Уругвайские ученые разработали методику более точного выявления меланом

Новый метод, основанный на современных микроскопических изображениях, позволяет более точно диагностировать меланому - вид рака кожи с самым высоким уровнем смертности в Уругвае и во всем мире. Разработкой этой методики занимались ученые из Института Пастера в Монтевидео совместно с дерматологами из Больницы Клиникас. Исследователи разработали инновационный молекулярный метод, основанный на яркости определенных компонентов образца, который позволяет идентифицировать меланому более точно и без предвзятости человека. Работа опубликована в журнале Frontiers in Oncology, в специальном выпуске "Достижения в методах визуализации для понимания пространственной гетерогенности в раковой среде". "Эту работу выполняла междисциплинарная команда", - рассказал изданию El País Бруно Шути, член группы Advanced Bioimaging Unit (смешанная группа специалистов из IP Montevideo и Clínicas). Кроме того, над исследованием работала София Мартинес, специалист из отделения дерматологии ХК, а руководил работой Леонель Малакрида, глава UBA. "Технология, которая позволила совершить этот прорыв, - это спектральная визуализация, которая сосредоточена на анализе электромагнитного излучения, испускаемого объектом", - пояснил Шути. В этом смысле он отметил, что "этот инструмент еще не использовался, а он позволяет делать цифровые изображения с большим информационным наполнением, в отличие от традиционных клиник визуализации, которые применяются для диагностики патологий". "Мы добавляем область математики, чтобы интерпретировать эти данные. Этого еще нигде не делали, были похожие исследования, но не с таким типом техники, которую мы используем с конфокальным микроскопом Пастера", - сказал Шути. Исследователь отметил, что им удалось "различить разные молекулы или спектры света, с одной стороны, в меланоме и в доброкачественной опухоли". В исследовании приняли участие 10 пациентов: пять с меланомой и пять с доброкачественными опухолями. "Мы стремимся получить диагностическое подтверждение, данные, которые дополнят традиционную диагностику, используемую дерматологами, которая включает другие параметры, но может занять довольно много времени. В конце дня вы получаете еще одно изображение, а мы стремимся к более быстрой диагностике", - сказал он. В отличие от других методов получения изображений, спектральная визуализация использует более широкий диапазон частот или длин волн для создания детальных и специфических изображений. В Уругвае эта технология используется в нескольких приборах для конфокальной микроскопии. Ученый из Пастера сказал, что спектральная визуализация "рассчитывает весь видимый диапазон, но дает изображения на нескольких длинах волн". "Не одно или три изображения, а до 30. Это гораздо богаче, потому что у вас есть информация из гораздо большего количества мест", - сказал он. Эта работа, о которой ранее сообщалось в El Observador, началась как бакалаврская работа Шути в 2021 году для получения степени инженера-биолога в Университете Республики. После того как он приступил к начальным этапам, посвятив себя разработке программного обеспечения для обработки данных, к нему присоединилась команда кафедры дерматологии, чтобы проанализировать образцы. "Там мы работали над тем, чтобы проанализировать то, что было видно на спектральных изображениях, и понять, чему соответствует каждое изображение", - сказал он. В частности, исследователи UBA и кафедры дерматологии использовали спектральный конфокальный микроскоп для анализа образцов кожи и наблюдения за такими молекулами, как коллаген, эластин, меланин и другие. Эти молекулы называются автофлуоресцентными, поскольку они естественным образом светятся при освещении определенными типами света. Микроскоп фокусирует ультрафиолетовый свет на образце, что заставляет молекулы светиться и выявляет их различные фракции в ткани. Исследователи изучили эти молекулы в ряде образцов меланомы и обнаружили изменения цвета, которые связаны с определенными характеристиками. Таким образом, они отметили, что определенные изменения в пропорциях этих молекул, присутствующих в образце, или изменения цвета связаны с наличием заболевания. "На первом этапе мы попытались назвать светящиеся компоненты в каждом из двух случаев", - говорит ученый. На этом первом этапе ученые смогли заметить различия в типе светящихся молекул. "Хотя наша выборка очень мала, задача состоит в том, чтобы увеличить ее и оценить на более крупной популяции. Мы смогли заметить, что в меланомах есть светящиеся молекулы, которых нет в доброкачественных опухолях, и это было подтверждено во всех случаях", - говорит Шути. Благодаря своей точности и простоте, этот инструмент может быть применен для выявления других патологий. Так, исследователи из Аргентины и Мексики находились в UBA с августа по сентябрь 2023 года, чтобы протестировать эту методику при онкологических патологиях других органов и тканей. Наконец, ученый сообщил, что в настоящее время они "оценивают алгоритмы искусственного интеллекта" и "расширяют базу данных, чтобы начать оценивать различные методы машинного обучения, чтобы иметь возможность перейти к прогностической части, а не к подтверждению, которое делается с помощью хирургии". Мы ищем закономерности, которые могут заранее указать на наличие меланомы, или тенденции к развитию молекул, которые гарантируют наличие злокачественных опухолей, но в прогностическом ключе".