JP6804065B2 - コヒーレントラマンイメージング用生検装置 - Google Patents
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Description
本発明は、国立衛生研究所により与えられたEB017254の下での米国政府支援によりなされた。米国政府は本発明において一定の権利を有する。
本出願は、2015年9月25日に出願された米国特許出願第62/232,633号の利益及び優先権を主張するものである。その全開示が参照により本明細書に組み込まれる。
図1Aは、脳腫瘍のある患者の手術前MRIスキャン100を示す図である。図1Bは、同じ患者の頭蓋骨を開頭後のその患者の露出した脳102の全体像を示す図である。図1Bに示すように、正常な脳組織と脳腫瘍を視覚的に見分けるのは困難である。腫瘍を除去する際に最適な手術結果を得る上での制限要因は、癌性脳組織と非癌性脳組織は肉眼では見分けがつかない場合があるため、相当な腫瘍がすべていつ除去されたかを把握することである。従って、切除をガイドするための高度な画像診断技術を用いることが望ましい。
腫瘍浸潤度や切除を継続するか否かに時間遅延なくアクセスするための露出した外科的キャビティの表面から、できるだけ小さいが(神経障害のリスクを最小限に抑えるのに)診断上適切な量の組織生検を取ることを可能にする生検装置と併用して、SRSや他の光学イメージング又は分光法技術を使用することが望ましい。図5の画像の取得については、切断機構を用いた標準の脳神経外科生検鉗子(例えば、B.Braun、ペンシルバニア州ベツレヘム)により行われた。240μmスペーサ(Grace Biolabs社、オレゴン州ベンド)を用いて圧縮状態の保持した顕微鏡スライドと1.5番カバースリップとの間に小さい組織片を載置した。この変形例では、画質が優良ではあるが、サンプル処理がやや煩雑なため、神経外科ワークフローに組み込むにはやや不向きである。
本明細書に記載の生検装置はいずれも、生体外イメージングシステムと併用して利用可能である。
生体内又は生体外イメージングの共通の課題は、目で識別できる特徴と比べて、イメージング情報が顕微鏡スケールであるということである。顕微鏡的及び巨視的データの両方を便利な方法で提示する必要がある。巨視的イメージングモダリティの例としては、肉眼、外科用顕微鏡、超音波システム、MRI、CTがある。本技術によれば、組織キャビティの複数の画像を迅速に取得することができる。従って、画像がどこから取得されたかを追跡する技術が必要である。本技術では、これらのニーズに対応する。
組織病理学的所見の解釈は、主観的要素を有し、時間集約的であったり、病理学者の専門的知識を必要とする場合がある。イメージングデータは、腫瘍浸潤の自動検出手段による手術ワークフローに組み込まれてもよい。分類体系により、ロバストな定量化されたSRS画像属性(過形成、軸索密度、タンパク質:脂質比)を、浸潤検出を行うための単一の測定基準に統合する場合がある。図27は、腫瘍浸潤の度合いを算出するためのSRS画像の分類を示す。この図は、SRS画像における定量化された核密度、軸索密度、タンパク質:脂質比の3次元散布図を示す。測定値は、18人の患者(3人のてんかん患者、8人の特異的な組織学的サブタイプを含む15人の脳及び脊椎腫瘍患者)から得られた51個の新鮮な組織生検からの1477の300×300μm2のFOVから得られたものである。この散布図上の各ポイントは、各生検の平均値を示す。生検は、H&E染色に基づき、有資格の神経病理学者によって、主に正常からわずかに過形成(n=21)、浸潤性の腫瘍(n=14)、高密度腫瘍(n=16)に分類された。マーカ色は、各生検の平均分類値を示し、0(正常な可能性が高い)がシアン(四角)で、1(腫瘍の可能性が高い)が赤色(丸及び三角)で示されている。正常な大脳皮質、正常な白質、低グレード神経膠、高グレード神経膠腫の代表的なFOVが示されている。
本技術によれば、組織サンプルの分析方法も提供される。この方法には、本明細書に記載の生検装置により患者から組織サンプル、すなわち、生検を取り出す工程と、その組織サンプルの光学イメージングを行う工程とが含まれる。組織サンプルのイメージングは、光学切片を行うモダリティ及び/又は固有分光法コントラストに基づくモダリティによって行うことができる。そのようなモダリティとしては、誘導ラマン散乱(SRS)、コヒーレント反ストークスラマン散乱(CARS)、共焦点ラマン、共焦点反射、共焦点蛍光、光コヒーレンストモグラフィー(OCT)、2光子励起蛍光(TPEF)、第2高調波発生(SHG)、第3高調波発生(THG)を含むがこれらに限定されるものではない。
Claims (17)
- 組織サンプルを収容するように構成され、前記組織サンプルの誘導ラマン拡散(SRS)画像を生成するように構成された、誘導ラマン拡散(SRS)顕微鏡と、前記SRS画像の自動化された画像分析を行うように構成された、コンピュータと、を備えるシステムであって、
前記分析は、前記組織サンプルが正常組織、又は異常組織であるかを見分ける分類値を決定し、異常組織を、わずかな過形成、浸潤性腫瘍、又は高密度腫瘍に更に分類することを含む、
システム。 - 組織サンプルを収容するように構成され、前記組織サンプルの誘導ラマン拡散(SRS)画像を生成するように構成された、誘導ラマン拡散(SRS)顕微鏡と、前記SRS画像の自動化された画像分析を行うように構成された、コンピュータと、を備えるシステムであって、
前記分析は、前記組織サンプルが正常組織、又は異常組織であるかを見分ける分類値を決定することを含み、
核密度、軸索密度、タンパク質:脂質比、又は前記SRS画像からのそれらの組み合わせを定量化することを含む、前記分類値を決定する、
システム。 - 前記コンピュータは、核密度、軸索密度、タンパク質:脂質比、又は前記SRS画像からのそれらの組み合わせを定量化し、対応する値を得て、前記対応する値とSRS画像ライブラリ内の所定の値とを比較する、
請求項2に記載のシステム。 - 前記SRS顕微鏡は、前記組織サンプルを含む生検装置にプリントされたラベルを読み取るように、さらに構成された、
請求項1に記載のシステム。 - 前記SRS顕微鏡は、顕微鏡イメージングシステムを備え、前記コンピュータは、前記顕微鏡イメージングシステムから受け取った画像から前記組織サンプルの輪郭を決定するようにさらに構成され、走査領域と前記SRS画像との間の画像登録を行うことにより、前記走査領域を決定するように構成される、
請求項1に記載のシステム。 - 手術前のナビゲーションデータセットに対して、前記組織サンプルが採取される位置を見分けるように構成されたナビゲーションシステムをさらに備える、
請求項1に記載のシステム。 - 被検者から前記組織を採取するための生検装置と、前記生検装置を追跡可能な追跡マーカーとを備える器具と、
前記追跡マーカーを認識し、手術前のデータセットに対して、前記生検装置の位置を登録するナビゲーションシステムと、
前記組織を受け取り、撮像して、前記組織のSRS画像を生成するように構成される誘導ラマン拡散(SRS)顕微鏡と、
前記手術前のデータセットと前記SRS画像を含む統合されたデータセットを示すように構成されたディスプレイと、
前記SRS画像の自動化された画像分析を行うように構成された、コンピュータと、を備えるシステムであって、
前記分析は、前記組織サンプルが正常組織、又は異常組織であるかを見分ける分類値を決定し、異常組織を、わずかな過形成、浸潤性腫瘍、又は高密度腫瘍に更に分類することを含む、
システム。 - 前記SRS画像に対して自動化された画像分析を行うように構成されたコンピュータをさらに備え、前記分析は、前記組織サンプルが正常の組織、又は異常な組織であるかを見分ける、前記組織サンプル用の分類値を決定することを含む、
請求項7に記載のシステム。 - 前記統合されたデータセットは、前記手術前のデータセットと、前記被検者から採取された複数の組織の画像とを備える、
請求項7に記載のシステム。 - 被験者からの組織を分析する方法であって、
生検部位で、前記被検者から採取された組織サンプルを収容する工程と、
誘導ラマン拡散(SRS)顕微鏡に前記組織サンプルを送る工程と、
誘導ラマン拡散(SRS)により、前記組織サンプルの光学的イメージングを行い、前記組織サンプルのSRS画像を生成する工程と、
自動化された画像分析を行うように構成された、コンピュータを使用して前記SRS画像に前記自動化された画像分析を行う工程であって、
前記自動化された画像分析は、前記組織サンプルが正常組織、又は異常組織であるかを見分ける分類値を決定し、異常組織を、わずかな過形成、浸潤性腫瘍、又は高密度腫瘍に更に分類することを含む工程と、
前記組織サンプルに対して二次分析を行う工程と、を含む、
方法。 - 前記二次分析は、前記組織サンプルの分子解析を含む、
請求項10に記載の方法。 - 前記二次分析は、DNA塩基配列決定法、RNA塩基配列決定法、転写優先、マイクロアレイ分析、抗体分析、蛍光in situハイブリダイゼーション(FISH)、クロマチン免疫沈降(ChIP)、ポリメラーゼ連鎖反応(PCR)、質量分析、又はこれらの組み合わせを含む、請求項10に記載の方法。
- 前記組織サンプルは、ナビゲーションシステムにより追跡される器具と共に前記被検者から採取される、
請求項10に記載の方法。 - 前記自動化された画像分析は、前記分類値を基に腫瘍の浸潤性の可能性を決定する工程を更に含む、
請求項10に記載の方法。 - 前記組織サンプルは、脳組織を含み、前記分類値を決定する工程は、核密度、軸索密度、前記SRS画像からのタンパク質:脂質比、又はそれらの組み合わせを定量化する工程を含む、
請求項10に記載の方法。 - 手術前のナビゲーションデータセットにSRS画像を登録する工程と、
生検部位と前記SRS画像を示す、前記手術前のナビゲーションデータセットを含む、統合されたデータセットを生成する工程と、をさらに含む、
請求項10に記載の方法。 - 前記生検部位は第1の生検部位であり、前記方法は、第2の生検部位から採取された第2の組織サンプルに繰り返され、前記統合されたデータセットは、前記第1の生検査部位と、前記第2の生検部位と、それらのそれぞれのSRS画像とを示す、
請求項16に記載の方法。
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