Новый двухмодальный неинвазивный метод обнаружения может упростить и ускорить дифференциацию меланомы (рака кожи) и доброкачественных новообразований.

Сочетание оптической когерентной томографии (ОКТ) и рамановской спектроскопии достигло точности 96,9% при дифференциации меланомы и доброкачественных новообразований при использовании в паре с алгоритмом машинного обучения в новом исследовании. Метод также имел площадь под кривой рабочей характеристики приемника 0,99.

Ранняя диагностика меланомы может иметь огромное влияние на выживаемость пациентов, отмечают авторы. Пациенты, чьи случаи были выявлены на ранней стадии, имеют 99% 5-летней выживаемости, но если рак метастазирует в отдаленные органы, выживаемость падает до всего лишь 35%.

Меланому легко можно не обнаружить, поскольку ее диагностика обычно начинается с визуального осмотра врачом или с помощью дерматоскопии, за которой следует подтверждающее гистопатологическое исследование.

«Однако точность этих визуальных диагнозов во многом зависит от опыта и знаний врача, ставящего диагноз», — пишут авторы, добавляя, что несовершенство существующей системы свидетельствует о явной необходимости в надежных, точных и неинвазивных диагностических методах, которые могут помочь врачам действовать быстрее и увереннее.

В новом исследовании авторы обратились к двум методам, чтобы попытаться решить эту проблему. Они объяснили, что ОКТ способна генерировать изображения высокого разрешения, которые соперничают с гистологическими срезами. Предыдущие исследования показали, что сочетание этого метода с машинным обучением может достичь точности в 73% при обнаружении актинического кератоза и точности в 81% при обнаружении базальноклеточной карциномы. Эти показатели точности представляют собой веские доказательства потенциала ОКТ и машинного обучения, заявили авторы, но все еще есть возможности для совершенствования.

Тем временем Рамановская спектроскопия также изучалась как возможный диагностический инструмент при раке кожи. Исследователи использовали параметры ОКТ, включая коэффициенты затухания, коэффициент детерминации (R²) и среднеквадратичную ошибку (RMSE), чтобы различать возможные меланомные и здоровые поражения. Они также интегрировали Рамановскую спектроскопию в устройство ОКТ для улучшения оптического анализа и получения биохимических характеристик различных поражений, что, как надеялись авторы, повысит общую прочность структуры. Объединив эти инструменты с машинным обучением, их цель состояла в том, чтобы увидеть, будет ли комбинация работать как неинвазивный и более объективный диагностический инструмент in vivo.

Авторы взяли 2 кожных поражения с бедер 66-летнего мужчины-добровольца. Выбрав 2 образца для взятия у одного и того же добровольца, исследователи смогли предположить, что любые различия между 2 поражениями будут обусловлены разными биохимическими свойствами, а не вариациями, связанными с индивидуальными характеристиками кожи.

В дополнение к анализу образцов с использованием нового неинвазивного подхода, авторы хирургически вырезали оба поражения для гистопатологического исследования и окончательной диагностики. Одно из них было признано доброкачественным невусом, а другое — злокачественной меланомой in situ. Использование дополнительных параметров и сопряжение ОКТ с Рамановской спектроскопией повысило точность их выводов.

«Рамановская спектроскопия выявила различия в структурах каротиноидов, амида-I и CH2–CH3 между меланомой и невусами, что подтверждает выводы ОКТ», — обнаружили авторы. «Изменения интенсивности фона автофлуоресценции дополнительно различали типы поражений и улучшали оценку поражений».

Исследователи отметили, что будущие валидационные исследования с большим размером выборки необходимы, чтобы гарантировать, что метод будет полезен в клинических условиях. Они также изучают дополнительные методы, включая фотоакустическую томографию и высокочастотный ультразвук.

«Конечная цель — добиться неинвазивной диагностики меланомы и других видов рака кожи, сведя к минимуму необходимость в болезненных биопсиях и улучшив уход за пациентами», — резюмировали авторы исследования.