血管に沿って移動し、多くの場合、主要な腫瘍塊をはるかに超えて広がります。これにより、完全な外科的切除はほぼ不可能になり、残存腫瘍細胞は再発につながる可能性があります。したがって、神経外科医は術中ツールに依存して腫瘍の縁をリアルタイムで特定する必要があります。
現在、標準的な方法は凍結切片分析であり、小さな組織片を除去し、凍結し、薄切りにして、顕微鏡検査のために染色します。これは迅速な病理情報を提供しますが、いくつかの制限があります。サンプルは通常小さく、腫瘍境界のごく一部しか表しておらず、二次元切片は他の平面の浸潤細胞を見逃す可能性があります。さらに、凍結はアーティファクトを導入する可能性があり、染色品質は変動する可能性があり、誤解釈につながる可能性があります。
三次元組織学は、組織の空間的構造を保存することにより、より完全な全体像を提供し、病理学者が体積全体に腫瘍細胞がどのように分布しているかを確認できるようにします。ただし、既存の3D法は遅く、組織の透明化、標識、イメージングに数時間または数日かかることが多く、手術中の使用には実用的ではありません。
ULTRA：30分のワークフロー
ULTRAは、迅速な組織透明化技術、誘導ラマン散乱顕微鏡、AIベースの仮想染色の3つの主要コンポーネントを統合することで、これらの制限に対処します。ワークフローは、新鮮または固定された組織サンプルから始まり、透明にするために透明化溶液で処理されます。これにより、光が組織のより深くまで浸透し、ミリメートルスケールの深さでのイメージングが可能になります。
次に、透明化された組織は、分子振動を検出するラベルフリー技術である誘導ラマン散乱顕微鏡を使用してイメージングされます。SRSは外部色素を必要とせずに化学的コントラストを提供し、組織を迅速にイメージングできます。研究者らは、SRSシステムを最適化して、透明化された組織の高解像度画像をキャプチャし、細胞の組成と構造を反映するデータを生成しました。
最後に、AIアルゴリズムが仮想染色を実行し、ラベルフリーのSRS画像を従来の組織学染色に似た画像に変換します。このステップは、病理学者が時間のかかる染色プロセスなしに、H&Eなどの使い慣れた染色パターンを使用して画像を解釈できるようにするため、重要です。AIは、ペアのSRS画像と染色画像でトレーニングされ、仮想染色を正確に予測しました。
組織の受け取りから最終的な3D再構成までのプロセス全体は約30分かかり、術中使用が可能です。これは、数時間または数日かかる可能性がある既存の3D組織学法に比べて大幅な改善です。
検証と潜在的な影響
研究者らは、神経膠腫患者の外科的組織サンプルでULTRAを検証しました。彼らは、このプラットフォームが腫瘍の縁を正確に特定できることを実証し、従来の凍結切片では見逃された可能性のある領域に浸潤腫瘍細胞を示しました。3D画像により、腫瘍の不規則な形状と周囲の脳組織への浸潤を視覚化でき、外科的決定のためのより完全な全体像を提供しました。
ULTRAの主な利点の1つは、リアルタイムでボリューム情報を提供できることです。外科医は、手術中にこの技術を使用して、すべての腫瘍組織が除去されたかどうかを評価し、残存病変を残すリスクを減らすことができます。これにより、より完全な切除と患者の転帰の改善につながる可能性があります。
さらに、ULTRAは神経膠腫に限定されません。このプラットフォームは、外科的マージンが重要である乳がん、肺がん、前立腺がんなど、他の種類のがんにも適応できます。迅速な透明化、SRS、AIの組み合わせは、病理学および外科腫瘍学に幅広い用途があります。
将来の方向性
ULTRAは大きな可能性を示していますが、克服すべき課題はまだあります。現在のシステムは専門的な機器と専門知識を必要とするため、主要な医療センターでの利用が制限される可能性があります。研究者らは、技術をよりアクセスしやすく、ユーザーフレンドリーにするために取り組んでいます。また、AIトレーニングを拡張して、より広範な組織タイプと染色プロトコルを含めることを計画しています。
もう1つの開発分野は、ULTRAとMRIや蛍光ガイド手術などの他の画像診断モダリティとの統合であり、腫瘍の包括的なビューを提供します。これらの技術を組み合わせることで、腫瘍縁の評価の精度をさらに高めることができます。
結論として、ULTRAは術中病理学における重要な進歩を表しています。迅速な3D AI強化組織学を提供することにより、外科医が神経膠腫切除に取り組む方法を変革し、最終的にこれらの困難な腫瘍を持つ患者の転帰を改善する可能性があります。
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Originally published on medicalxpress.com