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MIT 和哈佛合作推动高分辨率显微技术进步,医生将可以从活体组织样本中获取更多的信息 [复制链接]

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发表于 2017-7-25 22:54 |只看该作者 |倒序浏览 |打印
MIT 和哈佛合作推动高分辨率显微技术进步,医生将可以从活体组织样本中获取更多的信息7 t" X, b5 p# e& t
来源eepTech 深科技 / 作者: / 2017-07-25
) U4 \8 H6 o  C( o% W100 多年来,传统光学显微镜一直是研究病理的重要工具,但是它并不能很好地胜任细胞观察的任务。而最近,在麻省理工学院 Edward Boyden 实验室中,诞生了一项被称为“扩展显微(学)”的新成像技术,最高可以将组织样本的图像放大至 100 倍。
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+ c* N& `! ?- {4 c在这么高的分辨率之下,细胞组织的诸多特征和细节都可以一览无余,科学家们将因此获益,一些原来只有用昂贵的高分辨率电子显微镜才能看到、甚至连电子显微镜都无法观察到的分子信息从此可以被更好地观察到。
) |5 N, R# L3 l; w+ ~. UMIT 生物工程系和大脑与认知科学系的副教授 Boyden 表示,“这项技术可能有着非常广阔的应用前景。”同时,Boyden 副教授也担任 MIT 媒体实验室成员,麦戈文脑科学研究所成员(McGovern Institute for Brain Research),以及霍华德休斯医学研究所西蒙斯学院学者(HHMI-Simons Faculty Scholar)。
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  N) z8 X3 l) R4 j  L. p  F( V- U图丨 Edward Boyden: [, K1 V$ a7 d/ x+ d' ~
在发表于 7 月 17 日的《自然生物技术》(Nature Biotechnology)上的论文中,Boyden 和他同事详细阐述了他们是如何运用这项技术来判断一个早期乳腺病变组织癌变的风险大小。这项技术也可以运用在肾组织的分析上,研究人员称他们在放大的样本上面观察到了一些肾病的征兆,而这些征兆通常需要使用电子显微镜才能看到。8 @4 d  T- j; T. b
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图丨《自然生物技术》封面
; L! E% \8 e' {! ?% v3 W这篇论文的主要作者之一,Octavian Bucur 表示,“我们可以使用扩展显微的方法来诊断以前没办法用光学显微镜诊断的病症。”而 Bucur 同时也是哈佛医学院、贝斯以色列女执事医疗中心(BIDMC)、以及哈佛大学路德维希中心(Ludwig Center at Harvard)的讲师。
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图丨 Octavian Bucur
# {$ ~- J& H0 `7 q2 dBoyden 的扩展显微技术的基本原理是:将组织样本嵌入一个密度大、遇水膨胀的均匀生成聚合物里,在加水膨胀之前,研究员们把需要成像的分子锚定入聚合物凝胶中,然后再去除用来连接组织各部分的蛋白质。这样,原本只能通过昂贵的特制显微镜才能获得的 70 微米分辨率影像,研究者通过组织扩展技术,用光学显微镜便可以获得。
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图丨加水使聚合物膨胀1 `6 a$ X  j4 A: F" d8 S
在最新的研究中,研究者们将这项扩展技术延伸到了活体组织检查领域。为了更好的观察细胞结构,活体组织检查样本的处理方法通常包括(将样本)嵌入石蜡,速冻,或者化学染色。
9 v" V% v. N' d8 {: s麻省理工学院和哈佛大学的研究团队发明了一种新方法:将样本首先转化为一种适合扩展的状态再进行扩展。例如,他们首先把组织样本放入二甲苯化学溶剂中,这样可以去除样本上的化学染色和石蜡。然后,他们混合样本和柠檬酸盐,并加热混合物。最后,他们用类似于前文提到的方法来扩展样本,不同的是因为处理过的样本处于很强的化学固定状态,所以他们需要加强(蛋白质的)消化处理。
3 q8 P, Z% m; f5 ?4 M) h在整个过程中,研究者会对有研究价值的分子添加荧光标记,包括表示特定细胞种类的蛋白质,以及特定序列的 DNA 或 RNA。耶鲁大学医学院病理系的 David Rimm 教授表示,“研究人员描述的扩展光学显微镜分辨率的方法非常巧妙,传统方法借此可以观察到更多的细节了。”
& v7 \. P/ o0 h( O- k; Y6 y研究员们在早期乳腺病变的组织样本上测试了这个方法,判断良性病变样本是否癌变的方法之一就是观察并分析其细胞核的外观,非典型细胞核的癌变几率是典型细胞核癌变几率的 5 倍。
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图丨乳腺癌细胞
2 S& a8 D% H. o然而研究表明,不同病理学家给出的异形核评估可能有巨大差异,这也可能导致错误的诊疗手段和不必要的手术。研究人员表示,使用一个更准确的、针对于典型和非典型细胞核的良性病变组织评估系统,在美国每年可能纠正多达 40 万例的错误诊断,并且减少数百万美元的开销。
5 C" F. C0 J+ O% |在扩展组织样本以后,研究团队使用了机器学习算法来进一步分析并评估样本。算法涵盖很多细胞核特征,包括排列方向、直径以及真圆度(偏移量)。如果将这套判断病变组织癌变性的算法用在扩展后的样本上,能达到 93% 的准确率,而如果用在扩展前的样本上,则只有 71% 的准确率。
! d  @8 Y& Q8 S' M* p3 _研究人员还分析了一些肾病综合症患者的肾组织样本。这些病人的肾很难正常过滤血液,而由于肾脏中负责过滤血液的微小手指状突起结构之间的间隙仅有 200 微米,因此只能使用电子显微镜或者昂贵的超分辨率显微镜观察。# v/ J* s5 F- @, C
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图丨肾脏示意图* D! T1 h1 y% V9 l2 f1 B, o, s
当研究人员向一组科学家(包括病理学家和非病理学家)展示扩展后的组织样本影像时,他们在 90% 的情况下都可以分辨出哪些是病变组织。然而在展示扩展前的组织样本时,准确率就下降到了 65%。& _" [( s0 s% G: i' H+ U. [
Boyden 表示,“现在分析和诊断肾病综合症时只需一些化学溶剂和光学显微镜,而不再需要昂贵的电子显微镜了。”
% g" d" f# h9 F7 E5 `. R; ]- a) L研究人员预测,科学家们可以在这个方法的基础上,为其他疾病开发出更精准的诊断方式。这就需要科学家和医生通力合作,分析更多的病人(病例)样本,从而发现其中隐藏的规律和模式。
' `7 E  a) ]$ z* ~Boyden 表示,“保证其他条件不变,如果我们可以将组织体积放大 100 倍,那么我们就会获得 100 倍的信息。”  W0 L" Z/ I$ Q+ T: `- N; N  w  R: G
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图丨放大后的影像
: [- x" ^6 ]( J9 t: Z% p3 ?3 s- u举个例子,研究人员可以从细胞中特定基因的数量来分辨癌细胞(种类),像 HER2 这种额外基因可以表明一种乳腺癌亚型,进而医生可以实施特定的治疗方式。( I$ a- m* h7 U( P! U
科学家们还可以观察基因组的结构,或者在癌变过程中细胞形状是如何改变的,以及癌细胞是如何与体内其他细胞互相影响的。另外一种可能用途是识别癌细胞表面的蛋白质,进而设计出一种供人体免疫系统使用,可以标识并摧毁癌细胞的免疫疗法。( p/ ]/ F% M1 ?3 f" V
Boyden 和他的同事每月都会在 MIT 举办多次培训课程,专门向观众展示并讲解这套扩展显微方法,他们也在网站上发表了实验报告。他们希望更多的人可以学会并最终运用这套方法去研究其它疾病。
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图丨 MIT Media Lab 官网8 g9 ]6 I+ M* y2 F+ g2 e3 _& |1 w
Boyden 表示,“癌症的活组织检查仅仅是一个开始,我们有一套新的管道体系用来获取临床样本并扩展他们,同时我们也在很多其它疾病上尝试该方法。扩展显微的方法将会让计算病理学(computational pathology)从同一个样本中获取更多的信息。”
* r: X& F  J, w( o* P5 W% V+ b7 x该研究的作者之一,哈佛大学和 BIDMC 的研究员 Humayun Irshad 也表示,“扩展后的影像包含了更多的信息和特征,最终人们可以获得更高性能的分类模型。”
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