Кросс-поляризационная оптическая когерентная томография в сравнительном invivo и exvivo исследовании оптических свойств опухолевых и нормальных тканей головного мозга

Размещено на http://www.allbest.ru//

Размещено на http://www.allbest.ru//

Кросс-поляризационная оптическая когерентная томография в сравнительном invivo и exvivo исследовании оптических свойств опухолевых и нормальных тканей головного мозга

Е.Б. Киселева

Цель исследования -- визуальная и количественная оценка изображений опухолевой и нормальной ткани головного мозга, полученных методом кросс-поляризационной оптической когерентной томографии (КП ОКТ), в сравнительном исследовании invivo и exvivo.

Материалы и методы

Исследование проведено с использованием не повреждающего оптического метода визуализации внутренней структуры тканей -- КП ОКТ, позволяющего получать за короткое время (26 с) объемные изображения 2,4Ч2,4Ч1,25 мм в режиме реального времени. Объектом исследования являлись опухолевые и нормальные ткани головного мозга 12 экспериментальных крыс линии Wistar: 4 -- интактные, 4 -- с моделью злокачественной глиомы 101.8 и 4 -- с моделью злокачественной глиомы С6. У интактных крыс проведено КП ОКТ-сканирование коры и белого вещества головного мозга, у крыс с опухолями -- центральной части опухоли на поверхности коры сначала invivo, а затем -- в условиях exvivo. Количественная обработка КП ОКТ-данных, полученных invivo и exvivo, заключалась в расчете коэффициентов затухания для каждого типа ткани.

Результаты. Качественный сравнительный анализ invivo и exvivo КП ОКТ-изображений нормальных тканей головного мозга и глиом показал, что КП ОКТ-изображения, полученные exvivo, имеют более высокую интенсивность и скорость затухания как в исходной, так и в ортогональной поляризации по сравнению с изображениями, полученными invivo. Количественный анализ КП ОКТ-изображений выявил статистически значимые отличия (р<0,02) между значениями коэффициента затухания от обеих опухолей и белого вещества при исследовании invivo (5,5 [4,8; 5,8] мм-1 -- для глиомы 101.8; 3,2 [2,4; 4,3] мм-1 -- для глиомы С6; 7,5 [7,0; 8,0] мм-1 -- для белого вещества в норме), по сравнению с exvivoисследованием (7,0 [5,9; 8,1] мм-1 -- для глиомы 101.8; 6,8 [6,2; 7,9] мм-1 -- для глиомы С6; 9,0 [8,4; 9,5] мм-1 -- для белого вещества в норме). Для коры головного мозга статистически значимой разницы в этом случае не получено (5,8 [4,9; 6,6] мм-1 против 6,3 [5,5; 7,1] мм-1; р=0,34). Сравнение коэффициентов затухания между корой и белым веществом головного мозга в норме, а также белого вещества в норме и злокачественных глиом показало статистически значимые различия как при исследовании invivo, так и при exvivoисследовании.

Заключение. Результаты качественного сравнительного анализа оптических свойств нормальной и опухолевой ткани головного мозга при исследовании методом КП ОКТ позволяют заключить, что визуально в процессе оценки структура КП ОКТ-изображений, полученных от тканей exvivo,сохраняется при прижизненном изучении этих же типов тканей. Результаты количественной оценки КП ОКТ-сигнала подтвердили значительную разницу коэффициента затухания (р<0,005) между опухолевой тканью и белым веществом головного мозга в норме, которая наблюдается как при исследовании exvivo, так и в условиях invivo. Однако при прижизненной оценке оптических коэффициентов тканей необходимо учитывать существующие различия в оптических свойствах тканей exvivo и invivo.

В настоящее время в хирургическом лечении глиом головного мозга используются различные интраоперационные технологии (ультразвуковое исследование, магнитно-резонансная томография, флюоресцентная диагностика), направленные на повышение безопасности и радикальности удаления опухоли [1-4]. Исследованиями последних лет показано, что объем опухолевой резекции достоверно коррелирует с продолжительностью жизни пациентов в данной группе [5-8], что обусловливает поиск новых технологий для точной дифференцировки опухолевой и нормальной мозговой ткани.

Одними из наиболее перспективных являются технологии оптического биоимиджинга [9], среди которых визуализировать цито- и миелоархитектонику тканей позволяют методы оптической когерентной томографии (ОКТ) [10] и мультифотонной микроскопии/томографии [11].

С момента создания ОКТ в 1991 г. и в течение последующих лет непрерывного технологического совершенствования метод получил широкое распространение в экспериментальной медицине и различных клинических областях, в том числе в нейрохирургии [12-15]. В настоящее время системы для интраоперационного применения ОКТ существуют в составе операционного микроскопа [15] и эндоскопических инструментов [16, 17]. Однако критерии дифференцировки опухолевой и нормальной мозговой ткани по краю опухолевой резекции не могут считаться до конца отработанными: нет единого мнения относительно критериев визуальной оценки изображений и их количественных характеристик.

Несколько научных групп внесли существенный вклад в выявление различий в характере ОКТ-сигнала от нормальной и опухолевой тканей головного мозга, проведя invivo [18] и exvivo [19] исследования на опухолевых моделях в эксперименте, invivo -- у пациентов с глиомами головного мозга [12, 20] и exvivo -- на послеоперационных образцах глиом [12, 20, 21]. Существуют два подхода к анализу ОКТ-данных: качественный анализ ОКТ-изображений [12, 21] и количественный анализ ОКТ-сигнала с определением различных оптических коэффициентов, среди которых наиболее информативными принято считать коэффициенты обратного рассеяния [21] и затухания [12, 18, 22].

ОКТ позволяет осуществлять анализ микроструктуры ткани в режиме реального времени, не требует введения контрастных веществ, используемое излучение ближнего инфракрасного диапазона (700-1300 нм) не оказывает повреждающего действия на ткань. Все это является безусловными аргументами в пользу применения ОКТ в клинике непосредственно во время оперативного вмешательства в качестве метода «оптической биопсии», т.е. способного в той или иной степени определять морфологические особенности ткани.

Наиболее убедительным способом интерпретации результатов, получаемых при использовании метода ОКТ, является прицельное гистологическое исследование образца. Такая методика валидации метода ОКТ применительно к глиальным опухолям головного мозга имеет ряд сложностей и ограничений при ее проведении в условиях invivo -- в ходе оперативных вмешательств у пациентов: 1) сложность в получении четкого ОКТ-изображения при колебательных движениях ткани за счет пульса и дыхания; 2) деформация при ее заборе; 3) трудность в достижении представляющих наибольший интерес областей инфильтрации опухолью белого вещества; 4) наличие активного кровотечения и использование гемостатических материалов, что может повлиять на качество получаемых ОКТ-изображений [12]; 5) ограничение по времени использования метода, так как существенное увеличение времени операции недопустимо.

Учитывая все вышесказанное, исследователи отдают предпочтение проведению оценки тканей exvivo на материале операционных биопсий, содержащих только глиальные опухоли, белое или серое вещество головного мозга или одновременно опухоль и нормальную ткань головного мозга, поскольку при таком способе исследования легче «прицелиться» на нужную для изучения область. Важным преимуществом исследования exvivo является возможность проведения макcимально прицельных гистологических исследований для более точной и убедительной валидации метода с определением его диагностической точности. Другое его преимущество -- отсутствие жестких временных ограничений, что позволяет проводить многократное сканирование образца, контролировать качество изображений, при необходимости повторить эксперимент и накопить необходимое количество данных. Результаты визуальной оценки и количественной обработки exvivo ОКТ-изображений будут лишены неточностей, возникающих из-за присутствия артефактов при исследовании invivo.

В то же время при проведении исследований exvivo для адекватной интерпретации ОКТ-изображений и количественной оценки ОКТ-сигнала следует учитывать потерю перфузии тканей и изменение объема образцов из-за искажения трехмерного тканевого контекста. Исследования на животных показывают, что профиль затухания света в ткани с глубиной по краю резекции в нормальном головном мозге изменяется во времени, что указывает на следующий факт: длительность проведения исследования и повреждение ткани меняют ОКТ-сигнал [12]. Таким образом, важно понимать, насколько результаты, получаемые в условиях exvivo, будут соответствовать получаемым в ходе оперативного вмешательства invivo, поскольку метод ОКТ предполагает интраоперационное применение. Вопрос о возможности применения критериев качественной и количественной оценки ОКТ-изображений, которые будут сформулированы при исследовании exvivo, для оценки ОКТ-данных, получаемых invivo, остается открытым.

Метод кросс-поляризационной ОКТ (КП ОКТ) является разновидностью поляризационно-чувствительной ОКТ с некоторыми преимуществами. Основное из них -- относительная простота анализа структуры КП ОКТ-изображений, физический смысл которых заключается в визуализации на разных изображениях волн, сохранивших при рассеянии исходное состояние поляризации, и волн, сменивших исходное состояние поляризации на ортогональное. С точки зрения медицинской диагностики такой анализ позволяет судить о наличии (либо отсутствии) в исследуемых образцах биоткани анизотропно рассеивающих структур, таких как коллаген или миелиновые волокна. По изменению количества и качества анизотропных структур можно осуществлять идентификацию патологических изменений в тканях. Технология КП ОКТ не зависит от ориентации зонда относительно анизотропных структур биоткани и чувствительна как к кросс-рассеянию, так и к двулучепреломлению.

Поляризационные свойства коллагена, детектируемые методом КП ОКТ, были использованы при обнаружении уязвимых атеросклеротических бляшек [23] и карциномы мочевого пузыря [24]. Для визуализации ткани головного мозга и глиом этот метод применялся в нескольких работах: invivo исследовании модели глиомы крысы [25] и exvivo исследовании глиом человека разной степени злокачественности [26], в которых продемонстрированы возможности метода КП ОКТ соответственно для выявления границ опухолевого роста и для дифференциации степени злокачественности.

Цель исследования -- визуальная и количественная оценка изображений, полученных от опухолевой и нормальной ткани головного мозга методом кросс-поляризационной оптической когерентной томографии, в сравнительном исследовании invivo и exvivo.

Материалы и методы

Опухолевые модели. Исследование проведено на 12 экспериментальных животных (крысах линии Wistar): 4 -- интактные, 4 -- с моделью злокачественной глиомы 101.8 и 4 -- с моделью злокачественной глиомы С6. Обе глиомы являются химически индуцируемыми и были выбраны в качестве опухолевых моделей из-за схожести с глиобластомой человека по морфологическим характеристикам и высокой степени инфильтрации. Перевиваемая глиома 101.8 представляет собой злокачественную глиальную опухоль с высокой клеточностью, многочисленными митозами, очаговой микроваскулярной пролиферацией. Для нее характерны обширные очаги некрозов и кровоизлияний вследствие быстрого роста. Крысиная глиома C6, напротив, растет относительно медленно, поэтому обширные очаги кровоизлияний и некрозов для нее не типичны, опухоль характеризуется периваскулярным и перинейрональным инфильтративным ростом, клетки опухоли полиморфны по размеру и форме -- округлые или овальные. В данной работе изучены оптические свойства обеих опухолей, поскольку они имеют разный темп роста и морфологически представляют собой более (глиома 101.8) и менее (глиома С6) гетерогенные структуры.

Опухоли прививали крысам в научно-исследовательском институте морфологии человека РАН (Москва) по стандартной методике [27]. Во время развития и роста опухоли животные содержались в стандартных условиях вивария. КП ОКТ-исследования проводили на 10-12-е сутки после трансплантации глиомы 101.8 и на 17-19-е сутки -- глиомы С6, когда опухоли сформировались и в результате интенсивного роста распространялись на поверхность коры головного мозга.

При работе с животными руководствовались «Правилами для проведения работ с использованием экспериментальных животных» (Приказ Минздравсоцразвития РФ от 23.08.2010 г. №708н «Об утверждении Правил лабораторной практики») и «Международными рекомендациями (этический кодекс) по проведению медико-биологических исследований с использованием животных» 1985 г., при этом неукоснительно соблюдались этические принципы, установленные Европейской конвенцией по защите позвоночных животных, используемых для экспериментальных и других научных целей (принятой в Страсбурге 18.03.1986 г. и подтвержденной в Страсбурге 15.06.2006 г.). На проведение экспериментальных исследований на животных получено разрешение Этического комитета НижГМА.

Кросс-поляризационный оптический когерентный томограф. Исследование выполнено на скоростном мультимодальном оптическом когерентном томографе, в основе работы которого лежит спектральный принцип приема сигнала. Прибор разработан в Федеральном исследовательском центре Институте прикладной физики Российской академии наук (Н. Новгород) [28, 29]. После сканирования ткани происходит построение нескольких изображений ее поперечного среза (с поверхности вглубь) и изображений вида сверху в режиме реального времени. В качестве зондирующего излучения используется поляризованный свет, поэтому кроме стандартного структурного ОКТ-изображения (рис. 1, 1-й и 2-й столбцы, верхняя часть каждого из изображений) строится второе, сопряженное с первым, изображение в ортогональной поляризации (рис. 1, 1-й и 2-й столбцы, нижняя часть каждого из изображений). Усовершенствованные инженерно-физические решения позволяют получать также ангиографические изображения, что важно при исследованиях invivo [22].

Источником излучения служит суперлюминесцентный диод. Параметры излучения: центральная длина волны -- 1310 нм, ширина спектра -- около 100 нм, мощность -- менее 5 мВт. Разрешение по глубине составляет 15 мкм, поперечное пространственное разрешение -- около 20 мкм. Скорость получения изображений -- 20 кГц/с, запись 3D-избражения размером 2,4Ч2,4Ч1,25 мм (планарные размеры и высота) занимает 26 с. Из записанных трехмерных массивов ОКТ-данных (один трехмерный массив содержит 256 В-сканов в каждой поляризации и 65536 А-сканов) для удобства представления материала и его качественного анализа выбраны В-сканы, наиболее характерные для каждого вида исследуемой ткани. Они сохранены в виде двухмерных изображений в ко- и кросс-поляризациях. Размер КП ОКТ-изображений (В-сканов) в каждой поляризации составляет 2,4 мм (ширина) Ч 1,25 мм (высота).

КП ОКТ-устройство оснащено торцевым волоконно-оптическим зондом с внешним диаметром объектива 8 мм, который подводится к исследуемой поверхности ткани бесконтактно.

Дизайн КП ОКТ-исследования invivo и exvivo. КП ОКТ-исследование опухолевых и нормальных тканей головного мозга invivo проводили после трепанации черепа. Все оперативные вмешательства выполняли с использованием стереотаксической установки под стереомикроскопом Leica M60 (LeicaMicrosystems, Германия) (объектив -- Ч1, окуляры -- Ч10). Во время проведения КП ОКТ-исследования животные находились под наркозом (Золетил 50 и 2% Рометар).

КП ОКТ-изображения нормальной коры (левого полушария), нормального белого вещества (правого полушария) получены с теменной области мозга на расстоянии 2-5 мм от центральной извилины у 4 интактных крыс; КП ОКТ-изображения глиом 101.8 и С6 -- из центральной области опухоли, видимой на поверхности коры, у 8 крыс (по 4 крысы с каждой моделью). Для исследования белого вещества интактного полушария головного мозга invivoкора предварительно послойно счищалась. Время сканирования одной области интереса не превышало 5 мин. Далее границы области сканирования отмечали гистологической тушью, животных выводили из эксперимента, головной мозг извлекали, помещали под зонд ОКТ-устройства и из соответствующих зон коры головного мозга, белого вещества и опухоли проводили запись КП ОКТ-изображений.

Исследовано 16 областей интереса invivo и столько же exvivo, на гистологическое исследование взято 16 образцов. Всего получено и проанализировано 98 трехмерных массивов ОКТ-данных, с каждой области интереса записано по 2-3 объемных КП ОКТ-изображения. Для количественного анализа отобраны 92 изображения (см. таблицу).

Количественная обработка КП ОКТ-данных. Обработку данных проводили в математической среде Anaconda 4.3.1 (Python v. 3.6). Расчеты выполнены по 3D-изображениям. Для каждого А-скана, который представляет собой профиль затухания ОКТ-сигнала по глубине, рассчитан коэффициент затухания зондирующего излучения в исследуемом образце [18], затем вычислено среднее значение по всему объему данных. Для учета поляризационных эффектов коэффициент затухания рассчитывали по пифагоровой сумме сигналов в исходной и ортогональной поляризациях [20]. Записанные сигналы в ко- и кросс-каналах возводили в квадрат, складывали и логарифмировали. Полученные кривые описывали линейной зависимостью, коэффициент затухания определяли как коэффициент при первой степени получаемой зависимости. Для лучшего соответствия получаемых данных выбранной модели расчет производили для сокращенного диапазона глубин: 100-300 мкм от поверхности изображения.

Коэффициенты затухания рассчитаны для 4 групп областей интереса: коры головного мозга, белого вещества, глиомы 101.8 и глиомы С6. Сравнивали коэффициенты затухания invivo и exvivo для каждой группы, а также вычисляли достоверность отличий нормальных тканей от опухолевых по коэффициентамв условиях invivo и exvivo.

Гистологическое исследование. Для верификации структуры опухолевой и нормальной нервной ткани головного мозга в области КП ОКТ-исследования был проведен гистологический анализ образцов. Их фиксировали в 10% растворе забуференного формалина в течение 48 ч. После серии промывок материал заливали в парафин при температуре 57°С. Затем из области КП ОКТ-сканирования получали несколько срезов, которые окрашивали гематоксилином и эозином. Гистологические срезы были описаны морфологом и сфотографированы в проходящем свете с использованием микроскопа Leica DM2500 DFC (LeicaMicrosystems, Германия), укомплектованного цифровой камерой.

Статистическую обработку результатов выполняли с использованием пакета статистического анализа Statistica 10.0. При вычислении коэффициента затухания по объемному КП ОКТ-изображению рассчитывали среднее значение по всем А-сканам, в каждой группе коэффициент затухания характеризовали в виде Me [Q1; Q2]. Для проверки статистических гипотез применяли непараметрические методы. Для сравнения количественных данных двух независимых групп использован U-критерий Манна-Уитни.

Результаты и обсуждение

Сравнительный анализ invivo и exvivo КП ОКТ-изображений нормальных тканей головного мозга и глиом -- качественная оценка. Визуальная оценка КП ОКТ-изображений позволяет выявить различие между характером сигнала от коры, белого вещества и опухоли. На рис. 1 представлены типичные КП ОКТ-изображения нормальной коры головного мозга, белого вещества и глиом 101.8 и С6 ivvivo (а1-г1) и exvivo (а2-г2) и соответствующие гистологические изображения (а3-г3).

По характеру сигнала КП ОКТ-изображения, полученные exvivo, визуально имеют более высокую интенсивность и скорость затухания (как в исходной, так и в ортогональной поляризациях) по сравнению с изображениями, полученными invivo. Отдельно стоит отметить структурные различия между exvivo и invivo изображениями коры головного мозга. При исследовании invivo КП ОКТ-изображения имеют характерную вертикальную исчерченность, возникающую за счет «теней» от поверхностно расположенных в ткани кровеносных сосудов (см. рис. 1, а1), которая практически исчезает при исследовании exvivo вследствие вазоконстрикции (см. рис. 1, а2). При анализе КП ОКТ-изображений белого вещества и обеих экспериментальных опухолей принципиальных структурных различий в характере сигнала, получаемого при исследовании exvivo и invivo, не выявлено (см. рис. 1, б1-г2).

Белое вещество и опухоль могут быть дифференцированы по характеру КП ОКТ-сигнала, визуальные критерии были описаны ранее [25]. Белое вещество в норме на КП ОКТ-изображениях в обеих поляризациях имеет однородный сигнал в виде узкой полосы высокой интенсивности (см. рис. 1, б1, б2). Белое вещество образовано плотно упакованными миелиновыми нервными волокнами (рис. 1, б3), за счет чего способно эффективно рассеивать зондирующее излучение как в исходную, так и в ортогональную поляризации.

Опухолевая ткань образована неупорядоченно расположенными клетками различной формы и размеров, большим количеством сосудов (см. рис. 1, г3), встречаются также очаги крупных и мелких кровоизлияний и некрозов, которые характерны для глиомы 101.8 (см. рис. 1, в3, г3). Эти морфологические особенности ткани обусловливают неоднородность ОКТ-сигнала в исходной и ортогональной поляризациях (рис. 1, в1, в2), причем в ортогональной поляризации неоднородность сигнала контрастнее. Степень обратного рассеяния света от мембран опухолевых клеток гораздо меньше по сравнению с миелиновой оболочкой нервного волокна (образованной большим количеством мембран), поэтому общая интенсивность ОКТ-сигнала от опухолей (см. рис. 1, в1, в2, г1, г2) существенно ниже по сравнению с белым веществом головного мозга (рис. 1, б1, б2). При этом КП ОКТ-изображение может быть достаточно однородным (см. рис. 1, г1, г2), если исследуемый участок опухоли не содержит некрозов или кровоизлияний, как показано на примере глиомы С6 (см. рис. 1, г3). Скорость затухания ОКТ-сигнала в этом случае низкая. Области кровоизлияний и некроза имеют сильные рассеивающие свойства и на КП ОКТ-изображениях представлены участками с высокой интенсивностью сигнала, тем самым они формируют выраженно неоднородный сигнал от опухолевой ткани, что продемонстрировано на примере глиомы 101.8 (см. рис. 1, в1, в2).

Сравнительный анализ invivo и exvivo КП ОКТ-изображений нормальных тканей головного мозга и глиом -- количественная оценка. Сравнительный количественный анализ структурных КП ОКТ-данных выявил статистически значимые различия в значениях коэффициента затухания при исследовании invivo и exvivo белого вещества головного мозга и экспериментальных глиом (см. таблицу, рис. 2, б-г): значения коэффициента затухания от белого вещества и глиом 101.8 и С6 при исследовании exvivo выше по сравнению с таковыми при исследовании invivo, что связано с уплотнением ткани вследствие уменьшения в ней количества жидкости [30]. Стоит отметить, что по данным визуальной оценки также заметно некоторое повышение интенсивности сигнала на exvivo КП ОКТ-изображениях по сравнению с данными invivo (см. рис. 1, а1, а2, б1, б2, в1, в2, г1, г2).

Для коры головного мозга по данным количественной оценки КП ОКТ-изображений также отмечена тенденция в повышении коэффициента затухания при исследовании exvivo -- 6,3 [5,5; 7,1] мм-1по сравнению с invivo исследованием -- 5,8 [4,9; 6,6] мм-1, однако статистически значимого отличия не выявлено (р=0,34) (см. таблицу, рис. 2, а). Это можно объяснить завышением коэффициента затухания при его расчете по invivo КП ОКТ-изображениям в связи с наличием в коре большого количества средних и крупных кровеносных сосудов, формирующих локальные области быстрого затухания ОКТ-сигнала по сравнению с тканью коры. Для получения более достоверных отличий необходима корректировка алгоритма расчета коэффициента затухания для КП ОКТ-изображений, получаемых invivo, с учетом наличия кровеносных сосудов.

Сравнение коэффициентов затухания сигналов от коры и белого вещества головного мозга в норме, а также от тканей головного мозга в норме и злокачественных глиом показало следующее. Выявлены статистически значимые различия между значениями коэффициента затухания сигналов от обеих опухолей и белого вещества как при анализе invivo (см. таблицу, рис. 3, в), так и при анализе exvivo (см. таблицу, рис. 3, г). Это согласуется с данными визуальной оценки типичных КП ОКТ-изображений экспериментальных опухолей и белого вещества, на которых белое вещество представлено узкой полосой сигнала высокой интенсивности и характеризуется быстрой скоростью спадания сигнала, а опухоль характеризуется менее интенсивным неоднородным сигналом с медленной скоростью его затухания.

Значение коэффициента затухания КП ОКТ-сигнала от коры головного мозга в норме также статистически значимо ниже по сравнению с данным параметром от белого вещества при исследовании invivo (см. таблицу, рис. 3, а) и exvivo (см. таблицу, рис. 3, б), однако сопоставимы со значениями коэффициентов от экспериментальных опухолей (см. таблицу, рис. 3, д, е).

Исключение в нашем исследовании составили полученные invivo значения коэффициента затухания сигнала от глиомы С6, которые оказались статистически значимо ниже значений сигнала от коры (3,2 [2,4; 4,3] против 5,8 [4,9; 6,6] мм-1; р=0,01). При этом коэффициент затухания КП ОКТ-сигнала от глиомы 101.8 при исследовании invivo оказался сопоставим с коэффициентом затухания сигнала от коры головного мозга (5,5 [4,8; 5,8] против 5,8 [4,9; 6,6] мм-1; р=0,36), что может быть обусловлено морфологическими особенностями данной модели в виде большого количества участков кровоизлияний и некротических изменений. При исследовании exvivo различия становятся менее выраженными вследствие повышения значения коэффициента затухания КП ОКТ-сигнала в коре головного мозга. опухоль мозг томография поляризационный

Результаты данного исследования показали, что оптические свойства нормальных тканей головного мозга, так же, как и злокачественных опухолей, меняются в зависимости от условий их изучения. Значения коэффициентов затухания при исследовании нормальных тканей и опухолей методом КП ОКТ exvivo выше по сравнению с исследованием invivo, при этом в случае белого вещества головного мозга и опухолей эти различия статистически значимы. Однако выявленная закономерность более высоких значений коэффициента затухания сигналов от белого вещества по сравнению со значениями от опухолей сохраняется как для invivo, так и для exvivo исследований, в то время как для коры головного мозга эта закономерность не очевидна. Поэтому мы считаем, что использование результатов, полученных на образцах ткани exvivo, при исследовании в invivo условиях требует их корректировки.

Полученные в данном исследовании exvivo результаты, показывающие статистически значимые отличия коэффициентов затухания сигналов от белого вещества и злокачественных моделей опухолей (9,0 [8,4; 9,5] мм-1 белого вещества против 7,0 [5,9; 8,1] мм-1 для глиомы 101.8; р=0,001 и против 6,8 [6,2; 7,9]мм-1 дляглиомы С6; р=0,001) хорошо согласуются с результатами работы [21], в которой на послеоперационных образцах показано, что значения коэффициента затухания сигнала от белого вещества головного мозга (6,2±0,8 мм-1) статистически значимо выше (р=0,002) по сравнению с таковым от опухолевой ткани, взятой из центра опухоли высокой степени злокачественности (3,9±1,6 мм-1). Более высокие коэффициенты затухания, полученные в нашем исследовании, могут быть обусловлены способом их вычисления. В отличие от работы [21], где коэффициенты считались по определенным областям интереса, составляющим часть ОКТ-изображения, с применением алгоритмов предварительного усреднения сигнала, в нашем исследовании способ вычисления коэффициентов затухания был упрощен: использовались все А-сканы объемного КП ОКТ-изображения без применения специальных алгоритмов предподготовки изображений и устанавливался фиксированный для всех образцов диапазон глубин расчета.

Заключение

Результаты сравнительного качественного и количественного анализа оптических свойств нормальной и опухолевой ткани головного мозга при исследовании методом КП ОКТ позволяют сделать следующие выводы:

при проведении дифференциации тканей invivo на основании оптических коэффициентов, полученных на образцах ткани exvivo, следует учитывать существующие различия в их значениях, например путем их пересчета с учетом соответствующего данному виду ткани отношения exvivo и invivo коэффициентов;

вследствие различий в характере ОКТ-сигнала и значениях коэффициента затухания сигналов у злокачественных глиом и белого вещества головного мозга, а также у белого вещества и коры при исследовании как invivo, так и exvivo критерии визуальной и количественной оценки КП ОКТ-данных, полученных exvivo,могут быть с определенной степенью достоверности применены для интерпретации invivo сигнала. Исключение составляет кора головного мозга, структурные особенности которой при прижизненном исследовании не характерны для других видов тканей, что позволяет легко дифференцировать ее даже при визуальной оценке.

Финансирование исследования. Проведение экспериментального исследования, количественная обработка и статистический анализ результатов выполнены в рамках гранта, финансируемого Российским научным фондом, договор №16-15-10391 (ЕБК, КСЯ, МАС, ЛБТ, НДГ); метод определения оптических коэффициентов -- при поддержке РФФИ, договор №16-32-60178мол_а_дк (ААМ).

Конфликт интересов. У авторов нет конфликта интересов.

Литература

Potapov A.A., Goryaynov S.A., Okhlopkov V.A., Pitskhelauri D.I., Kobyakov G.L., Zhukov V.Y., Gol'bin D.A., Svistov D.V., Martynov B.V., Krivoshapkin A.L., Gaytan A.S., Anokhina Y.E., Varyukhina M.D., Gol'dberg M.F., Kondrashov A.V., Chumakova A.P. Clinicalguidelinesfortheuseofintraoperativefluorescencediagnosisinbraintumorsurgery. ZhVoprNeirokhirIm N NBurdenko 2015; 79(5): 91-101, https://doi.org/10.17116/neiro201579591-101.

Selbekk T., Jakola A.S., Solheim O., Johansen T.F., Lindseth F., Reinertsen I., Unsgard G. Ultrasound imaging in neurosurgery: approaches to minimize surgically induced image artefacts for improved resection control. ActaNeurochir (Wien) 2013; 155(6): 973-980,https://doi.org/10.1007/s00701-013-1647-7.

Сёмин П.А., Кривошапкин А.Л., Мелиди Е.Г., Каныгин В.В. Безрамочная нейронавигация в хирургии объемных образований головного мозга. Нейрохирургия 2004; 2: 20-24.

Fahlbusch R., Samii A. Editorial: Intraoperative MRI. Neurosurg Focus 2016; 40(3): E3,https://doi.org/10.3171/2015.12.focus15631.

Almeida J.P., Chaichana K.L., Rincon-Torroella J., Quinones-Hinojosa A. The value of extent of resection of glioblastomas: clinical evidence and current approach. CurrNeurolNeurosciRep 2014; 15(2): 517, https://doi.org/10.1007/s11910-014-0517-x.

Dнez Valle R., Tejada Solis S., IdoateGastearena M.A., Garcнa de Eulate R., DomнnguezEchбvarri P., AristuMendiroz J. Surgery guided by 5-aminolevulinic fluorescence in glioblastoma: volumetric analysis of extent of resection in single-center experience. J Neurooncol 2011; 102(1): 105-113, https://doi.org/10.1007/s11060-010-0296-4.

Sanai N., Berger M.S. Extent of resection influences outcomes for patients with gliomas. RevNeurol (Paris) 2011; 167(10): 648-654, https://doi.org/10.1016/j.neurol.2011.07.004.

Stummer W., Pichlmeier U., Meinel T., Wiestler O.D., Zanella F., Reulen H.J. Fluorescence-guided surgery with 5-aminolevulinic acid for resection of malignant glioma: a randomised controlled multicentre phase III trial. LancetOncol 2006; 7(5): 392-401,https://doi.org/10.1016/s1470-2045(06)70665-9.

Vasefi F., MacKinnon N., Farkas D.L., Kateb B. Review of the potential of optical technologies for cancer diagnosis in neurosurgery: a step toward intraoperative neurophotonics. Neurophotonics 2016; 4(1): 011010, https://doi.org/10.1117/1.nph.4.1.011010.

Yashin K.S., Kravets L.Y., Gladkova N.D., Gelikonov G.V., Medyanik I.A., Karabut M.M., Kiseleva E.B., Shilyagin P.A. Optical coherence tomography in neurosurgery. ZhVoprNeirokhirIm N NBurdenko 2017; 81(3): 107-115, https://doi.org/10.17116/neiro2017813107-115.

Kantelhardt S.R., Kalasauskas D., Kцnig K., Kim E., Weinigel M., Uchugonova A., Giese A. In vivo multiphoton tomography and fluorescence lifetime imaging of human brain tumor tissue. J Neurooncol 2016; 127(3): 473-482, https://doi.org/10.1007/s11060-016-2062-8.

Bцhringer H.J., Lankenau E., Stellmacher F., Reusche E., Hьttmann G., Giese A. Imaging of human brain tumor tissue by near-infrared laser coherence tomography. ActaNeurochir (Wien) 2009; 151(5): 507-517, https://doi.org/10.1007/s00701-009-0248-y.

Herrero-Garibi J., Cruz-Gonzalez I., Parejo-Diaz P., Jang I.K. Optical coherence tomography: its value in intravascular diagnosis today. RevEspCardiol 2010; 63(8): 951-962,https://doi.org/10.1016/s1885-5857(10)70189-4.

Mathews M.S., Su J., Heidari E., Levy E.I., Linskey M.E., Chen Z. Neuroendovascular optical coherence tomography imaging and histological analysis. Neurosurgery 2011; 69(2): 430-439, https://doi.org/10.1227/neu.0b013e318212bcb4.

Lankenau E.M., Krug M., Oelckers S., Schrage N., Just T., Hьttmann G. iOCT with surgical microscopes: a new imaging during microsurgery. AdvancedOpticalTechnologies 2013; 2(3),https://doi.org/10.1515/aot-2013-0011.

Zagaynova E., Gladkova N., Shakhova N., Gelikonov G., Gelikonov V. Endoscopic OCT with forward-looking probe: clinical studies in urology and gastroenterology. J Biophotonics 2008; 1(2): 114-128, https://doi.org/10.1002/jbio.200710017.

Sun C., Lee K.K., Vuong B., Cusimano M.D., Brukson A., Mauro A., Munce N., Courtney B.K., Standish B.A., Yang V.X. Intraoperative handheld optical coherence tomography forward-viewing probe: physical performance and preliminary animal imaging. BiomedOptExpress 2012; 3(6): 1404-1412, https://doi.org/10.1364/boe.3.001404.

Kut C., Chaichana K.L., Xi J., Raza S.M., Ye X., McVeigh E.R., Rodriguez F.J., Quinones-Hinojosa A., Li X. Detection of human brain cancer infiltration ex vivo and in vivo using quantitative optical coherence tomography. SciTranslMed 2015; 7(292): 292ra100,https://doi.org/10.1126/scitranslmed.3010611.

Bцhringer H.J., Boller D., Leppert J., Knopp U., Lankenau E., Reusche E., Hьttmann G., Giese A. Time-domain and spectral-domain optical coherence tomography in the analysis of brain tumor tissue. LasersSurgMed 2006; 38(6): 588-597, https://doi.org/10.1002/lsm.20353.

Bizheva K., Unterhuber A., Hermann B., Povazay B., Sattmann H., Fercher A.F., Drexler W., Preusser M., Budka H., Stingl A., Le T. Imaging ex vivo healthy and pathological human brain tissue with ultra-high-resolution optical coherence tomography. J BiomedOpt 2005; 10(1): 11006, https://doi.org/10.1117/1.1851513.

Boppart S.A., Brezinski M.E., Pitris C., Fujimoto J.G. Optical coherence tomography for neurosurgical imaging of human intracortical melanoma. Neurosurgery 1998; 43(4): 834-841, https://doi.org/10.1097/00006123-199810000-00068.

Yuan W., Kut C., Liang W., Li X. Robust and fast characterization of OCT-based optical attenuation using a novel frequency-domain algorithm for brain cancer detection. SciRep 2017; 7: 44909, https://doi.org/10.1038/srep44909.

Gubarkova E.V., Kirillin M.Y., Dudenkova V.V., Timashev P.S., Kotova S.L., Kiseleva E.B., Timofeeva L.B., Belkova G.V., Solovieva A.B., Moiseev A.A., Gelikonov G.V., Fiks I.I., Feldchtein F.I., Gladkova N.D. Quantitativeevaluationofatheroscleroticplaquesusingcross-polarizationopticalcoherencetomography, nonlinear, andatomicforcemicroscopy. J BiomedOpt 2016; 21(12): 126010, https://doi.org/10.1117/1.jbo.21.12.126010.

Kiseleva E., Kirillin M., Feldchtein F., Vitkin A., Sergeeva E., Zagaynova E., Streltzova O., Shakhov B., Gubarkova E., Gladkova N. Differential diagnosis of human bladder mucosa pathologies in vivo with cross-polarization optical coherence tomography. BiomedOptExpress 2015; 6(4): 1464-1476, https://doi.org/10.1364/boe.6.001464.

YashinК.S., Karabut M.M., Fedoseeva V.V., Khalansky A.S., Matveev L.A., Elagin V.V., Kuznetsov S.S., Kiseleva E.B., Kravets L.Y., Medyanik I.А., Gladkova N.D. Multimodal optical coherence tomography in visualization of brain tissue structure at glioblastoma (experimental study). Sovremennyetehnologii v medicine 2016; 8(1): 73-81, https://doi.org/10.17691/stm2016.8.1.10.

YashinК.S., Gubarkova E., Kiseleva E., Kuznetsov S.S., Karabut M.M., Medyanik I.А., Kravets L.Y., Gladkova N.D. Ex vivo imaging of human gliomas by cross-polarization optical coherence tomography: pilot study. Sovremennyetehnologii v medicine 2016; 8(3): 14-22, https://doi.org/10.17691/stm2016.8.4.02.

Халанский А.С., Кондакова Л.И., Гельперина С.Э. Перевиваемый штамм глиомы крысы 101.8. II. Использование в качестве модели для экспериментальной терапии опухолей мозга. Клиническая и экспериментальная морфология 2014; 1(9): 50-59.

Gelikonov V.M., Gelikonov G.V. New approach to cross-polarized optical coherence tomography based on orthogonal arbitrarily polarized modes. LaserPhysicsLetters 2006; 3(9): 445-451, https://doi.org/10.1002/lapl.200610030.

Matveev L.A., Zaitsev V.Y., Gelikonov G.V., Matveyev A.L., Moiseev A.A., Ksenofontov S.Y., Gelikonov V.M., Sirotkina M.A., Gladkova N.D., Demidov V., Vitkin A. Hybrid M-mode-like OCT imaging of three-dimensional microvasculature in vivo using reference-free processing of complex valued B-scans. OptLett 2015; 40(7): 1472-1475, https://doi.org/10.1364/ol.40.001472.

Rodriguez C.L., Szu J.I., Eberle M.M., Wang Y., Hsu M.S., Binder D.K., Park B.H. Decreased light attenuation in cerebral cortex during cerebral edema detected using optical coherence tomography. Neurophotonics 2014; 1(2): 025004, https://doi.org/10.1117/1.nph.1.2.025004.

. Размещено на Allbest.ru