«В этих областях терпеливые образцы часто должны отправляться средствам, которые способны к выполнению обычных услуг патологии», говорит Ричард Конрой, доктор философии, директор программы Молекулярного Отображения в NIBIB. «В результате может потребоваться несколько дней до того, как диагноз возвращен пациенту. Во многих случаях пациенты не в состоянии возвратиться для долечивания или потому что они должны путешествовать на большие расстояния, чтобы достигнуть клиники или не мочь позволить себе взять многократные выходные. Недорогая технология, которая может диагностировать рак при, позволила бы пациентам начать лечение в тот же день, что они проверены, значительно увеличив число пациентов, которые проходят лечение».Разработка нового устройства была во главе с Хэхо Ли, доктором философии, адъюнкт-профессором в Рентгенологии в Медицинской школе Гарварда / Центральная больница Массачусетса, и Ральф Вейсследер, Доктор медицины, доктор философии, директор Центра Системной биологии в Центральной больнице Массачусетса.
Они описывают свое устройство в выпуске 5 мая 2015 журнала PNAS.По словам Ли, молекулярную диагностику было трудно выполнить при должном к отсутствию инфраструктуры и обученного персонала.«Чтобы в настоящее время выполнять молекулярную диагностику, Вам нужен хороший микроскоп, Вам нужны антитела или лиганды, которые могут признать молекулярную цель, и Вам нужен специализированный человек, который может интерпретировать данные.
Прямо сейчас те три вещи трудно получить что касается параметров настройки», говорит Ли.Новое устройство – назвало D3 (цифровая система диагноза дифракции) – составлен из смартфона и модуля отображения, который хватает на него, состоя из работающего от аккумулятора светодиода и линзы. После того, как образец собран от пациента (кровь, придыхательный звук или другая биологическая жидкость), это смешано с микробусинками, которым приложили определенные антитела к ним. Антитела связывают с молекулами, выраженными на поверхности раковых клеток, и различные антитела используются в зависимости от типа рака, который показывается.
Смесь тогда помещена в понижение микроскопа и вставлена в модуль отображения, который позволяет исследователям снимать смесь бусинки клетки.С ее широким полем зрения система способна к завоеванию больше чем 100 000 клеток за изображение.
Это – в 100 раз больше клеток, чем обычно захватывается с традиционным микроскопом, у которого есть более узкое поле зрения. Первоначально, исследователи полагали, что они будут в состоянии отличить раковые клетки от нераковых клеток просто, смотря на то, были ли у них бусинки, связанные с ними.
Однако бусинки и клетки дифрагировали свет, заставив изображения стать значительно искаженными. Это заставило исследователей создавать алгоритм, который мог восстановить изображения направляющихся бусинкой клеток от образцов дифракции, которые захватывает камера.
Поскольку их процесс реконструкции требует тяжелых вычислений, исследователи поняли рано, на котором они будут ограничены возможностями обработки смартфона. Чтобы обойти это, они создали приложение для смартфона, который автоматически загружает изображения дифракции – как только они были сфотографированы – к безопасному облаку, после которого они переданы к серверу в Центральной больнице Массачусетса. Тот сервер способен к проведению многих вычислений параллельно и может восстановить изображения в меньше чем одной десятой секунды.
Используя эти восстановленные изображения, сервер тогда считает общее количество клеток с бусинками приложенным к ним, а также общему количеству бусинок приложенный к данной клетке. На основе этих чисел образец классифицирован как рискованный, низкий риск или мягкий.
Исследователи недавно проверили свое устройство, используя цервикальные экземпляры от двадцати пяти пациентов с ранее неправильными результатами мазка Папаниколау. Образцы клетки были смешаны с бусинками, помеченными против трех известных маркеров клетки рака шейки матки. Исследователи сообщили, что была положительная корреляция между количеством бусинок за клетку и риском рака, как подтверждено обычным анализом патологом, и они смогли успешно классифицировать пациентов как рискованный или низкий риск / мягкий с 100%-й чувствительностью и 92%-й спецификой.Исследователи также провели предварительное исследование, чтобы определить, могли ли бы они обнаружить клетки лимфомы в придыхательных звуках тонкой иглы лимфатических узлов.
В тех восьми исследованиях человека устройство смогло точно дифференцировать четырех пациентов с диагнозом лимфомы от четырех пациентов с мягким увеличением лимфатических узлов. Результаты были подтверждены обычной патологией.«Скорость, на которой эта технология может диагностировать болезнь, чрезвычайно впечатляющая», сказал Конрой. «Исследователи взяли процесс, который иногда занимает несколько дней, используя обычные методы патологии и уплотнил его к менее чем часу. Кроме того, используя в своих интересах облачные вычисления и технологию смартфона, они делают технологию доступной для тех, кому нужен он больше всего и для очень низкой стоимости».
В дополнение к обнаружению белка поверхности клеток для идентификации раковых клеток система может также быть адаптирована, чтобы обнаружить ДНК. Исследователи сообщили в их статье, что они могли точно обнаружить ДНК вируса папилломы человека в экземплярах рака шейки матки. Эта способность обнаружить ДНК открывает дверь для быстрого диагноза инфекционных заболеваний в дополнение к раку.В будущем Ли планирует увеличить пространственное разрешение изображений от 2,2 микронов вниз к 1,2 микронам с помощью дополнительных вычислительных методов.
При этом Ли говорит, что система будет в состоянии проанализировать многократные маркеры сразу – названный мультиплексированием – прилагая различные антитела к разного размера бусинкам и смешивая их всех вместе в образце.Ли и его команда надеются принести систему в Ботсвану в ближайшем будущем, чтобы проверить, может ли это быть легко принято местными работниками системы здравоохранения, чтобы проверить на лимфому.