Hvordan Kombinert RCM-OCT Teknologi Kan Forbedre Diagnosen av Basalcellekarsinom

Ved hjelp av avansert optisk teknologi som kombinerer Reflekterende Confokal Mikroskopi (RCM) og Optisk Kohærens Tomografi (OCT), har det blitt mulig å oppnå en presis og detaljert diagnostikk av hudlesjoner, spesielt de som kan være basalcellekarsinom (BCC). Denne teknologien gjør det mulig å visualisere og skille mellom ulike strukturer i huden med enestående oppløsning, noe som kan ha stor betydning for tidlig oppdagelse og nøyaktig vurdering av hudkreft.

En viktig egenskap ved denne enheten er dens fleksibilitet i bildediagnostikk. Det er mulig å fokusere på spesifikke dybder ved hjelp av et smått trinnmotorisert system som flytter objektivets posisjon. Samtidig kontrolleres fokuseringen i OCT-modus via en væskelinse som kan justeres innenfor et område på cirka 1,5 mm. Denne mekanismen gir en høy grad av presisjon og bidrar til å fange opp detaljer som kan være avgjørende for korrekt diagnose. Den anvendte teknologien tillater også en ikke-invasiv visualisering av hudens strukturer i sanntid, noe som gir en raskere og mer pålitelig vurdering enn tradisjonelle biopsier.

Når det gjelder bruken av denne teknologien i klinisk praksis, har den blitt testet på pasienter med histologisk bekreftede basalcellereksem (BCC). En studie utført ved Memorial Sloan Kettering Cancer Center undersøkte 85 lesjoner fra 55 pasienter og fant at både RCM og OCT var i stand til å identifisere BCC med høy nøyaktighet. RCM-metoden identifiserte korrekt 47 av 48 lesjoner (98%) med høy sikkerhet, mens OCT-metoden identifiserte alle 48 lesjonene med en høy grad av konfidensialitet på 88%.

En av de største fordelene med RCM-OCT teknologi er dens evne til å kombinere informasjon fra begge bildeteknikkene for å øke den diagnostiske påliteligheten. For eksempel kan RCM vise fibrotisk stroma og palisaderende strukturer som er karakteristiske for overfladiske BCC, mens OCT kan visualisere hypoechoiske områder i dermis som er typiske for tidlige eller overfladiske nodulære BCC. Dermed kan de to teknikkene utfylle hverandre og bidra til en mer helhetlig forståelse av lesjonen.

I tillegg er en annen viktig faktor som spiller en rolle i nøyaktigheten til bildediagnostikken, bruken av index matching olje på hudoverflaten og ultralydgel som medium inne i objektivet. Disse forbedrer optisk kobling og reduserer eventuelle tilbake-refleksjoner som kan forstyrre bildene. Ved å bruke en probefunksjon som er lettere og mer kompakt enn tidligere versjoner, blir den kliniske operasjonen også enklere og mer praktisk.

Etter at bildene er tatt, blir de nøye analysert og annotert for å identifisere de spesifikke kjennetegnene for BCC. Hvis noen usikkerheter oppstår under vurderingen, kan bildet tas på nytt og vurderes på nytt før en endelig diagnose blir gitt. Denne metoden kan redusere feil og sikre at pasientene får den mest nøyaktige diagnosen.

Teknologien har blitt brukt med suksess på både klinisk og dermoskopisk mistenkte BCC-lesjoner, og har vist seg å være en svært pålitelig metode for å identifisere kreft i tidlige stadier. Dermatoskopi har ofte vist seg å avsløre typiske tegn på BCC, som uregelmessig vaskularitet og uregelmessig hudpigmentering. RCM og OCT kan imidlertid gi et mer presist bilde og bekrefte eller utelukke mistanker om BCC med høyere grad av pålitelighet.

Endtext

Hvordan øyebevegelser og maskinlæring kan forbedre tidlig oppdagelse av lungeknuter

Lungekreft er en av de ledende dødsårsakene på verdensbasis, og tidlig oppdagelse av lungeknuter kan betydelig forbedre pasientens prognose. I den medisinske bildediagnostikken er det påvist at øyebevegelser og visuell oppmerksomhet spiller en viktig rolle for nøyaktigheten i tolkningen av medisinske bilder, spesielt når det gjelder oppdagelsen av små lesjoner som lungeknuter på CT-bilder. Den raske utviklingen av maskinlæring og kunstig intelligens (AI) har bidratt til å forbedre bildediagnostikken ytterligere, og forskning har vist at kombinasjonen av tradisjonelle metoder og avansert teknologi kan øke nøyaktigheten til radiologer.

En av de mest interessante tilnærmingene er bruken av øyebevegelsessporing, som gjør det mulig å analysere hvor radiologen ser på et bilde, og hvordan øynene deres beveger seg når de søker etter potensielle patologier. Dette kan avsløre ineffektivitet i visuelle søk og gjøre det lettere å identifisere områder som kan ha blitt oversett. En studie utført av Aresta et al. (2019) har vist at når øyebevegelsessporing kombineres med automatiske deteksjonssystemer, forbedres radiologens evne til å oppdage lungeknuter. Øyebevegelsessporing kan gi innsikt i hvilke områder av bildene som får mest oppmerksomhet, og hvilke som kanskje overses, selv når det er små, men potensielt kritiske lesjoner.

Det er kjent at menneskelig syn er begrenset, og at det er lett å overse små detaljer på bilder, spesielt under tidspress. Dette fenomenet, kjent som "visuell blindhet", kan føre til at radiologer overser små knuter på CT-bilder. Ifølge Wolfe et al. (2022) kan bevisstheten om slike begrensninger i synet forbedre diagnostiske strategier. Ved å bruke øyebevegelser som en indikator på visuell søkstrategi, kan man identifisere de områdene på bildene hvor radiologens oppmerksomhet er svakere, og dermed hjelpe til med å rette fokuset mot de kritiske områdene.

Samtidig som øyebevegelsessporing gir verdifull informasjon om visuell oppmerksomhet, kan dyp læringsteknologi brukes til å utvikle modeller som kan forutsi hvor radiologen mest sannsynlig vil finne en sykdom, basert på historisk atferd og mønstre i bildene. For eksempel kan et system trene på store mengder data for å lære hvilke mønstre som er mest korrekte for å oppdage lungeknuter. Ved å kombinere disse dataene med øyebevegelsesanalysene kan det utvikles mer nøyaktige automatiserte verktøy som hjelper radiologer å oppdage sykdommer tidligere.

En annen viktig teknologi som er blitt brukt til å forbedre nøyaktigheten av diagnose er samarbeidende datastøttet diagnostikk (C-CAD). Denne teknologien kombinerer øyebevegelsessporing med dyp læring for å lage et system der radiologer og maskinlæringssystemer arbeider sammen for å oppdage potensielle problemer på bilder. C-CAD har vist seg å være nyttig når det gjelder å identifisere vanskelige eller subtile lesjoner, og det gir en ekstra lag av støtte til radiologens vurdering.

Til tross for de teknologiske fremskrittene, er det viktig å erkjenne at menneskelige faktorer fortsatt spiller en betydelig rolle i diagnostisk nøyaktighet. Dyktige radiologer som er i stand til å gjenkjenne mønstre raskt og effektivt, har ofte bedre resultater enn systemer som er designet for å være helt autonome. Dette understreker viktigheten av å kombinere menneskelig ekspertise med maskinlæringsverktøy for å maksimere diagnostisk presisjon.

Videre er det viktig å forstå at teknologi som øyebevegelser og maskinlæring, selv om de kan forbedre diagnostikkens effektivitet, ikke nødvendigvis kan erstatte den kritiske tenkningen og erfaringen som er nødvendig for å tolke medisinske bilder. Automatiserte systemer er avhengige av store mengder data for å lære og trene seg opp, og disse systemene er bare så gode som de dataene de er trent på. Derfor er det viktig å fortsette å utvikle og validere disse systemene for å sikre at de gir pålitelige resultater i klinisk praksis.

Hvordan AI Forbedrer Diagnostikk av Tumorbuds i Digital Patologi

Med raske fremskritt innen maskinlæring og kunstig intelligens (AI), har vi begynt å se imponerende muligheter innen digital patologi. Hele bildebehandlingssystemer som Whole-Slide Imaging (WSI) har blitt fundamentale plattformer for AI-applikasjoner, og har åpnet nye dører for bildebasert diagnostikk. En av de mest lovende anvendelsene av AI i digital patologi er identifikasjonen og analysen av tumorbuds (TBs) i histopatologiske bilder, noe som har viktige implikasjoner for kreftdiagnostikk og prognose.

Tumorbuds er små, isolerte grupper av tumorceller som bryter ut fra hovedtumoren og kan spille en sentral rolle i metastaseprosessen. Å oppdage og kvantifisere TBs kan derfor være avgjørende for å vurdere prognosen for pasienter med kreft. Imidlertid er identifikasjon av disse buds en tidkrevende og utfordrende oppgave for patologer, spesielt når man jobber med store mengder data som bilder med høy oppløsning. Dette har ført til utviklingen av AI-drevne metoder som kan analysere slike bilder raskt og effektivt.

En av de første tilnærmingene som ble brukt for å identifisere TBs var dyplæringsteknikker. Pai og hans kolleger benyttet Aiforia-plattformen for å segmentere anatomiske regioner fra vevsmikroarrayer (TMAs) for kolorektal kreft (CRC). Deres arbeid resulterte i en klassifikasjonsnøyaktighet på 71 % for å oppdage tumorbuds, men dette forsøket ble begrenset av bruk av TMA-bilder som kan introdusere prøvetakingsbias. Denne metoden segmenterte både vevstyper og patologiske komponenter, men TBs ble behandlet som en enkelt enhet uten å ta hensyn til deres forskjellige prognostiske verdi i ulike krefttyper.

Andre studier har forsøkt å forbedre nøyaktigheten ved å bruke transformerbaserte tilnærminger, som Swin-transformers. Tavolara og kolleger utviklet en algoritme som bruker Swin-transformere til å utføre semantisk segmentering av tumorbulk i H&E-fargede bilder. Dette gjorde det mulig å identifisere tumorens invasive front, som er en viktig del av TBs-identifikasjonen. Deres metode, som ble validert mot patologiens annotasjoner, viste moderate resultater med en presisjon på 0.3856 og en recall på 0.3254.

I tillegg har Bokhorst og hans kolleger utviklet semi-superviserte læringsmetoder som bruker en student-lærer-ramme for å trene AI-modeller til å oppdage TBs på WSI. Deres metode benyttet pan-cytokeratin-farging, men det ble rapportert at den ikke kunne gi informasjon om plasseringen eller antallet av TBs, noe som er en betydelig begrensning. Deres studie viste også en lavere sensitivitet for å oppdage TBs sammenlignet med andre metoder.

Senere forskning har introdusert mer sofistikerte tilnærminger, som den utviklet av Tavolara og kolleger, som foreslo en svaktilsynsbasert deep learning-algoritme. Ved å bruke en metode kjent som multiple instance learning (MIL) og annotere 15 000 områder av interesse (ROI), oppnådde de imponerende resultater med en presisjon på 0.7698 og en recall på 0.9080. Denne metoden kan identifisere TBs fra vanlige H&E-snitt, som er et stort fremskritt i retning av praktisk, rutinemessig bruk. Imidlertid har den fortsatt sine utfordringer, blant annet i form av å identifisere de nøyaktige plasseringene av TBs, samt i å validere hele det invasive tumorfrontområdet, som kan være kritisk for å oppnå pålitelige resultater.

Hva kan kvantitativ faseavbildning avsløre om kreftcellers tilpasningsevne og behandlingsrespons?

Kvantitativ faseavbildning (QPI) er en kraftig, ikke-invasiv plattform som har vist seg å være svært anvendelig for å studere kreftcellers tilpasningsevne og deres respons på behandling. Denne teknologien gjør det mulig å observere og analysere kreftceller uten behov for merkestoffer, noe som gir et presist bilde av cellenes fysiologiske tilstand i sanntid. Ved å måle og analysere endringer i cellemasse og dynamiske egenskaper, kan QPI gi viktig innsikt i hvordan cellene reagerer på eksterne påkjenninger, som for eksempel kjemoterapi.

I de gjennomførte eksperimentene har QPI vist seg å være effektiv for å kartlegge tilpasningen til forskjellige cellepopulasjoner over tid. For eksempel, i eksperimenter med melanoma celler, ble det observert forskjellige responser på behandling, hvor noen celler raskt mistet sin struktur og gikk over til en enkel celletilstand, mens andre beholdt sin opprinnelige form. Disse dynamikkene ble tydeliggjort gjennom visualisering av både raskt døende celler og de som forble aktive. Analysene ble utført på tvers av flere cellelinjer og viste at tilpasningsevnen kan være avhengig av spesifikke egenskaper ved cellene, som deres vekstrater og respons på behandlingsmidler.

En viktig aspekt ved QPI er dets evne til å spore individuelle cellers vekst og død gjennom hele forsøket. Det gir et detaljert bilde av cellepopulasjonenes heterogenitet, som er kritisk for å forstå hvordan forskjellige subpopulasjoner reagerer på behandling. Dette har potensial til å avdekke skjulte biologiske mønstre som kan ha stor betydning for klinisk behandling. For eksempel, i krefteksperimenter med docetaxel, et kjemoterapeutisk middel, viste QPI at ikke alle celler responderte på samme måte, noe som understreker nødvendigheten av å ta hensyn til individuelle cellers responser i behandlingsprotokoller.

Denne teknologien kan også kombineres med andre bildediagnostiske teknikker som fluorescens og mørkefeltmikroskopi, som gir ytterligere muligheter til å undersøke komplekse biologiske fenomener. Ved å integrere data fra ulike bildesystemer kan forskere få en mer omfattende forståelse av cellenes biologi, for eksempel ved å vurdere deres mekaniske egenskaper, cellebevegelse, og endringer i cellemorfologi under ulike behandlingsforhold.

Det er viktig å merke seg at QPI ikke er en statisk teknikk, men heller en dynamisk plattform som gjør det mulig å overvåke cellenes respons på behandling over tid, med høy tidsmessig oppløsning. Dette er en av de største fordelene ved QPI i klinisk sammenheng, da det muliggjør raskere analyser enn tradisjonelle metoder, og gir pålitelige data på bare 24–72 timer etter prøvetaking. Denne hastigheten kan potensielt revolusjonere hvordan vi tilpasser kreftbehandling, og gi klinikere verktøy til å vurdere hvilke behandlinger som er mest effektive for pasientens spesifikke kreftcellepopulasjon.

En av de største utfordringene for QPI som en klinisk teknologi er imidlertid standardiseringen av metodene. For at QPI skal kunne implementeres bredt i klinisk praksis, må både instrumentering og bildedataanalyse metoder standardiseres. I tillegg vil det være nødvendig å utvikle spesifikke bildebehandlings- og kvalitetssikringsverktøy for å håndtere variasjonene som finnes i primære kliniske prøver, som kan være mer heterogene enn de celler som i dag brukes i laboratorieforsøk.

Selv om QPI viser lovende resultater i laboratoriet, er det fortsatt behov for omfattende preklinisk testing før denne teknologien kan overføres til kliniske anvendelser. Dette innebærer at forskere må utvikle bedre måter å håndtere de biologiske variasjonene i kreftceller som finnes i pasientprøver. Samtidig må QPI kombineres med andre diagnostiske verktøy for å gi et mer helhetlig bilde av pasientens sykdom og respons på behandling.

QPI har potensial til å bli et viktig verktøy for presisjonsmedisin, der kreftbehandlingen kan tilpasses individuelt basert på de spesifikke egenskapene ved pasientens kreftceller. Ved å kombinere QPI med maskinlæring og avanserte bildebehandlingsmetoder, kan det være mulig å utvikle algoritmer som predikerer hvilken behandling som er mest effektiv, og dermed redusere risikoen for ineffektive behandlinger og bivirkninger.