Ein hochschnelles und offenes ultraviolettes photoakustisches Mikroskop, das histologische Bilder intraoperativ für die chirurgische Randanalyse liefern kann, wird demonstriert, einschließlich der Systemkonfiguration, der optischen Ausrichtung, der Probenvorbereitung und der experimentellen Verfahren.
Die chirurgische Randanalyse (SMA), ein wesentliches Verfahren zur Bestätigung der vollständigen Exzision von Krebsgewebe in der Tumorresektionschirurgie, erfordert intraoperative diagnostische Werkzeuge, um wiederholte Operationen aufgrund eines positiven chirurgischen Randes zu vermeiden. In jüngster Zeit wurde durch die Nutzung der hohen intrinsischen optischen Absorption von DNA/RNA bei einer Wellenlänge von 266 nm die ultraviolette photoakustische Mikroskopie (UV-PAM) entwickelt, um hochauflösende histologische Bilder ohne Markierung zu liefern, was als intraoperatives Werkzeug für SMA vielversprechend ist. Um die Entwicklung von UV-PAM für SMA zu ermöglichen, wird hier ein schnelles und offenes UV-PAM-System vorgestellt, das ähnlich wie herkömmliche optische Mikroskopien betrieben werden kann. Das UV-PAM-System bietet eine hohe laterale Auflösung von 1,2 μm und eine hohe Abbildungsgeschwindigkeit von 55 kHz A-line Rate mit einachsiger Galvanometer-Spiegelabtastung. Um sicherzustellen, dass UV-PAM-Bilder von Pathologen ohne zusätzliche Schulung leicht interpretiert werden können, werden die ursprünglichen Graustufen-UV-PAM-Bilder durch einen Deep-Learning-Algorithmus virtuell gefärbt, um die Standard-Hämatoxylin- und Eosin-gefärbten Bilder nachzuahmen, was eine trainingsfreie histologische Analyse ermöglicht. Mouse Brain Slice Imaging wird durchgeführt, um die hohe Leistung des offenen UV-PAM-Systems zu demonstrieren und sein großes Potenzial für SMA-Anwendungen zu veranschaulichen.
Die chirurgische Randanalyse (SMA), die eine Untersuchung von Gewebeproben unter dem Mikroskop erfordert, ist ein wesentliches Verfahren, um festzustellen, ob alle Krebszellen in einer Resektionsoperation aus dem Körper eines Patienten entfernt werden1. Daher ist ein Mikroskop, das schnell histologische Bilder liefern kann, für SMA von entscheidender Bedeutung, um wiederholte Operationen zu vermeiden, die durch eine unvollständige Entfernung von Krebszellen verursacht werden. Nach der aktuellen Goldstandardmethode, die auf der hellfeldoptischen Mikroskopie basiert, muss das ausgeschnittene Gewebe jedoch in Formalin fixiert, in Paraffin eingebettet, in dünne Scheiben (4-7 μm) geschnitten und dann vor der Bildgebung mit Hämatoxylin und Eosin (H & E) gefärbt werden, was zeitaufwendig (3-7 Tage) und mühsam ist 2,3 . Ein gefrorener Abschnitt ist eine schnelle Alternative für SMA, indem das Gewebe schnell eingefroren, geschnitten und gefärbt wird, was histologische Bilder in 20-30 min4 liefern kann. Die histologischen Merkmale sind jedoch oft verzerrt und erfordern ein geschicktes Training, was die Anwendbarkeit der Technik auf mehrere Arten von Organen behindert5.
Für SMA wurden optische Mikroskopietechniken entwickelt, die zelluläre Bilder ohne oder mit wenigen Schritten der Gewebeverarbeitung liefern können. Jeder von ihnen leidet jedoch unter unterschiedlichen Problemen. Zum Beispiel leiden die optische Kohärenztomographie6 und die konfokale Reflexionsmikroskopie 7 aufgrund ihres geringen intrinsischen Streukontrasts unter einer geringen Spezifität. Obwohl die Mikroskopie mit ultravioletter Oberflächenanregung8 und die Lichtblattmikroskopie9 hochauflösende und kontrastreiche Bilder für SMA liefern können, kann das toxische und flüchtige Färbeverfahren normalerweise nicht in einem Operationssaal durchgeführt werden, was die Durchlaufzeit verlängert. Multiphotonenmikroskopie10 und stimulierte Raman-Mikroskopie11 können reichhaltige Informationen für SMA liefern. Die hohen Kosten der erforderlichen ultraschnellen Laser, die zur Erzeugung nichtlinearer Effekte verwendet werden, verhindern jedoch ihre breite Anwendbarkeit.
Vor kurzem wurde durch die Nutzung der intrinsischen optischen Absorption eine markierungsfreie ultraviolette photoakustische Mikroskopie (UV-PAM) entwickelt, um hochauflösende histologische Bilder zu liefern12. Bei UV-PAM wird die Photonenenergie des Anregungs-UV-Lichts (z.B.266 nm) zunächst von der DNA/RNA in Zellkernen 13 absorbiert und dann in Wärme umgewandelt, wodurch durch thermisch-elastische Ausdehnung14 akustische Wellenemission induziert wird. Durch die Detektion der erzeugten akustischen Wellen können zweidimensionale (2D) UV-PAM-Bilder von Zellkernen über maximale Amplitudenprojektion der akustischen Signale erhalten werden, die histologische Informationen für SMA liefern. Um die klinischen Anwendungen von UV-PAM zu ermöglichen, wurde ein Hochgeschwindigkeits-UV-PAM entwickelt, das auf Galvanometer-Spiegelscanning basiert, um histologische Bilder für eine Hirnbiopsieprobe (5 mm x 5 mm) innerhalb von 18 Minuten zu liefern, was ein großes Potenzial in zeitkritischen Anwendungen zeigt15. Um die Möglichkeit von UV-PAM für die Bildgebung von Dickgewebe weiter zu validieren, wurde ein Reflexionsmodus-UV-PAM-System mit einem wasserdichten einachsigen mikroelektromechanischen Systemscanner vorgeschlagen, das die intraoperative histopathologische Untersuchung von menschlichem Dickdarm- und Lebergewebe erfolgreich demonstriert16. Da das ursprüngliche UV-PAM-Bild in Graustufen ist, während das Goldstandard-H & E-gefärbte Bild in rosa und violetten Farben ist, ist es für Pathologen schwierig, UV-PAM-Bilder direkt zu interpretieren. Um dieses Problem anzugehen, wurde ein Deep-Learning-Algorithmus vorgeschlagen, um Graustufen-UV-PAM-Bilder nahezu in Echtzeit in virtuelle H & E-gefärbte Bilder zu übertragen, so dass Pathologen die Bilder ohne zusätzliche Schulung verstehen können17.
Diese Arbeit berichtet von einem Hochgeschwindigkeits- und offenen UV-PAM-System, das ähnlich wie herkömmliche optische Mikroskopien betrieben werden kann und sowohl originale histologische Graustufenbilder als auch virtuell gefärbte Bilder liefert, die von einem Deep-Learning-Algorithmus unterstützt werden. Eine formalinfixierte und paraffineingebettete (FFPE) Maus-Hirnscheibe wird vom UV-PAM-System abgebildet, um die Ähnlichkeit zwischen unseren virtuell gefärbten UV-PAM- und Standard-H&E-gefärbten Bildern zu demonstrieren und ihr Potenzial für SMA-Anwendungen zu zeigen.
Zusammenfassend lässt sich sagen, dass ein Hochgeschwindigkeits- und offenes UV-PAM-System für die histologische Bildgebung demonstriert wurde. Die detaillierten Anweisungen zur Systemkonfiguration, optischen Ausrichtung, Probenvorbereitung und experimentellen Verfahren werden vorgestellt. Das Bilderfassungsprogramm kann von Github aus über den Link in der Tabelle der Materialien aufgerufen werden. Die laterale Auflösung des vorliegenden Systems beträgt ~1,2 μm, was in einer kürzlich erschienenen Publikation21 experimentell gemessen wurde. Ein Gehirnschnitt der Maus wurde abgebildet, um zu zeigen, dass das vorliegende System innerhalb von 18 Minuten ein histologisches Bild für eine Fläche von 5 x 5 mm2 erhalten kann, was einer typischen Größe der Hirnbiopsie22 entspricht. Obwohl das Originalbild in Graustufen ist, kann das vorliegende System mit Hilfe eines digitalen virtuellen Färbewerkzeugs, das durch einen Deep-Learning-Algorithmus ermöglicht wird, virtuell gefärbte Bilder nahezu in Echtzeit liefern, was eine einfache Anpassung der Pathologen an die Interpretation der Bilder gewährleistet. Als markierungsfreie Bildtechnik kann das vorliegende UV-PAM-System auch histologische Bilder für unverarbeitete Frischgewebeproben liefern. Weitere Beispiele (einschließlich gefrorener und frischer Gewebeproben) wurden in einer früheren Veröffentlichung17 gezeigt. Die experimentellen Ergebnisse zeigen das hohe Potenzial des vorliegenden Deep-Learning-gestützten UV-PAM-Systems in SMA-Anwendungen.
Einer der Vorteile des UV-PAM-Systems besteht darin, dass das System im Reflexionsmodus implementiert ist und die Bildgebung von dickem Gewebe ermöglicht. Außerdem ermöglicht das offene UV-PAM-System die Platzierung der Probe auf dem Rasterfenster (der Membran des Probentanks), das eine ähnliche Funktion wie herkömmliche optische Mikroskopien hat. Daher ist dieses System benutzerfreundlicher als andere Systeme, bei denen Proben von zwei Membranen11,14 umgeben werden müssen. Darüber hinaus kann das derzeitige UV-PAM-System durch die Verwendung eines 1D-GM mit einem UV-Laser mit hoher Wiederholungsrate eine hohe Abbildungsgeschwindigkeit bei höherer Kosteneffizienz im Vergleich zum System mit multifokaler Anregungerreichen 23.
Derzeit ist die Bildgebungsgeschwindigkeit hauptsächlich durch die Wiederholungsrate des Laser- und Photonenbudgets begrenzt. Mit einem Laser, der eine hohe Wiederholrate und eine hohe Pulsenergie aufweist, kann die Abbildungszeit weiter verkürzt werden. Eine weitere Einschränkung des Systems besteht darin, dass die Probe nur grob an die Brennebene der Objektivlinse angepasst werden kann, indem die maximalen PA-Signale gefunden werden, anstatt ein Echtzeitbild anzuzeigen, damit Benutzer visualisieren können, ob die Probe fokussiert ist. Um ein Bild nahezu in Echtzeit anzuzeigen, kann 2D GM angewendet werden.
Es gibt zwei kritische Schritte im Protokoll: (a) Die konfokalen Anforderungen der optischen und akustischen Brennpunkte sollten optimiert werden, um eine hohe Detektionsempfindlichkeit zu erreichen; (b) Der Scanbereich des GM auf der x-Achse sollte kleiner sein als der akustische Brennfleck des ringförmigen UT, um eine ähnlich hohe Erkennungsempfindlichkeit aufrechtzuerhalten (im aktuellen Setup beträgt der Scanbereich ~ 30 μm ±15 μm). Andernfalls würden offensichtliche Vignettierungseffekte an den Rändern auftreten, wenn mehrere Unterbilder zusammengefügt werden, um ein ganzes Bild zu erhalten.
The authors have nothing to disclose.
Die Autoren danken der Hong Kong Innovation and Technology Commission (ITS/036/19).
Alcohol | Sigma Aldrich | PHR1373 | Sample dehydration |
Amplifier | Mini Circuit | ZFL-500LN-BNC+ | Ultrasonic signal amplification |
Controller | National Instruments | NI myRIO | System controller |
Data acquisition card | Alazar Technologies | ATS9350 | Ultrasonic signal collection |
Deep-learning algorithm | For transfering the grayscale UV-PAM image to a virtual H&E-stained image; https://github.com/TABLAB-HKUST/Deep-PAM | ||
Formalin | Sigma Aldrich | R04586 | Sample fixation |
H&E staining kit | Abcam | ab245880 | Sample staining |
Histo-Clear II | National Diagnostics | HS-202 | Sample deparaffinization |
Image acquisition program | National Instruments | LabVIEW | Lab-built program using LabVIEW; https://github.com/TABLAB-HKUST/LabVIEW-program-for-UV-PAM |
Image processing algorithm | Mathworks | MATLAB | Lab-built algorithm using MATLAB; https://github.com/TABLAB-HKUST/ImageRec_GM-UVPAM |
Kinematic platform mounts | Thorlabs | KM200B | Adjust the sample to be flat |
Membrane | Glad | Cling wrap | Sandwiched in sample tank |
Microscope objective lens | Thorlabs | LMU- 5X-NUV | Objective lens |
Motorized stages | Physik Instrumente | L-509.10SD00 | Scanning stages |
One-dimensional galvanometer mirror | Thorlabs | GVS411 | Fast scanning mirror |
Oscilloscope | RIGOL Technologies | DS1102E | Ultrasonic signal readout |
Phosphate-buffered saline | Sigma Aldrich | P3813 | Sample washing |
Pinhole | Edmund Optics | #59–257 | Spatial filtering |
Plano convex lens | Thorlabs | LA-4600-UV | Focusing lens |
Plano convex lens | Thorlabs | LA-4663-UV | Collimating lens |
Pulser/receiver | Imaginant | DPR300 | Pulse echo amplifier |
Q-switch diode-pumped solid-state laser | Bright Solutions | WEDGE HF 266 nm | 266-nm laser |
Ring-shaped ultrasonic transducer | University of Southern California | Ultrasonic signal detection | |
Sample holder | Lab-made | Hold the sample tank | |
Sample tank | Lab-made | Hold biological samples | |
Single-axis Z-translational stage | Thorlabs | PT1 | Manual stage |
Two-axis manual stage | Thorlabs | LX20 | Manual stage |
Water tank | Lab-made | Ultrasonic signal transmission | |
Xylene | Sigma Aldrich | XX0060 | Sample clearing |