Preview

Biomedical Photonics

Расширенный поиск

Сравнение оптико-спектральных характеристик глиобластомы при интраоперационной диагностике и оптической биопсии ex vivo

https://doi.org/10.24931/2413-9432-2024-13-4-4-12

Аннотация

Сложность интраоперационного определения границ глиальных опухолей обусловлена особенностями их роста вдоль сосудов и нервных волокон с инфильтрацией здорового белого вещества. При этом недостаточно полное удаление опухолевых тканей приводит к рецидивам, а избыточное удаление чревато неврологическими осложнениями. Методы оптической спектроскопии характеризуются высокой скоростью, точностью и неинвазивностью, что обуславливает перспективность их использования для интраоперационной демаркации границ таких опухолей. Спектроскопия флуоресценции и диффузного отражения нашли широкое применение в интраоперационной нейронавигации, главным образом, для обнаружения краев диффузных глиом. При этом в последние годы активно развивается направление ex vivo спектрального анализа образцов опухолей с помощью сочетания различных методов оптической спектроскопии, включающих спектроскопию как упругого, так и неупругого рассеяния. Очевидно, возможности регистрации спектров при интраоперационной работе и на свежих образцах отличаются. В настоящей статье проведено сравнение результатов анализа оптико-спектральных характеристик внутричерепных опухолей при интраоперационной диагностике и анализе ex vivo, а также предложена математическая модель для интерпретации наблюдаемых зависимостей.

Об авторах

И. Д. Романишкин
Институт общей физики им. А.М. Прохорова Российской академии наук
Россия

Москва



Т. А. Савельева
Институт общей физики им. А.М. Прохорова Российской академии наук; Национальный исследовательский ядерный университет «МИФИ»
Россия

Москва



А. Оспанов
Национальный исследовательский ядерный университет «МИФИ»
Россия

Москва



Н. А. Калягина
Институт общей физики им. А.М. Прохорова Российской академии наук; Национальный исследовательский ядерный университет «МИФИ»
Россия

Москва



А. А. Кривецкая
Институт общей физики им. А.М. Прохорова Российской академии наук; Национальный исследовательский ядерный университет «МИФИ»
Россия

Москва



А. М. Уденеев
Национальный исследовательский ядерный университет «МИФИ»
Россия

Москва



К. Г. Линьков
Институт общей физики им. А.М. Прохорова Российской академии наук
Россия

Москва



С. А. Горяйнов
Национальный медицинский исследовательский центр нейрохирургии имени академика Н. Н. Бурденко
Россия

Москва



С. В. Шугай
Национальный медицинский исследовательский центр нейрохирургии имени академика Н. Н. Бурденко
Россия

Москва



Г. В. Павлова
Национальный медицинский исследовательский центр нейрохирургии имени академика Н. Н. Бурденко; Институт высшей нервной деятельности и нейрофизиологии Российской академии наук
Россия

Москва



И. Н. Пронин
Национальный медицинский исследовательский центр нейрохирургии имени академика Н. Н. Бурденко
Россия

Москва



В. Б. Лощенов
Институт общей физики им. А.М. Прохорова Российской академии наук; Национальный исследовательский ядерный университет «МИФИ»
Россия

Москва



Список литературы

1. Vasevi F., MacKinnon N., Farkas D. L. et al. Review of the potential of optical technologies for cancer diagnosis in neurosurgery: a step toward intraoperative neurophotonics // Neurophotonics. – 2016. – Vol. 4. – Vol 1. – P. 011010. doi: 10.1117/1.NPh.4.1.011010.

2. Goryaynov S. A., Okhlopkov V. A., Golbin D. A. et al. Fluorescence Diagnosis in Neurooncology: Retrospective Analysis of 653 Cases // Frontiers in Oncology. – 2019. – Vol. 9. – P. 830. doi: 10.3389/fonc.2019.00830.

3. Goryaynov S. A., Buklina S. B., Khapov I. V. et al. 5-ALA-guided tumor resection during awake speech mapping in gliomas located in eloquent speech areas: Single-center experience // Frontiers in Oncology. – 2022. – Vol. 12. – P. 940951. doi: 10.3389/fonc.2022.940951.

4. Rynda A. Yu., Olyushin V. E., Rostovtsev D. M. et al. Fluorescent diagnostics with chlorin e6 in surgery of low-grade glioma // Biomedical Photonics. – 2021. – Vol. 10. – № 4. – P. 35–43. doi: 10.24931/2413-9432-2021-10-4-35-43.

5. Rynda A. Yu., Olyushin V. E., Rostovtsev D. M. et al. Results of microsurgical resection of glioblastomas under endoscopic and fluorescent control // Biomedical Photonics. – 2024. – Vol. 13. – № 3. – P. 20–30. doi: 10.24931/2413-9432-2024-13-3-20-30.

6. Udeneev A. M., Kalyagina N. A., Reps V. F. et al. Photo and spectral fluorescence analysis of the spinal cord injury area in animal models // Biomedical Photonics. – 2023. – Vol. 12. – № 3. – P. 15–20. doi: 10.24931/2413-9432-2023-12-3-16-20.

7. Liu Y.-X., Yang Y.-S. Using Diаffuse Reflectance Spectroscopy to Classify Tumor Tissue in Upper Gastrointestinal Cancers // JAMA Surgery. – 2023. – Vol. 158. – № 7. – P. 772. doi: 10.1001/jamasurg.2022.8430.

8. Baltussen E. J. M., Brouwer De Koning S. G., Sanders J. et al. Using Diffuse Reflectance Spectroscopy to Distinguish Tumor Tissue From Fibrosis in Rectal Cancer Patients as a Guide to Surgery // Lasers in Surgery and Medicine. – 2020. – Vol. 52. – № 7. – P. 604–611. doi: 10.1002/lsm.23196.

9. Grosenick D., Wabnitz H., Macdonald R. Diffuse near-infrared imaging of tissue with picosecond time resolution // Biomedical Engineering / Biomedizinische Technik. – 2018. – Vol. 63. – № 5. – P. 511–518. doi: 10.1515/bmt-2017-0067.

10. Rejmstad P., Johansson J. D., Haj-Hosseini N. et al. A method for monitoring of oxygen saturation changes in brain tissue using diffuse reflectance spectroscopy // Journal of Biophotonics. – 2017. – Vol. 10. – № 3. – P. 446–455. doi: 10.1002/jbio.201500334.

11. Skyrman S., Burström G., Lai M. et al. Diffuse reflectance spectroscopy sensor to differentiate between glial tumor and healthy brain tissue: a proof-of-concept study // Biomedical Optics Express. – 2022. – Vol. 13. – № 12. – P. 6470. doi: 10.1364/BOE.474344.

12. Li K., Wu Q., Feng S. et al. In situ detection of human glioma based on tissue optical properties using diffuse reflectance spectroscopy // Journal of Biophotonics. – 2023. – Vol. 16. – № 11. – P. e202300195. doi: 10.1002/jbio.202300195.

13. Potapov A. A., Goriainov S. A., Loshchenov V. B. et al. Intraoperative combined spectroscopy (optical biopsy) of cerebral gliomas // Zhurnal Voprosy Neirokhirurgii Imeni N.N. Burdenko. – 2013. – Vol. 77. – № 2. – P. 3–10.

14. Romanishkin I., Savelieva T., Kosyrkova A. et al. Differentiation of glioblastoma tissues using spontaneous Raman scattering with dimensionality reduction and data classification // Frontiers in Oncology. – 2022. – Vol. 12. – P. 944210. doi: 10.3389/fonc.2022.944210.

15. Ospanov A., Romanishkin I., Savelieva T. et al. Optical Differentiation of Brain Tumors Based on Raman Spectroscopy and Cluster Analysis Methods // International Journal of Molecular Sciences. – 2023. – Vol. 24. – № 19. – P. 14432. doi: 10.3390/ijms241914432.

16. Romanishkin I. D., Savelieva T. A., Ospanov A. et al. Classification of intracranial tumors based on optical-spectral analysis // Biomedical Photonics. – 2023. – Vol. 12. – № 3. – P. 4–10. doi: 10.24931/2413-9432-2023-12-3-4-10.

17. Stratonnikov A. A., Meerovich G. A., Ryabova A. V. et al. Application of backward diffuse reflection spectroscopy for monitoring the state of tissues in photodynamic therapy // Quantum Electronics. – 2006. – Vol. 36. – № 12. – P. 1103–1110. doi: 10.1070/QE2006v036n12ABEH013331.

18. Pominova D. V., Ryabova A. V., Skobeltsin A. S. et al. Spectroscopic study of methylene blue in vivo: effects on tissue oxygenation and tumor metabolism // Biomedical Photonics. – 2023. – Vol. 12. – № 1. – P. 4–13. doi: 10.24931/2413-9432-2023-12-1-4-13.

19. Jacques S. L., Pogue B. W. Tutorial on diffuse light transport // Journal of Biomedical Optics. – 2008. – Vol. 13. – № 4. – P. 041302. doi: 10.1117/1.2967535.

20. Bohren C. F., Huffman D. R. Absorption and Scattering of Light by Small Particles / C. F. Bohren, D. R. Huffman, 1., Wiley, 1998. doi: 10.1002/9783527618156.

21. Wang L., Jacques S. L., Zheng L. MCML—Monte Carlo modeling of light transport in multi-layered tissues // Computer Methods and Programs in Biomedicine. – 1995. – Vol. 47. – № 2. – P. 131–146. doi: 10.1016/0169-2607(95)01640-F.

22. Evolution of the Molecular Biology of Brain Tumors and the Therapeutic Implications ed. T. Lichtor, InTech, 2013. doi: 10.5772/50198.

23. Giese A., Bjerkvig R., Berens M. E. et al. Cost of Migration: Invasion of Malignant Gliomas and Implications for Treatment // Journal of Clinical Oncology. – 2003. – Vol. 21. – № 8. – P. 1624–1636. doi: 10.1200/JCO.2003.05.063.

24. Wang S., Meng M., Zhang X. et al. Texture analysis of diffusion weighted imaging for the evaluation of glioma heterogeneity based on different regions of interest // Oncology Letters. – 2018. doi: 10.3892/ol.2018.8232.

25. Brunberg J. A., Chenevert T. L., McKeever P. E. et al. In vivo MR determination of water diffusion coeffcients and diffusion anisotropy: correlation with structural alteration in gliomas of the cerebral hemispheres // AJNR. American journal of neuroradiology. – 1995. – Vol. 16. – № 2. – P. 361–371.

26. Sinha S., Bastin M. E., Whittle I. R. et al. Diffusion tensor MR imaging of high-grade cerebral gliomas, AJNR. American journal of neuroradiology, 2002, vol. 23(4), pp. 520–527.

27. Johansen-Berg H., Behrens T. E. J. Diffusion MRI: from quantitative measurement to in-vivo neuroanatomy / H. Johansen-Berg, T. E. J. Behrens, 1st ed ed., Amsterdam Boston: Elsevier/Academic Press, 2009.

28. Basic neurochemistry: principles of molecular, cellular, and medical neurobiology ed. S. T. Brady, G. J. Siegel, R. W. Albers et al., 8th ed ed., Amsterdam: Academic Press, 2012. 1 c.

29. Le Bihan D., Mangin J., Poupon C. et al. Diffusion tensor imaging: Concepts and applications, Journal of Magnetic Resonance Imaging, 2001, vol. 13(4), pp. 534–546. doi: 10.1002/jmri.1076.

30. Lu S., Ahn D., Johnson G. et al. Peritumoral diffusion tensor imaging of high-grade gliomas and metastatic brain tumors, AJNR. American journal of neuroradiology, 2003, vol. 24(5), pp. 937–941.

31. Goebell E., Paustenbach S., Vaeterlein O. et al. Low-Grade and Anaplastic Gliomas: Differences in Architecture Evaluated with Diffusion-Tensor MR Imaging, Radiology, 2006, vol. 239(1), pp. 217–222. doi: 10.1148/radiol.2383050059.

32. Cotter D., Mackay D., Landau S. et al. Reduced Glial Cell Density and Neuronal Size in the Anterior Cingulate Cortex in Major Depressive Disorder, Archives of General Psychiatry, 2001, vol. 58(6), pp. 545. doi: 10.1001/archpsyc.58.6.545.

33. Spacek J. Atlas of Ultrastructural Neurocytology at SynapseWeb [Website]. URL: https://synapseweb.clm.utexas.edu/atlas (accessed: 18.11.2024).

34. Cruz-Sánchez F. F., Ferreres J. C., Figols J. et al. Prognostic analysis of astrocytic gliomas correlating histological parameters with the proliferating cell nuclear antigen labelling index (PCNA-LI), Histology and Histopathology, 1997, vol. 12(1), pp. 43–49.

35. Nafe R., Schlote W. Densitometric Analysis of Tumor Cell Nuclei in lowgrade and high-grade Astrocytomas, Electronic Journal of Pathology and Histology, 2002, vol. 8(3).

36. Candolfi M., Curtin J. F., Nichols W. S. et al. Intracranial glioblastoma models in preclinical neuro-oncology: neuropathological chara-cterization and tumor progression, Journal of Neuro-Oncology, 2007, vol. 85(2), pp. 133–148. doi: 10.1007/s11060-007-9400-9.

37. Nafe R., Herminghaus S., Pilatus U. et al. Morphology of proliferating and non-proliferating tumor cell nuclei in glioblastomas correlates with preoperative data from proton-MR-spectroscopy, Neuropathology, 2004, vol. 24(3), pp. 172–182. doi: 10.1111/j.1440-1789.2004.00547.x.

38. Schiffer Astrocytic Tumors I Berlin/Heidelberg: Springer-Verlag, 2006.p. 27–58. doi: 10.1007/1-4020-3998-0_5.

39. Sarkar C., Jain A., Suri V. Current concepts in the pathology and genetics of gliomas, Indian Journal of Cancer, 2009, vol. 46(2), pp. 108. doi: 10.4103/0019-509X.49148.

40. Pysh J. J., Khan T. Variations in mitochondrial structure and content of neurons and neuroglia in rat brain: An electron microscopic study, Brain Research, 1972, vol. 36(1), pp. 1–18. doi: 10.1016/0006-8993(72)90762-7.

41. Beauvoit B., Evans S. M., Jenkins T. W. et al. Correlation Between the Light Scattering and the Mitochondrial Content of Normal Tissues and Transplantable Rodent Tumors, Analytical Biochemistry, 1995, vol. 226(1), pp. 167–174. doi: 10.1006/abio.1995.1205.

42. Beauvoit B., Kitai T., Chance B. Contribution of the mitochondrial compartment to the optical properties of the rat liver: a theoretical and practical approach, Biophysical Journal, 1994, vol. 67(6), pp. 2501–2510. doi: 10.1016/S0006-3495(94)80740-4.

43. Beauvoit B., Chance B. Time-Resolved Spectroscopy of mitochondria, cells and tissues under normal and pathological conditions, Molecular and Cellular Biochemistry, 1998, vol. 184(1/2), pp. 445–455. doi: 10.1023/A:1006855716742.

44. Schmitt J. M., Kumar G. Turbulent nature of refractive-index variations in biological tissue, Optics Letters, 1996, vol. 21(16), pp. 1310. doi: 10.1364/OL.21.001310.


Рецензия

Для цитирования:


Романишкин И.Д., Савельева Т.А., Оспанов А., Калягина Н.А., Кривецкая А.А., Уденеев А.М., Линьков К.Г., Горяйнов С.А., Шугай С.В., Павлова Г.В., Пронин И.Н., Лощенов В.Б. Сравнение оптико-спектральных характеристик глиобластомы при интраоперационной диагностике и оптической биопсии ex vivo. Biomedical Photonics. 2024;13(4):4-12. https://doi.org/10.24931/2413-9432-2024-13-4-4-12

For citation:


Romanishkin I.D., Savelieva T.A., Ospanov A., Kalyagina N.A., Krivetskaya A.A., Udeneev A.M., Linkov K.G., Goryajnov S.A., Shugay S.V., Pavlova G.V., Pronin I.N., Loschenov V.B. Comparison of optical-spectral characteristics of glioblastoma at intraoperative diagnosis and ex vivo optical biopsy. Biomedical Photonics. 2024;13(4):4-12. https://doi.org/10.24931/2413-9432-2024-13-4-4-12

Просмотров: 354


Creative Commons License
Контент доступен под лицензией Creative Commons Attribution 4.0 License.


ISSN 2413-9432 (Print)