"La técnica de la espectroscopia Raman, en combinación con los métodos emergentes de aprendizaje automático, está llegando a los quirófanos a un ritmo rápido, con la perspectiva de mejorar la precisión de los procedimientos quirúrgicos en una amplia gama de aplicaciones oncológicas, incluida la neurocirugía, "dice Frédéric Leblond, profesor de física de la ingeniería en la Polytechnique Montréal. El nuevo artículo de su equipo tiene como objetivo acelerar la adopción de la espectroscopia Raman en biomedicina aumentando la confianza que los médicos pueden tener en los resultados.

Nombrado en honor al físico indio C. V. Raman, quien observó por primera vez la dispersión Raman en 1928, La espectroscopia Raman utiliza un láser de alta intensidad para investigar moléculas. La luz dispersada por las moléculas proporciona información sobre su estructura y enlace. por lo que la espectroscopia Raman se puede utilizar para detectar e identificar cambios químicos. En medicina, esta técnica de dispersión proporciona "huellas químicas" de las células, tejidos, o biofluidos, dando a los investigadores una rica información biomolecular que podría revelar las causas y los efectos de las enfermedades.

En comparación con otras técnicas analíticas como la histología, Rayos X, Resonancia magnética y tomografías por emisión de positrones, La espectroscopia Raman ofrece varias ventajas, entre las que se incluyen ser no invasiva y no destructiva, y el uso de radiación no ionizante. Normalmente no hay preparación de muestras, y los investigadores pueden elegir cuánto o qué poco de una muestra analizar. Adicionalmente, casi todos los materiales presentan dispersión Raman. Los metales puros solo reflejarán la luz, pero los metalúrgicos pueden utilizar la espectroscopia Raman porque los carburos, nitruros, y los óxidos harán la dispersión Raman.

A pesar de estas ventajas, La espectroscopia Raman es una técnica de baja señal que requiere tiempos de adquisición relativamente largos y, hasta ahora, no ha habido una forma eficiente de monitorear y asegurar la calidad de la señal Raman intraoperatoria. Este déficit dificulta la traducción clínica de la técnica al limitar la capacidad de entrenar modelos de detección de cáncer de aprendizaje automático sólidos y precisos. También limita la confiabilidad de la adquisición de datos intraoperatoria, a menudo se requiere personal adicional para monitorear visualmente la calidad de los datos en vivo durante un procedimiento.

Medición de la calidad de la señal

En un artículo reciente en SPIE Revista de óptica biomédica (JBO), Leblond y su equipo abordan este problema y describen sus esfuerzos para desarrollar un método cuantitativo para evaluar la calidad de la señal Raman en función de la varianza asociada con el ruido estocástico en importantes bandas de tejido.

"Todo demasiado a menudo, los estudios académicos hacen avanzar las herramientas ópticas para la medicina, pero no observe detenidamente la calidad de los datos espectrales que se utilizan para tomar decisiones, "dice Brian Pogue, Profesor MacLean de Ingeniería en Thayer School of Engineering en Dartmouth y editor en jefe de JBO. "En el campo de la espectroscopia Raman, esto puede ser particularmente importante porque los datos están intrínsecamente limitados de señal a ruido, y de naturaleza muy compleja. Hay muchos picos de resonancia molecular en el espectro y se superponen y algunos tienen una intensidad de señal muy pequeña. Avanzar en herramientas de análisis de datos automatizados para garantizar que los datos espectrales medidos tengan la calidad suficiente para tomar una decisión médica es muy importante a medida que estas nuevas técnicas avanzan en ensayos clínicos ".

El artículo detalla el desarrollo de una nueva técnica que puede cuantificar sin ambigüedades la calidad de los datos Raman basándose en la señal asociada con características moleculares específicas de la señal, específicamente la presencia de ciertas bandas de proteínas y lípidos. Este método se puede utilizar para monitorear automáticamente la calidad de la señal Raman durante los procedimientos quirúrgicos y se demostró que mejora la precisión de la detección del cáncer de cerebro.

Cuantificando la calidad

Para probar el método, el equipo utilizó un conjunto de datos de 315 espectros in situ de 44 pacientes con cáncer de cerebro adquiridos mediante un solo punto, sistema de sonda de espectroscopía Raman de mano desarrollado por Leblond y su equipo. Antes de ser presentado a tres revisores independientes para una evaluación cualitativa, los espectros se barajaron aleatoriamente y se ocultó la etiqueta de patología asignada. Se emplearon criterios específicos como la evaluación visual de los picos ubicuos del tejido Raman.

En otra prueba, Se realizaron 15 mediciones cerebrales in vivo durante la cirugía de glioblastoma en un paciente para evaluar el número de mediciones repetidas en la relación señal / ruido Raman. Descubrieron que su método puede separar espectros de alta y baja calidad con una sensibilidad del 89% y una especificidad del 90%; esto puede aumentar la sensibilidad y la especificidad de detección del cáncer hasta en un 20% y un 12%. respectivamente.

"Este nuevo estudio de Fred Leblond y su grupo de investigación en Polytechnique Montreal y el Centro de Investigación CHUM avanza el concepto de realizar mediciones espectrales basadas en diagnósticos médicos que son validadas por métricas de calidad de los datos, ", dice Pogue." Este grupo ha realizado algunos de los estudios más pioneros en el uso de la espectroscopia Raman en neurocirugía, y tienen una serie de publicaciones que avanzan en cada aspecto de la instrumentación, las herramientas de análisis y visualización de datos, y el avance de los ensayos clínicos. Este artículo actual se centra en la cuestión clave no tratada de probar y cuantificar la calidad de los espectros tal como se utilizan para la toma de decisiones en medicina ".