"A técnica da espectroscopia Raman - em combinação com métodos emergentes de aprendizado de máquina - está chegando às salas de cirurgia em um ritmo rápido, com a perspectiva de melhorar a precisão dos procedimentos cirúrgicos em uma ampla gama de aplicações oncológicas, incluindo neurocirurgia, "diz Frédéric Leblond, professor de física de engenharia na Polytechnique Montréal. O novo artigo de sua equipe visa acelerar a compreensão da espectroscopia Raman na biomedicina, aumentando a confiança que os médicos podem ter nos resultados.

Nomeado em homenagem ao físico indiano C. V. Raman, que primeiro observou a dispersão de Raman em 1928, A espectroscopia Raman usa um laser de alta intensidade para investigar as moléculas. A luz espalhada de volta pelas moléculas fornece informações sobre sua estrutura e ligação, então a espectroscopia Raman pode ser usada para detectar e identificar mudanças químicas. Em medicina, esta técnica de espalhamento fornece "impressões digitais químicas" de células, tecidos, ou biofluidos, dando aos pesquisadores informações biomoleculares ricas que podem revelar as causas e os efeitos da doença.

Quando comparado com outras técnicas analíticas, como histologia, Raios X, Ressonância magnética, e PET scans, A espectroscopia Raman oferece várias vantagens, incluindo ser não invasiva e não destrutiva, e usando radiação não ionizante. Normalmente não há preparação de amostra, e os pesquisadores podem escolher quanto ou quão pouco de uma amostra analisar. Adicionalmente, quase todos os materiais exibem espalhamento Raman. Metais puros irão apenas refletir a luz, mas os metalúrgicos podem usar espectroscopia Raman porque carbonetos, nitretos, e os óxidos farão a dispersão de Raman.

Apesar dessas vantagens, A espectroscopia Raman é uma técnica de baixo sinal que requer tempos de aquisição relativamente longos e, até agora, não há uma maneira eficiente de monitorar e garantir a qualidade do sinal Raman intra-operatório. Esse déficit dificulta a tradução clínica da técnica, limitando a capacidade de treinar modelos robustos e precisos de detecção de câncer de aprendizado de máquina. Também limita a confiabilidade da aquisição de dados intra-operatórios, frequentemente exigindo pessoal extra para monitorar visualmente a qualidade dos dados ao vivo durante um procedimento.

Medindo a qualidade do sinal

Em artigo recente no SPIE Journal of Biomedical Optics (JBO), Leblond e sua equipe abordam essa questão e descrevem seus esforços para desenvolver um método quantitativo de avaliação da qualidade do sinal Raman com base na variância associada ao ruído estocástico em bandas de tecido importantes.

"Com muita frequência, estudos acadêmicos avançam em ferramentas ópticas para a medicina, mas não dê uma olhada cuidadosa na qualidade dos dados espectrais usados ​​para tomar decisões, "diz Brian Pogue, MacLean Professor de Engenharia na Thayer School of Engineering em Dartmouth e editor-chefe da JBO. "No campo da espectroscopia Raman, isso pode ser particularmente importante porque os dados são inerentemente limitados de sinal para ruído, e de natureza muito complexa. Existem muitos picos de ressonância molecular no espectro e eles se sobrepõem e alguns têm intensidade de sinal muito pequena. O avanço das ferramentas de análise automatizada de dados para garantir que os dados espectrais medidos tenham alta qualidade suficiente para tomar uma decisão médica é muito importante, pois essas novas técnicas são avançadas em ensaios clínicos. "

O artigo detalha o desenvolvimento de uma nova técnica que pode quantificar inequivocamente a qualidade dos dados Raman com base no sinal associado a características moleculares específicas do sinal - especificamente a presença de certas proteínas e bandas de lipídios. Este método pode ser usado para monitorar automaticamente a qualidade do sinal Raman durante procedimentos cirúrgicos e demonstrou melhorar a precisão da detecção do câncer cerebral.

Quantificando a qualidade

Para testar o método, a equipe usou um conjunto de dados de 315 espectros in situ de 44 pacientes com câncer cerebral adquiridos usando um único ponto, sistema portátil de sonda de espectroscopia Raman desenvolvido por Leblond e sua equipe. Antes de ser apresentado a três revisores independentes para avaliação qualitativa, os espectros foram embaralhados aleatoriamente e seu rótulo de patologia atribuído oculto. Critérios específicos, como avaliação visual de picos de tecido Raman onipresentes, foram empregados.

Em outro teste, 15 medições cerebrais in vivo foram feitas durante a cirurgia para glioblastoma em um paciente para avaliar o número de medições repetidas na relação sinal-ruído Raman. Eles descobriram que seu método pode separar espectros de alta e baixa qualidade com uma sensibilidade de 89% e uma especificidade de 90% - isso pode aumentar a sensibilidade e especificidade de detecção de câncer em até 20% e 12%, respectivamente.

"Este novo estudo de Fred Leblond e seu grupo de pesquisa na Polytechnique Montreal e no CHUM Research Center avança o conceito de fazer medições espectrais baseadas em diagnósticos médicos que são validadas por métricas de qualidade dos dados, "diz Pogue." Este grupo fez alguns dos estudos mais pioneiros no uso da espectroscopia Raman em neurocirurgia, e eles têm uma série de publicações avançando cada aspecto da instrumentação, a análise de dados e ferramentas de visualização, e avançar os ensaios clínicos. Este artigo atual enfoca a questão chave subatendida de testar e quantificar a qualidade dos espectros como eles são usados ​​para a tomada de decisões em medicina. "