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Nature Communications volume 14, numero articolo: 48 (2023) Citare questo articolo

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La biopsia è lo standard raccomandato per la diagnosi patologica del carcinoma epatico. Tuttavia, questo metodo richiede solitamente il sezionamento e la colorazione e l'intervento di patologi ben addestrati per interpretare le immagini dei tessuti. Qui utilizziamo la spettroscopia Raman per studiare campioni di tessuto epatico umano, sviluppando e convalidando un flusso di lavoro per la diagnosi patologica in vitro e intraoperatoria del cancro al fegato. Distinguiamo i tessuti carcinomici dai tessuti adiacenti non tumorali in modo rapido, senza interruzioni e senza etichette utilizzando la spettroscopia Raman combinata con l'apprendimento profondo, che è convalidato dalla metabolomica dei tessuti. Questa tecnica consente l'identificazione patologica dettagliata dei tessuti tumorali, inclusi sottotipo, grado di differenziazione e stadio del tumore. Vengono acquisite anche immagini Raman 2D/3D di fette di tessuto umano non elaborato con risoluzione submicrometrica in base alla visualizzazione della composizione molecolare, che potrebbero aiutare nel riconoscimento dei confini del tumore e nella diagnosi clinicopatologica. Infine, il potenziale di un sistema Raman portatile e portatile viene illustrato durante l'intervento chirurgico per la diagnosi intraoperatoria del cancro al fegato umano in tempo reale.

Il cancro al fegato è stato il settimo tumore più frequente e la terza causa principale di morte correlata al cancro a livello mondiale nel 20201. L’incidenza dei casi di nuova diagnosi e i tassi di incidenza del cancro al fegato standardizzati per età hanno continuato ad aumentare a livello globale negli ultimi decenni, nonostante significative progressi nella diagnosi e nella terapia2,3.

Pertanto, una diagnosi accurata e tempestiva è fondamentale per il trattamento del cancro al fegato e per il miglioramento del tasso di sopravvivenza. I test sierologici combinati con l'imaging rappresentano il metodo standard per la diagnosi del carcinoma epatico4. Tuttavia, la sensibilità diagnostica del test sierologico più comunemente utilizzato, che analizza l'alfa-fetoproteina (AFP), è pari a circa il 60%5. Test di imaging come la risonanza magnetica (MRI), la tomografia computerizzata (CT) e l'ecografia (US) hanno un'elevata sensibilità e specificità per l'individuazione del cancro al fegato, soprattutto nei pazienti con cirrosi epatica6. Tali test di imaging, tuttavia, presentano una risoluzione spaziale limitata, complessità nella diagnosi intraoperatoria e/o comportano un rischio di esposizione a radiazioni ionizzanti7. Pertanto, la biopsia è ancora raccomandata come gold standard per la diagnosi patologica, importante per la prognosi e per guidare il trattamento4.

Clinicamente, le osservazioni istopatologiche vengono solitamente eseguite con ematossilina ed eosina (H&E) o colorazione immunoistochimica. La procedura di colorazione richiede molto tempo ed è adatta solo per la diagnosi utilizzando tessuti isolati. Inoltre, il numero limitato di specialisti in patologia può limitare l’uso dell’istopatologia6. Recentemente, la patologia digitale che utilizza l'analisi delle immagini ad alto rendimento ha notevolmente aiutato i patologi nell'identificazione e classificazione dei campioni di tessuto8,9. Tuttavia, la preparazione dei campioni per la patologia digitale presenta le stesse limitazioni dei metodi tradizionali. Pertanto, sono necessarie tecniche per indagini più rapide e senza interruzioni in vitro e anche in vivo sul cancro al fegato.

L'istopatologia spettrale basata sulla spettroscopia Raman fornisce un approccio alternativo alla diagnosi del cancro10. La spettroscopia Raman è una tecnica ottica basata sulla diffusione anelastica della luce da parte di molecole vibranti che fornisce impronte chimiche di campioni biologici complessi e la maggior parte delle informazioni biomolecolari è disponibile con una semplice istantanea con la misurazione Raman. È importante sottolineare che la struttura chimica e la composizione dei campioni biologici possono essere ottenute mediante spettroscopia Raman in modo privo di macchie e non distruttivo con una preparazione minima del campione11,12,13,14. Le informazioni spettrali possono anche essere combinate con algoritmi di intelligenza artificiale per stabilire un modello di classificazione diagnostica per consentire la diagnosi automatica15,16,17,18. Inoltre, l'imaging mediante spettroscopia Raman consente la delineazione dei margini del tumore e la visualizzazione delle regioni di interesse delle lesioni invisibili a occhio nudo19. Queste caratteristiche rendono fattibile la spettroscopia Raman per l’esame di campioni di tessuto isolati e per l’assistenza dei chirurghi nell’identificazione dei margini dei tumori, facilitando una rimozione più completa con un danno minimo al tessuto normale.