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Rapid intraoperative histology of unprocessed surgical specimens via fibre-laser-based stimulated Raman scattering microscopy

组织学 显微镜 组织病理学 医学 苏木精 曙红 一致性 拉曼光谱 生物医学工程 病理 核医学 材料科学 染色 光学 内科学 物理
作者
Daniel A. Orringer,Balaji Pandian,Yashar S. Niknafs,Todd Hollon,Julianne Boyle,Spencer Lewis,Mia R. Garrard,Shawn L. Hervey‐Jumper,Hugh Garton,Cormac O. Maher,Jason Heth,Oren Sagher,David Wilkinson,Matija Snuderl,Sriram Venneti,Shakti Ramkissoon,Kathryn McFadden,Amanda Fisher‐Hubbard,Andrew P. Lieberman,Timothy D. Johnson
出处
期刊:Nature Biomedical Engineering [Nature Portfolio]
卷期号:1 (2) 被引量:505
标识
DOI:10.1038/s41551-016-0027
摘要

Conventional methods for intraoperative histopathologic diagnosis are labour- and time-intensive, and may delay decision-making during brain-tumour surgery. Stimulated Raman scattering (SRS) microscopy, a label-free optical process, has been shown to rapidly detect brain-tumour infiltration in fresh, unprocessed human tissues. Here, we demonstrate the first application of SRS microscopy in the operating room by using a portable fibre-laser-based microscope and unprocessed specimens from 101 neurosurgical patients. We also introduce an image-processing method - stimulated Raman histology (SRH) - which leverages SRS images to create virtual haematoxylin-and-eosin-stained slides, revealing essential diagnostic features. In a simulation of intraoperative pathologic consultation in 30 patients, we found a remarkable concordance of SRH and conventional histology for predicting diagnosis (Cohen's kappa, κ > 0.89), with accuracy exceeding 92%. We also built and validated a multilayer perceptron based on quantified SRH image attributes that predicts brain-tumour subtype with 90% accuracy. Our findings provide insight into how SRH can now be used to improve the surgical care of brain tumour patients.
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