ISSN 0021-3454 (печатная версия)
ISSN 2500-0381 (онлайн версия)
Меню

4
Содержание
том 67 / Апрель, 2024
СТАТЬЯ

DOI 10.17586/0021-3454-2023-66-2-148-154

УДК 53.082.531

ПРИМЕНЕНИЕ СПЕКТРОМЕТРА С ОПТОВОЛОКОННЫМ ЗОНДОМ ДЛЯ ОЦЕНКИ МИНИМАЛЬНОГО ЧИСЛА ЗЛОКАЧЕСТВЕННЫХ КЛЕТОК ПО СПЕКТРАМ ДИФФУЗНОГО ОТРАЖЕНИЯ В БЛИЖНЕЙ ИНФРАКРАСНОЙ ОБЛАСТИ

Бойченко Е. С.
Университет ИТМО ; инженер-исследователь


Панченко А. В.
Научно-исследовательский институт медицинской приматологии ; главный научный сотрудник


Суркова А. А.
Самарский государственный технический университет; научный сотрудник


Кирсанов Д. О.
Университет ИТМО, Санкт-Петербург, Россия; Санкт-Петербургский государственный университет, Санкт-Петербург, Россия; кандидат химических наук, ведущий инженер; доцент


Читать статью полностью 

Аннотация. Цель исследования — разработка методики оценки минимального числа злокачественных клеток, распознаваемых по их спектрам диффузного отражения, полученным в ближней инфракрасной области (БИК) посредством компактной спектрометрической аппаратуры. В ходе исследования подготовлена культура клеток рака яичников для подкожного введения лабораторным мышам, для создания калибровочной шкалы приготовлены растворы с различной концентрацией таких клеток. Измерение БИК-спектров проводилось на живых лабораторных мышах (в заранее отмеченных точках) под анестезией до прокола и после введения клеточной культуры. Выявлены спектральные характеристики, чувствительные к изменению числа клеток в точке измерения (интенсивность пика, сдвиг базовой линии), и оценено минимальное надежно распознаваемое число клеток злокачественных опухолей по графику зависимости величины поглощения на длине волны 1200 нм от логарифма числа клеток в растворе.
Ключевые слова: оптоволоконный зонд, оптическая спектроскопия, злокачественные клетки, онкология, ближняя инфракрасная область

Список литературы:
  1. Jaafar H. Intra-operative frozen section consultation: concepts, applications and limitations // The Malaysian Journal of Medical Sciences. 2006. Vol. 13, N 1. P. 4.
  2. Brown J. Q. et al. Optical assesssment of tumor resection margins in the breast // IEEE Journal of Selected Topics in Quantum Electronics. 2009. Vol. 16, N 3. P. 530—544.
  3. Kondepati V. R., Heise H. M., Backhaus J. Recent applications of near-infrared spectroscopy in cancer diagnosis and therapy // Analytical and Bioanalytical Chemistry. 2008. Vol. 390, N 1. P. 125—139.
  4. Oleneva E. et al. In vivo and in vitro application of near-infrared fiber optic probe for Ehrlich carcinoma distinction: Towards the development of real-time tumor margins assessment tool // Spectrochimica Acta Part A: Molecular and Biomolecular Spectroscopy. 2019. Vol. 213. P. 12—18.
  5. Evers D. J. et al. Optical spectroscopy: current advances and future applications in cancer diagnostics and therapy // Future Oncology. 2012. Vol. 8, N 3. P. 307—320.
  6. Mackanos M. A., Contag C. H. Fiber-optic probes enable cancer detection with FTIR spectroscopy // Trends in Biotechnology. 2010. Vol. 28, N 6. P. 317—323.
  7. Canpolat M. et al. Intra-operative brain tumor detection using elastic light single-scattering spectroscopy: a feasibility study // Journal of Biomedical Optics. 2009. Vol. 14, N 5. P. 054021.
  8. De Boer L. L. et al. Towards the use of diffuse reflectance spectroscopy for real-time in vivo detection of breast cancer during surgery // Journal of Translational Medicine. 2018. Vol. 16, N 1. P. 1—14.
  9. Amiri S. A. et al. Intraoperative tumor margin assessment using diffuse reflectance spectroscopy: the effect of electrosurgery on tissue discrimination using ex vivo animal tissue models // Biomedical Optics Express. 2020. Vol. 11, N 5. P. 2402—2415.
  10. Bigio I. J. et al. Diagnosis of breast cancer using elastic-scattering spectroscopy: preliminary clinical results // Journal of Biomedical Optics. 2000. Vol. 5, N 2. P. 221—228.
  11. Ollesch J. et al. Clinical application of infrared fibre-optic probes for the discrimination of colorectal cancer tissues and cancer grades // Vibrational Spectroscopy. 2017. Vol. 91. P. 99—110.
  12. Shashni B. et al. Size-based differentiation of cancer and normal cells by a particle size analyzer assisted by a cell-recognition PC software // Biological and Pharmaceutical Bulletin. 2018. Vol. 41, N 4. P. 487—503.