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PNAS:乳腺癌和正常组织之间的界线
【字体: 大 中 小 】 时间:2014年09月24日 来源:生物通
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在接受乳腺癌保乳手术的人当中,有40%的人需要额外的操作,因为在手术操作最开始时,外科医生可能无法去除所有的癌组织。然而,美国布里格姆妇女医院(BWH)的研究人员最近成功开发出一种工具,将有助于医生更好地区分乳腺癌组织和正常组织,从而减少重复操作的机会。这项研究于2014年9月22日在线发表在《PNAS》杂志。
生物通报道:在接受乳腺癌保乳手术的人当中,有40%的人需要额外的操作,因为在手术操作最开始时,外科医生可能无法去除所有的癌组织。然而,美国布里格姆妇女医院(BWH)的研究人员最近成功开发出一种工具,将有助于医生更好地区分乳腺癌组织和正常组织,从而减少重复操作的机会。这项研究于2014年9月22日在线发表在《PNAS》杂志。
这种工具,称为DESI质谱分析成像(或解吸电喷雾质谱成像),工作原理是将分子转变为它们自身的带电版本(称为离子),因此可以通过离子的质量来鉴定它们。通过分析离子的质量,可以确定组织样本的内容。该工具向组织表面喷射微观的带电溶剂流,以收集其分子构成的信息,并产生一副颜色标记的图像,揭示肿瘤细胞的性质和浓度。
在这种特殊的情况下,研究人员从接受乳房切除术的14名乳腺癌患者中获取了61份样本(癌变和正常组织),使用DESI质谱成像,来观察脂肪酸物质(称为脂类)在乳腺癌和正常组织样本中的分布和数量。然后,研究人员用一种软件程序,来描述乳腺癌肿瘤,并检测健康组织和癌变组织之间的界线。
研究人员发现,与正常组织相比,几种脂肪酸(如亚油酸)在乳腺癌组织中更加的丰富。研究人员也使用传统的病理学方法,检测了这些结果的准确性。
本文资深作者、BWH神经外科和放射学系主任Nathalie Agar博士指出:“我们的研究结果,论证了使用DESI质谱成像对癌变组织和正常组织进行分类的可行性。这些结果,可能帮助我们继续前进,以改善这种方法,这样,外科医生就能在乳腺癌手术过程中,用它来快速地检测残留的肿瘤组织,有望减少多次操作的需要。”
Agar指出,研究人员打算继续致力于验证所确定的生物标志物——脂肪酸物质,以提供乳腺癌手术过程中的肿瘤边缘信息。此外,BWH计划在不久的将来,在Advanced Multimodality Image Guided Operating (AMIGO)中使用该工具,以测试这种工具在患者手术过程中检测乳腺癌边缘的性能如何。
(生物通:王英)
生物通推荐原文摘要:
Application of desorption electrospray ionization mass spectrometry imaging in breast cancer margin analysis
Abstract: Distinguishing tumor from normal glandular breast tissue is an important step in breast-conserving surgery. Because this distinction can be challenging in the operative setting, up to 40% of patients require an additional operation when traditional approaches are used. Here, we present a proof-of-concept study to determine the feasibility of using desorption electrospray ionization mass spectrometry imaging (DESI-MSI) for identifying and differentiating tumor from normal breast tissue. We show that tumor margins can be identified using the spatial distributions and varying intensities of different lipids. Several fatty acids, including oleic acid, were more abundant in the cancerous tissue than in normal tissues. The cancer margins delineated by the molecular images from DESI-MSI were consistent with those margins obtained from histological staining. Our findings prove the feasibility of classifying cancerous and normal breast tissues using ambient ionization MSI. The results suggest that an MS-based method could be developed for the rapid intraoperative detection of residual cancer tissue during breast-conserving surgery.
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