Identificação de tecido tumoral em amostras patológicas finas via laser de femtosegundo

Scientific Reports volume 13, Artigo número: 9250 (2023) Citar este artigo

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No tratamento da maioria dos tumores cancerígenos sólidos recentemente descobertos, a cirurgia continua a ser a primeira opção de tratamento. Um fator importante para o sucesso dessas operações é a identificação precisa das margens de segurança oncológica para garantir a remoção completa do tumor sem afetar grande parte do tecido saudável vizinho. Aqui relatamos a possibilidade de aplicar espectroscopia de ruptura induzida por laser de femtosegundo (LIBS) combinada com algoritmos de aprendizado de máquina como uma técnica alternativa de discriminação para diferenciar tecido canceroso. Os espectros de emissão após a ablação em amostras finas e fixas de fígado e mama no pós-operatório foram registrados com alta resolução espacial; seções coradas adjacentes serviram como referência para identificação de tecidos por análise patológica clássica. Em um teste de prova de princípio realizado em tecido hepático, redes neurais artificiais e algoritmos de floresta aleatória foram capazes de diferenciar tecido saudável e tumoral com uma precisão de classificação muito alta, em torno de 0,95. A capacidade de identificar tecidos desconhecidos foi realizada em amostras de mama de diferentes pacientes, proporcionando também um alto nível de discriminação. Nossos resultados mostram que LIBS com lasers de femtosegundo é uma técnica com potencial para ser utilizada em aplicações clínicas para rápida identificação do tipo de tecido no campo cirúrgico intraoperatório.

A cirurgia continua a ser a principal linha de ataque para erradicar o cancro descoberto nas suas fases iniciais. A maioria dos tumores sólidos recém-diagnosticados é removida cirurgicamente, esperando-se uma cura completa ou pelo menos prolongamento da expectativa de vida do paciente1. As células cancerígenas deixadas após a operação (por exemplo, por margens positivas da amostra de ressecção) podem gerar recorrências locais ou metástases ao longo do tempo, sendo um dos principais fatores que determinam a taxa de sobrevivência de um paciente. Em muitos casos, são necessárias intervenções cirúrgicas subsequentes para remover o tecido neoplásico recém-formado, ou são necessárias terapias adjuvantes (radioterapia ou quimioterapia), que apresentam muitos efeitos colaterais. Os resultados da cirurgia são predominantemente determinados pela experiência da equipa médica na realização da intervenção oncológica: o objetivo é remover completamente as células malignas (para evitar novas recorrências) e preservar o máximo possível de tecido do órgão afetado, para não degradar a sua funcionalidade. Na prática, as margens de segurança oncológica variam entre 2 mm e 1 cm, dependendo do tipo de câncer e da localização do tumor2. A localização de alta precisão do tumor é de crucial importância para o sucesso da operação. A equipe cirúrgica pode utilizar as informações obtidas antes da operação a partir de técnicas de imagem (ressonância magnética, tomografia computadorizada de raios X ou ultrassonografia), mas no campo operatório as decisões são baseadas principalmente em informações visuais e táteis. Muitas vezes, para decidir se o tecido maligno foi completamente removido, utiliza-se o exame anatomopatológico intraoperatório em amostra congelada. Este procedimento requer várias dezenas de minutos e, em caso de incerteza, aumentaria significativamente o tempo de operação, aumentando o risco de complicações. Por esse motivo, uma técnica alternativa ou complementar com estabelecimento rápido e preciso do tipo de tecido operado é altamente desejável.

Nos últimos anos, várias técnicas inovadoras foram investigadas para análise in vivo. Técnicas de espectroscopia de massa, nas quais são medidos valores de massa/carga para diferentes fragmentos moleculares resultantes da decomposição local do tecido, já foram testadas in vivo para identificar diferentes tipos de câncer3,4,5. Paralelamente a estas, técnicas ópticas, como a tomografia de coerência óptica6,7, a espectroscopia Raman8,9,10 e a espectroscopia de ruptura induzida por laser (LIBS), têm sido investigadas devido à sua portabilidade e alta precisão espacial. Mesmo que as primeiras tentativas de usar LIBS para detectar tecido canceroso remontem a quase duas décadas11, o desenvolvimento nos últimos anos de algoritmos de Aprendizado de Máquina (ML) para interpretar um grande volume de dados experimentais intensificou esses estudos12. A técnica LIBS analisa os espectros de emissão do plasma criado por lasers focados na superfície dos materiais. Tem a vantagem de produzir resultados rápidos em uma ampla variedade de amostras que não requerem pré-tratamento complicado. No processo LIBS, o material é ionizado e é produzido plasma, que ao ser resfriado emitirá radiação específica dos elementos químicos existentes no material. Muitos estudos que tentam identificar diferentes tipos de tecido maligno são realizados utilizando lasers de nanossegundos12,13,14,15,16,17,18,19,20,21,22, produzindo plasma de alta temperatura com danos térmicos significativos à amostra e uma diminuição na resolução espacial23. Em estudos anteriores, mostramos que pulsos de femtosegundo (fs) podem ser usados ​​para análise LIBS in situ / in vivo de precisão de tecido biológico23 e amostras técnicas24, permitindo uma resolução espacial da ordem de mícrons e abaixo de 25. Aplicações de fs-LIBS em diferentes tecidos biológicos são apresentados em diversos estudos (Ref.26 e referências nele contidas), mas seu uso na detecção de tecido canceroso tem sido menos investigado12,27,28,29.