術(shù)中快速冰凍的應(yīng)用很大程度上改善了術(shù)中決策，提高了手術(shù)成功率，但與術(shù)后病理相比，仍然存在一定的差異。準(zhǔn)確的組織病理學(xué)診斷對于提供最佳的腦瘤手術(shù)治療至關(guān)重要。術(shù)中決策和手術(shù)目標(biāo)因腫瘤病理而異，而現(xiàn)有的術(shù)中組織學(xué)檢查方法耗時、費力，且受人工因素影響，限制了病理分析。對于臨床醫(yī)生來說，尋找精準(zhǔn)而快速的術(shù)中診斷方法是當(dāng)務(wù)之急。

近日，紐約大學(xué)朗格尼醫(yī)學(xué)中心刊登在Nature medicine的一篇文章給臨床醫(yī)生以新的曙光：研究人員發(fā)現(xiàn)了一種快速而又準(zhǔn)確的術(shù)中診斷方法：人工智能聯(lián)合光學(xué)成像可在150秒內(nèi)快速進行腦部腫瘤的診斷，且準(zhǔn)確率高達94.6%，精準(zhǔn)率超過術(shù)后病理診斷（93.9%）！

這項新技術(shù)是由受激拉曼組織學(xué)（SRH）聯(lián)合無標(biāo)簽光學(xué)成像和深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行的，而SRH是在受激拉曼散射顯微鏡的基礎(chǔ)上進行的，該顯微鏡開發(fā)于2008年，可快速、精準(zhǔn)探測腦瘤組織，從而幫助外科醫(yī)生更加安全、有效地實施切除手術(shù)。

這一新型成像技術(shù)是一種無標(biāo)記技術(shù)，不需要引入染料、熒光分子或熒光蛋白等標(biāo)記物，可以直接探測樣品本身的光譜信號。它利用脂質(zhì)、蛋白質(zhì)和核酸的固有振動特性來產(chǎn)生圖像對比度，揭示了術(shù)后病理難以可視化的診斷顯微鏡特征和組織學(xué)發(fā)現(xiàn)，同時消除了冰凍或涂片組織制劑中固有的偽影。

在本次研究中，密歇根大學(xué)的研究人員使用的受激拉曼散射顯微鏡是經(jīng)過改良的臨床版本。

為了構(gòu)建研究中使用的人工智能工具，研究人員聯(lián)合使用了無標(biāo)簽光學(xué)成像和深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN），該網(wǎng)絡(luò)包含來自415名患者的10萬多份樣本，可將組織分為13個組織學(xué)類別，代表最常見的腦腫瘤，包括惡性膠質(zhì)瘤、淋巴瘤、轉(zhuǎn)移性腫瘤和腦膜瘤。

為了進一步驗證CNN的準(zhǔn)確性，研究人員招募了278名接受腦腫瘤切除或癲癇手術(shù)的患者，分別在三個大學(xué)醫(yī)學(xué)中心進行前瞻性臨床試驗。對這些患者的腦腫瘤標(biāo)本進行活檢，術(shù)中進行標(biāo)本分離，并隨機分配到對照組或?qū)嶒灲M，實驗組采用新技術(shù)進行診斷，在術(shù)中進行，從圖像采集、處理到通過CNN進行診斷預(yù)測。而對照組則采用常規(guī)組織病理學(xué)方法進行診斷。最終在250萬張圖像上進行了新技術(shù)的訓(xùn)練使用，結(jié)果發(fā)現(xiàn)，兩者的診斷結(jié)果竟基本無異。

基于組織病理的診斷準(zhǔn)確率為93.9％，而基于AI的診斷準(zhǔn)確率為94.6％！

該新系統(tǒng)的實施，是NYU Langone將人工智能整合到臨床實踐中以改善癌癥診斷的質(zhì)的突破。SRH是全面的神經(jīng)外科成像技術(shù)套件的前沿技術(shù)，可與術(shù)中MRI和熒光引導(dǎo)手術(shù)協(xié)同工作，為世界神經(jīng)外科醫(yī)生提供高分辨率的精確術(shù)中指導(dǎo)，提高腫瘤切除率與安全性。相信假以時日，該技術(shù)將造福于更多的癌癥患者。

參考文獻

Todd C. Hollon， Balaji Pandian， Arjun R. Adapa Near real-time intraoperaTIve brain tumor diagnosis using sTImulated Raman histology and deep neural networks