I ricercatori hanno sviluppato un metodo di imaging chimico che identifica il cancro del colon in modo più accurato ed efficiente rispetto ai metodi tradizionali.

Il cancro del colon è il quarto tumore più comune nel Regno Unito, causando 16, 000 morti ogni anno. L'intervento precoce garantisce le maggiori possibilità di sopravvivenza, ma i sintomi possono spesso essere scambiati per altre malattie.

Questo nuovo metodo utilizza l'analisi del computer per migliorare le tecniche di imaging a infrarossi e produrre risultati più accurati, aprendo la strada ai medici per diagnosticare i pazienti in modo più efficiente.

"Fotografie chimiche"

Il team di ricerca del Dipartimento di Ingegneria Chimica dell'Imperial College di Londra ha utilizzato l'imaging spettroscopico a infrarossi a trasformata di Fourier (FTIR) per produrre "fotografie chimiche" di campioni di tessuto bioptico che vanno da sani a cancerosi.

L'imaging FTIR prevede l'emissione di un raggio infrarosso su un campione e la misurazione della quantità di quella luce assorbita a frequenze diverse, che viene utilizzato per produrre un riferimento visivo della composizione chimica del campione.

I risultati, pubblicato in Chimica Analitica e Bioanalitica , mostrano differenze chimiche significative nei campioni nelle diverse fasi della malattia. Questo è importante perché i cambiamenti cellulari avvengono a livello chimico prima che si verifichino deformità fisiche, consentendo ai medici di rilevare i cambiamenti in anticipo.

Questo studio dimostra il valore dell'utilizzo dell'imaging spettroscopico FTIR come strumento diagnostico per il cancro del colon, insieme a strumenti come la colonscopia, chirurgia e istopatologia.

Produzione di modelli predittivi

I ricercatori hanno anche utilizzato un programma di classificazione della foresta casuale (RF) per analizzare i dati dell'immagine spettroscopica. Così facendo, hanno dimostrato per la prima volta che solo la regione delle impronte digitali dello spettro del medio infrarosso (7-10 micrometri) è importante nella diagnosi di tumori maligni.

Questo è significativo perché i dati presi da una gamma più ampia dello spettro sono a maggior rischio di distorsione da dispersione Mie, dove le particelle di luce si disperdono, che può essere riparato solo con una lente correttiva o un complesso algoritmo informatico.

Utilizzando solo i dati della regione delle impronte digitali è possibile eliminare ciascuno di questi lunghi processi, e la formazione delle attrezzature per i medici ha reso meno dispendioso in termini di tempo.

Applicazione in contesti clinici

Sebbene questo studio fosse limitato alla rilevazione del cancro del colon, i ricercatori hanno utilizzato i risultati per creare modelli che hanno il potenziale per essere applicati ad altri tumori difficili da diagnosticare come il cancro esofageo, e anomalie anche non cancerose.

La ricercatrice capo, la signora Cai Li Song, ha dichiarato:"Abbiamo dimostrato una patologia digitale priva di etichette mediante la tecnica di imaging spettroscopico a infrarossi con successiva chemiometria per consentirci di differenziare i polipi del colon benigni e maligni. I risultati ci incoraggiano a trasferire questa tecnica in contesti clinici reali per migliorare l'individuazione delle malattie".

Il professor Sergei Kazarian ha aggiunto:"C'è urgenza nello sviluppo di nuove tecniche, che possono identificare le fasi iniziali del cancro in un modo che va oltre gli attuali approcci istopatologici al fine di aumentare i tassi di sopravvivenza.

L'abbinamento dell'imaging spettroscopico con approcci avanzati di apprendimento automatico aiuterà la diagnosi precoce e la comprensione del cancro. C'è l'entusiasmo di avere una maggiore precisione che promette progressi nella diagnosi precoce del cancro e nella differenziazione degli stadi della malattia.

Canzone di Cai Li, un eccezionale dottorato di ricerca ricercatore nel mio gruppo, ha ottenuto dati spettrali di alta qualità e applicato una selezione innovativa di caratteristiche spettrali alla classificazione del cancro del colon con elevata precisione, avvicinando così l'imaging spettroscopico all'accettazione clinica".