在癌症研究領域，質譜成像(MSI)是一種非常有前途的技術，但目前該技術的運用還受原始資料預處理、影象精確度及影象識別能力等問題限制。英國帝國理工學院近日釋出新聞公報稱，該校研究人員開發出一種新方法，可有效解決上述問題。新方法將改變病體組織的檢測方式，從而推動癌症組織分析進入數字時代。相關研究成果刊發在最新一期《美國國家科學院院刊》上。
質譜成像技術主要是利用質譜直接掃描生物樣品，分析化學成分在細胞或組織中的結構、空間與時間分佈資訊。這種成像方法不侷限於特異的一種或幾種蛋白質分子，可在生物組織樣本中找到每一種蛋白質分子，並提供它們在組織中空間分佈的精確資訊。早在幾年前，就有科學家提出利用該技術來確定生物組織型別的構想，但卻一直沒有設計出實用有效的方法。
新方法利用解吸電噴霧電離技術來優化資料預處理，提高影象精確度，並通過提取生物組織特定的分子印記來強化不同生物組織型別的生化特性，以增強影象識別能力。研究人員稱，利用新開發的整合生物學資訊平臺，可將質譜成像技術獲得的大量人體組織的具體資訊資料，用於構建各種型別的組織資料庫。
通過多樣本分析，並與傳統的組織學分析結果進行比較，計算機就可以學習識別不同型別的組織，從而使癌變組織的解析變得相對簡單高效。他們將自己設計的工作流程用於直腸結腸癌組織的檢測，效果良好。
與標準組織學動輒幾周才會得出完整結果的檢測手段相比，利用質譜成像技術進行單一檢測，僅需幾小時即可獲得更詳盡的資訊，不僅會顯示組織是否發生癌變，還會顯示癌症是哪一種型別和亞型。這些資訊對於醫生選擇最有效的治療方法十分重要。
研究人員指出，自19世紀後期染色技術用於顯示組織結構以來，對組織病理學樣本的分析方法鮮有變化。直到今天，染色法依然是醫院組織學分析的主流手段，並且變得越來越複雜，耗費也越來越高。而質譜成像技術可能改變組織學的基本正規化，科學家將不再根據組織的結構，而是根據它們的化學成分來定義組織型別。
將來的檢測不再依靠專家的眼睛，而是以海量資料為基礎，僅一個檢測所得到的資訊就遠比多個傳統組織學檢測所得到的更多。他們表示，新研究克服了一些質譜成像技術實際應用所遇到的障礙，將成為建立下一代完全自動化的組織學分析手段的第一步。
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