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Multimodale spektroskopische Bildgebung

Ein neues leistungsstarkes Werkzeug für die intraoperative Tumordiagnostik

Multimodal spectroscopic imaging

A new, powerful tool for intraoperative tumor diagnostics

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Die Chirurgie Aims and scope Submit manuscript

Zusammenfassung

Hintergrund

Die zunehmende Zahl an Krebserkrankungen erfordert neue bildgebende Ansätze für eine intraoperative Tumorcharakterisierung.

Fragestellung

Einsatz neuer optischer/photonischer Methoden mit Ansätzen künstlicher Intelligenz (KI) zur Bewältigung dringender Herausforderungen der klinischen Pathologie im Sinne einer intraoperativen computergestützten spektralen Histopathologie.

Material und Methoden

Multimodale nichtlineare Bildgebung durch die Kombination der spektroskopischen Methoden kohärente Anti-Stokes-Raman-Streuung (CARS), Zwei-Photonen-angeregten Autofluoreszenz (TPEF), Fluoreszenzlebensdauer-Mikroskopie (FLIM) und Erzeugung der zweiten Harmonischen (SHG).

Ergebnisse und Diskussion

Mittels der multimodalen spektroskopischen Bildgebung lässt sich die Gewebemorphochemie, d. h. die Morphologie und die molekulare Struktur ohne Verwendung exogener Markersubstanzen darstellen. Die multimodalen Bilder lassen sich mittels auf KI-basierter Bildauswertungsverfahren automatisiert auswerten. Für eine klinische Anwendung im Sinne einer Schnellschnittdiagnostik oder einer In-vivo-Anwendung lässt sich der vorgestellte multimodale Bildgebungsansatz in ein kompaktes Mikroskop oder endoskopische Sondenkonzepte übertragen.

Schlussfolgerung

Die synergetische Kombination spektroskopischer Bildgebungsmodalitäten in Kombination mit automatisierter Datenauswertung besitzt ein großes Potenzial für eine schnelle und präzise Tumordiagnostik, z. B. im Sinne einer präzisen chirurgischen Führung mit Laserchirurgie oder robotischer Chirurgie. Insgesamt gesehen, kann die intraoperative multimodale spektroskopische Bildgebung zukünftig einen innovativen Fortschritt für die Tumordiagnostik bedeuten und damit unmittelbar zu einer besseren Patientenversorgung und erheblichen Kosteneinsparungen führen.

Abstract

Background

The increasing number of cancer cases requires new imaging approaches for intraoperative tumor characterization.

Objective

Utilization of new optical/photonic methods in combination with artificial intelligence (AI) approaches to address urgent challenges in clinical pathology in terms of intraoperative computational spectral histopathology.

Methods

Multimodal nonlinear imaging by combining the spectroscopic methods coherent anti-Stokes Raman scattering (CARS), two-photon excited autofluorescence (TPEF), fluorescence lifetime imaging microscopy (FLIM), and second harmonic generation (SHG).

Results

By using multimodal spectroscopic imaging, tissue morphochemistry, i.e., its morphology and molecular structure can be visualized in a label-free manner. The multimodal images can be automatically analyzed using AI-based image analysis approaches. For clinical application in terms of frozen section diagnostics or in vivo use, the presented multimodal imaging approach can be translated into a compact microscope or endoscopic probe concepts.

Conclusions

The synergistic combination of spectroscopic imaging modalities in combination with automated data analysis has great potential for fast and precise tumor diagnostics e.g., in terms of precise surgical guidance in laser or robotic surgery. Overall, intraoperative multimodal spectroscopic imaging may represent an innovative advancement for tumor diagnostics in the future, directly leading to improved patient care and significant cost savings.

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Abb. 1
Abb. 2
Abb. 3

Abbreviations

CARS:

Kohärente anti-Stokes-Raman-Streuung („coherent anti-Stokes Raman scattering“)

CT:

Computertomographie

DCDC:

Doppelkern-Doppelmantel-Faser („double-core double-clad fiber“)

FAD:

Flavin-Adenin-Dinukleotid

FISH:

Fluoreszenz-in-situ-Hybridisierung

FLIM:

Fluoreszenzlebensdauer-Mikroskopie („fluorescence lifetime imaging microscopy“)

HE:

Hämatoxylin-Eosin

IR:

Infrarotabsorption

KI:

Künstliche Intelligenz

MRT:

Magnetresonanztomographie

NAD(P)H:

Nicotinamidadenindinukleotidphosphat

OCT:

Optische Kohärenztomographie

SHG:

Erzeugung der zweiten Harmonischen („second harmonic generation“)

SRS:

Stimulierte Raman-Streuung („stimulated Raman scattering microscopy“)

TPEF:

Zwei-Photonen-angeregte Autofluoreszenz („two-photon excited autofluorescence“)

WHO:

Weltgesundheitsorganisation

Yb:

Ytterbium

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Danksagung

Der Europäischen Union, dem Thüringer Ministerium für Wirtschaft, Wissenschaft und Digitale Gesellschaft, der Thüringer Aufbaubank, dem Bundesministerium für Bildung und Forschung und der Deutschen Forschungsgemeinschaft wird für die finanzielle Unterstützung gedankt.

Author information

Authors and Affiliations

  1. Institut für Physikalische Chemie und Abbe Center of Photonics, Friedrich-Schiller-Universität Jena, Jena, Deutschland

    Michael Schmitt &  Juergen Popp

  2. Leibniz Institut für Photonische Technologien, Mitglied Leibniz Gesundheitstechnologien, Albert-Einstein-Str. 9, 07745, Jena, Deutschland

    Tobias Meyer-Zedler &  Juergen Popp

  3. Klinik und Poliklinik für Hals-. Nasen- und Ohrenheilkunde, Universitätsklinikum Jena, Jena, Deutschland

    Orlando Guntinas-Lichius

Authors
  1. Michael Schmitt
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  2. Tobias Meyer-Zedler
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  3. Orlando Guntinas-Lichius
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  4. Juergen Popp
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Corresponding author

Correspondence to Juergen Popp.

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Interessenkonflikt

M. Schmitt, T. Meyer-Zedler, O. Guntinas-Lichius und J. Popp geben an, dass kein Interessenkonflikt besteht.

Für diesen Beitrag wurden von den Autoren keine Studien an Menschen oder Tieren durchgeführt. Für die aufgeführten Studien gelten die jeweils dort angegebenen ethischen Richtlinien.

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Redaktion

I. Gockel, Leipzig

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Schmitt, M., Meyer-Zedler, T., Guntinas-Lichius, O. et al. Multimodale spektroskopische Bildgebung. Chirurgie 93, 948–955 (2022). https://doi.org/10.1007/s00104-022-01663-2

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