对结直肠癌诊断的光声学综合多模式方法
Shimul Biswas1, Diya Pratish Chohan1,2, Mrunmayee Wankhede1
1Department of Biophysics, Manipal School of Life Sciences, Manipal Academy of Higher Education, Manipal, Karnataka 576104, India.
ACS biomaterials science & engineering
|July 1, 2025
概括
光声学 (PA) 谱学为早期结肠直肠癌检测提供了一个有希望的,最少侵入性的方法. 将PA成像与机器学习相结合,可以在识别瘤和指导个性化治疗方面实现高精度.
科学领域:
- 生物医学光学 生物医学光学
- 癌症诊断 癌症诊断 癌症诊断
- 医学成像医学成像
背景情况:
- 结肠直肠癌 (CRC) 构成了全球健康的重大负担,需要先进的诊断解决方案.
- 早期和准确的CRC检测对于改善患者的治疗结果至关重要.
- 目前的诊断方法在敏感性和侵入性方面存在局限性.
研究的目的:
- 评估光声学 (PA) 光谱作为结直肠癌诊断的先进工具的潜力.
- 探索PA技术与其他成像模式和机器学习 (ML) 的整合,以提高瘤检测和特征.
- 评估基于PA的方法在结直肠癌管理中的诊断准确性和临床实用性.
主要方法:
- 利用光声学 (PA) 谱学,一种混合光声技术,检测瘤微环境中的生物化学变化.
- 将PA成像与超声波 (美国),光声学显微镜 (PAM) 和纳米粒子增强成像进行整合,用于全面的组织分析.
- 将PA技术与内镜和机器学习 (ML) 算法相结合,用于实时,最小侵入性瘤检测和数据分析.
主要成果:
- 通过PA光谱,可以检测出早期恶性瘤的生化变化.
- 集成PA成像提供了组织结构,血管性和分子标记物的详细映射.
- 与ML结合的PA在结直肠瘤检测方面表现出高的诊断精度 (AUC高达0.96,精度>89%).
- 这种方法有助于瘤分类,治疗监测和识别缺氧和瘤相关细菌等特征.
结论:
- 光声谱学,特别是当用ML和其他成像方式进行增强时,代表了精确检测结直肠癌的强大,最少侵入性的工具.
- 该技术显示了实时,非侵入性诊断,瘤分类和个性化治疗监测的巨大潜力.
- 随着PA技术的不断进步,包括纳米粒子设计和ML分析,即将彻底改变结直肠癌的管理.
