Reconhecer a diferença entre tumores e tecido cerebral normal durante a cirurgia é um grande desafio. Remoção de tecido saudável pode causar problemas neurológicos, mas deixar tecido tumoral para trás pode permitir que o câncer se espalhe novamente. Este é um problema particular com o glioblastoma multiforme, a forma mais comum de câncer cerebral maligno em adultos. Os tumores de glioblastoma crescem rapidamente e são difíceis de tratar. Os tumores se infiltram no tecido cerebral normal e não podem ser facilmente destacados.
métodos experimentais para dizer a diferença entre tumores e tecido normal durante a cirurgia tiveram sucesso limitado. Nos últimos 15 anos, uma equipe liderada pelo Dr. Sunney Xie na Universidade de Harvard tem sido o desenvolvimento de uma técnica chamada de espalhamento Raman estimulado microscopia (SRS). O método tira partido do facto de que as ligações químicas em moléculas têm os seus próprios conjuntos de frequências de vibração, e produzir padrões únicos de luz dispersa chamado espectros de Raman. Estes espectros podem ser utilizados como impressões digitais para identificar e diferenciar moléculas diferentes num ambiente complexo. microscopia SRS envolve brilhar lasers não-invasivos para excitar particulares freqüências Raman nos tecidos. Os sinais de luz emitidos fracos pelos tecidos variam dependendo da composição molecular dos tecidos, tais como lípidos, proteínas e ADN.
Em colaboração com o Dr. Daniel Orringer e seus colegas da Faculdade de Medicina da Universidade de Michigan, a equipe de Xie aplicou a microscopia SRS ao problema de distinguir glioblastomas ricos em proteínas de tecido circundante mais rico em lipídios. Seu trabalho foi financiado pelo Prêmio de Pesquisa Transformativa do Diretor do NIH e pelo Instituto Nacional do Câncer (NCI) do NIH. Os resultados apareceram em setembro 4, 2013, em Science Translational Medicine.
Ao combinar imagens SRS feitas de luz em 2 frequências diferentes, os cientistas foram capazes de construir imagens que identificaram tecidos com diferentes teores de lipídios e proteínas. Para testar a abordagem em tumores, eles implantaram células de glioblastoma humano em camundongos e permitiram que se transformassem em tumores. Eles então colocaram amostras em lâminas e usaram microscopia SRS para fazer imagens de 2 cores das amostras. Para efeito de comparação, eles congelaram as amostras e as coraram com hematoxilina e eosina (H&E), a abordagem atual usada para diagnosticar tumores cerebrais.
Os cientistas descobriram que a microscopia SRS funcionou tão bem quanto a H&E na distinção entre o tecido cerebral infiltrado por tumor e o tecido saudável circundante. Eles então adaptaram a técnica para uso em ratos vivos. As craniectomias expuseram o tumor e o tecido cerebral adjacente para imagens SRS. Enquanto a microscopia padrão não encontrou nenhuma evidência óbvia do tumor, a microscopia SRS identificou regiões com infiltração tumoral extensa.
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"Por mais de 100 anos, hematoxilina e eosina tem sido o padrão ouro para este tipo de imagem", diz Xie. "Mas com essa tecnologia [SRS], nós não precisamos de congelar o tecido, que não precisam de manchar o tecido, e nós não precisam de biópsia esta age como uma biópsia óptica e permite-nos identificar o tumor margens em um nível celular. "
Vários desafios permanecem antes microscopia SRS pode ser utilizado na prática clínica. Estes incluem o desafio de engenharia de fabrico de um dispositivo cirúrgico de mão com correcção de movimento para adquirir imagens de dentro de uma cavidade cirúrgica.
