据最新一期美国光学学会期刊《生物医学光学快报》报道，美国研究人员首次将强大的显微技术与自动图像分析算法相结合，无需依赖侵入性活检或使用对比染料，就能区分出健康组织和转移性癌组织。这种新方法有助于医生检测出在手术过程中很难通过标准成像技术观察到的癌症转移。
美国马萨诸塞州伯灵顿莱希医院的研究人员称，现有技术的空间分辨率较低，往往需要使用外源造影剂。而新方法可在微观水平识别出完全无标记的细胞和组织特征，基本上与无创活检类似。
研究人员使用多光子显微镜加上自动图像和统计分析算法，来检查新切除的腹膜腔活检组织，腹膜腔是经常受转移性癌症影响的部位。通过将这种显微镜模态与图像纹理分析技术相结合，首次成功识别出健康组织和转移性腹膜肿瘤组织。
研究人员发现，健康组织和患病组织在对比度(从像素到像素的强度差异测量)和相关性(模式重复性测量)方面显示出独特的模式。虽然健康组织在这些特征中表现出更大的变化，但转移组织图像显示出更均匀的强度模式和更小的纤维。这些变化反映出癌细胞对天然结缔组织的破坏，提供了癌症转移的标志。
通过分析活检获得的图像，该技术准确分类了41个图像中的40个，准确率高达97.5%。其中11个样本被准确分类为转移，另外30个样本中的29个被准确分类为健康。
研究人员表示，因为该方法在微观水平上评估细胞和细胞外组织特征，所以可在更容易治疗的早期阶段识别癌症转移。其使用算法对组织进行分类，有助于减少偏差并对依赖于人类专业知识的方法进行补充。最终，该方法可直接用在手术室中，帮助外科医生实时识别可疑或患病组织。
