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首例!多光谱荧光成像仪指导手术,成功切除人类肝癌病灶

临床医学

2022-08-11      

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8月12-13日,苏州

70制药高手,600医药同仁,1场新药盛筵

在近红外I区窗口(NIR-I,700-900 nm)的荧光成像已展示出包括高时空分辨率在内的显著优势,并有望在临床上发挥如荧光成像诊断、引导手术等重要作用。同时,光学成像研究的最新进展表明,在近红外II区窗口(NIR-II,1000-1700 nm)处进行成像检测,可显著提升活体成像质量,包括在实时成像中实现厘米级别的组织光检测、微米级的分辨率、目标与背景的高对比度。这主要归功于组织在近红外窗口自发荧光减弱,光子散射减少和较长波长的低水平光子吸收。

然而,尽管已经开发了多种包括纳米颗粒、有机聚合物和小分子在内的NIR-II型光学探针,由于缺乏合适的成像仪器和光学探头,近红外成像仍尚未在临床环境中应用测试。

作者:阿卜

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图1 纳入肝癌患者术前、术中、术后检查流程

2019年12月23日,中国科学院自动化所分子影像重点实验室田捷团队在Nature Biomedical Engineering期刊发表了题为First-in-human liver-tumour surgery guided by multispectral fluorescence imaging in the visible and near-infrared-I/II windows的文章,介绍了一个集成可见光、NIR-I/II区多光谱成像仪器,并结合吲哚菁绿染料(ICG)进行荧光成像,首次辅助23名肝癌患者进行原发性和转移性肝肿瘤的手术切除。同时比较每个患者的NIR-I区窗口和II区窗口的成像性能,作者推论,结合NIR-I/II光谱窗和合适的荧光探针可能会改善转化临床图像引导手术的现状。

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应用于临床的集成可见光

NIR-I/II区多光谱成像仪器

为了将NIR-II成像方法应用于临床,并了解评估该光区相对于NIR-I成像的优势和局限性,该课题组构建了一个集成的可见光和NIR-I/II区的多光谱成像仪,可涵盖400 - 1700 nm的光谱范围。该成像仪由两套激光激发设备和NIR-II区成像,NIR-I区成像和可见光区成像三个子系统组成,可方便的放置在手术室内进行临床使用。

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图2计划用于临床的可见光、NIR-I/II区多光谱成像仪器的示意图

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荷瘤小鼠NIR-I/II成像

及图像引导肿瘤切除

为了研究开发的成像仪器的性能,使用了成像标准品和荷瘤小鼠,并在图像引导下进行了动物模型的肿瘤切除。首先NIR-I和NIR-II成像都清楚地区分了三个标准品。当用厚度为2.0毫米的鸡胸组织覆盖样品时,仍能清晰地成像和分辨。然而,当使用5.0毫米的鸡胸组织时,NIR-I区成像未能区分,而NIR-II区成像仍然能够区分三个来源。该结果证实,NIR-II区的光学分辨率比I区高,体现了NIR-II比NIR-I更高的光学分辨率。惊喜的是NIR-II区成像在用8.0毫米的鸡胸组织作为覆盖物时,仍然能够区分三个标准品来源。定量分析显示,从NIR-I和NIR-II得到的荧光信号强度和信号背景比(SBRs)随着成像深度的增加而下降并且NIR-II的SBRs总是明显高于NIR-I。

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图3含有ICG标准品可见光图像和NIR-I/II成像

在皮下荷有HepG2肿瘤小鼠中进行NIR-I和NIR-II成像测试。NIR-I和NIR-II成像都显示ICG在肿瘤和肝脏中积累,拥有良好的对比度。随后在荧光成像的引导下,两组小鼠的肿瘤均被成功切除。在小鼠模型内的定量分析显示,肿瘤区域的NIR-I和NIR-II信号以及肿瘤与正常组织的比例(TNR)在切除后均明显下降,同时,术前和术后NIR-II成像得到的肝脏的SBRs(肝脏与皮肤信号比)也显著相应的NIR-I成像得到的SBRs。该结果进一步证实NIR-II比NIR-I具有更高的光学分辨率。

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图4皮下HepG2荷瘤小鼠肿瘤部位检测和图像引导下手术切除

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原发性肝癌、肝内转移或

肝外转移患者术中NIR-Ι/II成像应用

对肝癌患者(n=23)使用多光谱成像仪检查肝脏表面,获得可见光、NIR-I和NIR-II图像信息。可见光图像中即能识别肿瘤,NIR-II成像几乎不受手术室照明的影响而NIR-I荧光受到强烈干扰,在室内照明下无法区分,必须关闭照明以获得清晰的NIR-I肿瘤图像。

对于典型原发性肝癌(HCC)患者,利用术中强烈的NIR-II和NIR-I荧光信号成像成功检测到了肝癌结节。对于典型的肝内转移患者,NIR-II和NIR-I荧光信号也能成功检测两个肝内转移灶,与增强CT显示的肝内病变相一致。而对于典型的肝外转移患者,开腹手术中NIR-II和NIR-I成像能显示网膜和腹膜处的转移灶,而术前CT和PET成像均未能发现此部分肝外转移。术中NIR-II和NIR-I荧光成像的结合检测到了被术前模式所忽略的肝外转移,这一发现能极大促进确诊患者分期和改变治疗方案。

定量分析结果还显示,NIR-II成像对肝癌结节的判别更为有效所有NIR-II的TNR都远远高于NIR-I,同时NIR-II成像能够观察到一些NIR-I成像所遗漏的肿瘤病变。这与体外标准品与小鼠模型成像展示的结果一致。

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图5 原发性肝癌、肝内转移和肝外转移患者的术中NIR-II/I成像

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术中荧光影像引导肿瘤切除

首先,医生通过多光谱成像仪进行可见光与NIR-II区成像,共同确定肿瘤位置,并在超声检查和可见光图像的指导下,对肿瘤进行了完全切除。术中超声检查显示未有残留的肿瘤组织,然而NIR-II和NIR-I成像仍然检测到剩余的组织荧光。随后,医生在NIR-I图像的基础上,对荧光部位进一步进行了切除。目视检查表明没有残留的肿瘤组织,光学成像显示剩余组织中也没有NIR-II或NIR-I的荧光。

对两次切除的组织进行成像分析。第一次切除后,肿瘤区域的NIR-I和NIR-II信号都没有明显的变化,但第二次切除后二者荧光信号却大大下降。H&E染色显示,两次切除的肿瘤组织均为HCC。结果表明,术中NIR-I和NIR-II成像都检测到了残留的HCC,而这些残留的HCC在目视检查和术中超声检查中都没有被发现。NIR-II成像也被证明在图像引导的切除过程中,有能力勾勒出NIR-I成像所遗漏的病灶。

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图6术中NIR-II/I荧光成像引导肿瘤切除

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NIR-II与NIR-I成像、检测能力比较分析

总的来说,在NIR-II成像中,无论是体外还是体内研究,肿瘤信号和正常组织信号/背景之间的差异比均远高于NIR-I成像的差异,这也解释了为什么NIR-II成像与NIR-I相比在识别病变方面有更好的表现。

而对于恶性肿瘤检测能力而言,对于 23名患者、39个病灶(包括原发肿瘤和转移灶),术前成像方式可以确定34个恶性病变,NIR-II成像能够检测到35个恶性病变,NIR-I检测到32个恶性病变。术中体内NIR-II和NIR-I荧光成像的恶性肿瘤检出率分别为56.41%和46.15%。体外NIR-II和NIR-I荧光成像的检测率分别为100%和90.63%。此外,NIR-II成像的检测灵敏度为100%,其阳性预测值为91.43%,而NIR-I成像的灵敏度为90.63%,阳性预测值为90.63%。最后,NIR-II和NIR-I成像的肿瘤检测准确率分别计算为91.43%和82.86%。相比于NIR-I成像,NIR-II无论在成像清晰度、操作简便度及肿瘤检出度等多个方面均具有无与伦比的优势。

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表1  NIR-II和NIR-I的显影诊断结果总结

总  结

作者团队开发了一个集成的可见光和NIR-I/II多光谱成像仪器,并在一组肝癌患者中进行了首次测试了人体内NIR-II区成像。该光学成像仪器涵盖了整个可见光、NIR-I和NIR-II光区的光谱,为可在NIR-I/II窗口检测的各类光学探针提供了用于检测病变组织的平台,并可直接比较NIR-II和NIR-I在同一患者身上的成像性能。

患者体内和体外的术中肿瘤成像都清楚地表明,NIR-II成像显示出比NIR-I更加优秀的成像质量。此外,NIR-II和NIR-I成像的肿瘤检测灵敏度为100%和90.63%,其阳性预测值分别为91.43%和90.63%。因此,NIR-II成像显示出比NIR-I更高的肿瘤检测灵敏度和阳性预测值。同时,医生可以在符合手术室照明要求的环境下,使用NIR-II成像。所有这些结果均显著表明,在临床肝癌术中成像和图像引导手术中,NIR-II成像是一种比NIR-I更加简便、可信和优秀的技术,具有巨大临床潜力。

在肝癌NIR-I/II图像引导手术中,使用吲哚菁绿(ICG)检测的优势尚不清楚,作为一种非靶向探针,其发射特性在NIR-II的检测应用中并不理想。它不能区分恶性肿瘤和良性肿瘤,且它在其他正常组织中的积累可能导致假阳性信号,预计NIR-II的成像性能可以通过专门设计的靶向探针来进一步提高。同时这需要进一步研究确认是否可以通过使用专门为NIR-II或NIR-I成像优化的两个或多个探针,将这两个窗口的成像能力结合起来,以改善肿瘤成像和治疗。该研究中开发的综合成像系统为这一研究方向提供了坚实的基础。

参考文献:

Hu, Z., Fang, C., Li, B. et al. First-in-human liver-tumour surgery guided by multispectral fluorescence imaging in the visible and near-infrared-I/II windows. Nat Biomed Eng 4, 259–271 (2020). doi: 10.1038/s41551-019-0494-0. Epub 2019 Dec 23. PMID: 31873212.

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