来源: 高分子科学前沿
骨标本快速病理检查是医疗实践中的一项长期挑战。对于需要切除原发性骨肿瘤的骨科肿瘤医生，通常会避免使用术中骨组织冷冻切片检查，这是由于未脱钙的骨组织无法直接切成足够薄的切片进行传统病理检查，而脱钙过程耗时长达数天。
为了确定切除的骨质边缘，骨科肿瘤医生通常需要依靠术前X射线计算机断层扫描或磁共振成像。然而，这些术前检查无法进行准确的诊断，也不能在术中确认肿瘤边缘。在骨肉瘤中，术前影像检查可能导致需要切除的骨边缘比必要的范围宽10倍，造成如肌腱、神经、血管或关节等重要部位的损失。
基于这一挑战，加州理工学院的汪立宏院士团队和加州大学洛杉矶分校Brooke Crawford团队通过紫外线光声显微镜对组织进行实时三维轮廓扫描，可用于术中评估未脱钙和脱钙的厚的骨骼标本。通过生成对抗网络的无监督学习，可以对紫外线光声显微镜图像进行虚拟染色，使病理学家能够轻易地识别癌症特征。这种无需进行组织切片且无标记的检查，可用于快速诊断骨组织的病变，并帮助术中确定肿瘤边缘。相关成果以“Label-free intraoperative histology of bone tissue via deep-learning-assisted ultraviolet photoacoustic microscopy”发表于近新一期Nature Biomedical Engineering。
三维轮廓扫描紫外线光声显微镜系统
作为一种混合成像方式，光声断层扫描通过光吸收检测内源性或外源性造影剂诱导的超声波信号。与波长有关的吸收使其能够定量测量不同光吸收剂的浓度和分布，而散射较小的超声检测能够实现高分辨率的深层组织成像。
光声显微镜是PAT的一种方式，通常以光学衍射限制的分辨率实现。紫外线光声显微镜系统采用266纳米的纳秒脉冲激光对DNA/RNA进行成像。由于紫外光的穿透力小于声学分辨率，不会产生深层的光声信号与表面信号混淆，可以直接对厚的骨骼标本的表面进行成像。3D 轮廓扫描 UV-PAM可以对具有粗糙表面的厚标本进行直接成像，为未脱钙厚骨的快速病理诊断提供了可能性。
图一、3D 轮廓扫描 UV-PAM 系统的示意图以及用于 PAM 图像虚拟染色的深度学习网络架构
厚骨骼标本无标记成像
为证明未经处理的厚骨标本的成像效果，以便进行快速的病理诊断，从肿瘤切除手术中提取了患者的矿化原生骨标本。与2D 光栅扫描相比，3D 轮廓扫描分辨率一致，图像质量得到改善。同时，可以通过UV-PAM观察到重要的骨结构，如骨小梁和骨髓，具有标本的完整性。由于 UV-PAM 成像是非破坏性的，未经处理的骨标本可用于进一步的病理诊断。
图二、未经处理的厚骨标本3D 轮廓扫描 UV-PAM 图像
基于深度学习的UV-PAM 图像虚拟染色
获取样本表面的灰度UV-PAM图像后，使用基于CycleGAN的无监督深度学习方法实现虚拟染色。在神经网络训练有素的情况下，对1,600×1,600像素的图像进行虚拟染色只需不到5秒。相对于传统骨组织学技术需要7天时间脱钙，光声组织学技术可以在11分钟内对未经处理的骨骼标本进行成像，用于病理检查（0.625微米步长，1×1平方毫米FOV），使得快速诊断未处理的骨骼成为可能。
图三、基于深度学习的UV-PAM 图像虚拟染色
作者简介
汪立宏，加州理工学院医学工程系与电子工程系Bren讲席教授，国际生物医学光学协会主席。主要研究方向为生物医学光子学，在Nature、Science等学术刊物上发表论文500余篇。分别于1984年和1987年获华中科技大学理学学士和理学硕士学位；1992年获莱斯大学博士学位。2018年2月，汪立宏教授因在光声生物医学成像及超快成像领域的突出贡献，当选美国国家工程院院士。
全文链接：
https://www.nature.com/articles/s41551-022-00940-z
来源：高分子科学前沿
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