文摘

反射光谱技术是一种低成本的、非破坏性和非侵入性的方法检测肿瘤病变粘膜组织。本研究旨在评估被白光反射光谱系统的能力(400 - 700 nm)区分的多元统计分析鼻咽癌(NPC)鼻咽良性的体外组织。高质量的反射光谱从鼻咽了体外属于18非癌变组织和19癌变主题,并结合主成分analysis-linear判别分析(PCA-LDA)连同leave-one-spectrum-out交叉验证(LOOCV)诊断算法被用来分类不同类型的组织团体,实现诊断敏感性为73.7%,特异性为72.2%。此外,为了区分人大和鼻咽良性的体外组织基于反射光谱,光谱强度比率的氧合血红蛋白( 540 / 576年)作为指标的转换在血红蛋白氧化相关的致癌作用。这种尝试性的工作展示了潜在的人大的反射光谱检测使用体外组织和具有显著的进一步实验和临床价值在活的有机体内在未来人大检测。

1。介绍

鼻咽癌(NPC)是一个著名的恶性肿瘤,发生在鼻咽腔的顶部和侧墙早期没有明显的症状,直接对人类健康造成损害(1]。人大的发病率仍然很高在东南亚、北非、中东部分地区,等等。我们应该关注这一事实从中国人大病例中大约有80%报告说,特别是在南部省份,如广东和福建(2- - - - - -4]。人大被定义为一种特殊疾病有显著的种族和地理分布在全球范围内(5]。根据流行病学调查,人大有各种因素对其病因,和主要相关风险因素包括遗传因素、潜伏感染的eb病毒(EBV),和自然环境因素6]。临床报告表明,NPC患者分阶段我和二阶段有5年存活率约90%和75%,分别。然而,人大的早期阶段没有明显症状的中、晚期疾病(2,6,7]。因此,早期诊断的有效方法是提高患者的存活率,促进他们的生活质量。

目前常见的检测和筛选方法,人大是依赖于临床医生的经验,这很容易导致可能的诊断错误由于缺乏可疑病变的生化信息。虽然活检组织病理学检查仍然是人大的金标准检测(8),它包括组织的破坏和入侵疑似病变。相比之下,基于光学光谱诊断技术可以从组织实时提供定量的信息,这是优秀的癌前肿瘤领域的定位和病理分析。

反射光谱已经吸引了广泛关注在人体组织的研究包括口腔、乳腺癌、肺癌、膀胱癌、颈、食道癌、肾癌、前列腺癌组织(9- - - - - -14),由于其操作简单,设备投资成本低。在反射,宽带光束与生物组织表面,两种形式的交互情况下可能发生,也就是说,多个弹性散射和吸收现象(15]。在这个过程中,一部分宽带波束返回的反射光谱信号,它能够提供组织的光学特性(16]。反射光谱特征依赖于生物组织形态、表面特征和结构组件(13,15]。因此,反射光谱有一定优势解释主要组织特性在早期癌变变换,例如,细胞新陈代谢,毛细血管分布和血红蛋白氧化(15,17- - - - - -19]。

Zonios等人报道了漫反射光谱研究人类腺瘤结肠息肉,显示差异可以归因于血红蛋白浓度和有效散射体大小之间的正常和腺瘤组织网站(15]。Utzinger和同事进行了探索性试验研究测量反射率光谱在不同炮检分离从正常和肿瘤卵巢组织和发现之间的反射光谱的变化强度550和580海里,这大大归功于血氧的吸收(20.]。Subhash和同事将氧合血红蛋白吸收波段的反射率光谱强度比( 540 / 570)与不同类型的损伤和组织病理学相关的条件,结果表明 540 / 570年比率为恶性病变总是低于正常区域(13]。李等人使用了反射比 540 / 575方法区分恶性和非恶性的网站在人类体外胃上皮组织和发现了一些显著的差异在各种病理类型21]。赵等人报道的一项研究对食管上皮组织的氧合血红蛋白吸收带比率在不同的热处理温度、显示采用氧合血红蛋白的能力带比率 540 / 570年恶性肿瘤指标(22]。最近的结果表明,组织的吸收波长短的区域,可见区域分配给血红蛋白,与氧化形式表现出不同的吸收光谱特性23]。这些报告表明,反射光谱技术可以获得光谱信息组织的病理变化,可作为临床诊断的重要的补充信息。然而,就我们而言,还很少有报道发现使用反射光谱学人大检测。

在这个初步研究中,我们调查了从人类鼻咽反射光谱信号体外组织与不同病理类型。反射光谱受到多元统计工具,包括主成分analysis-linear判别分析(PCA-LDA)算法一起leave-one-spectrum-out交叉验证(LOOCV)。验证的可行性反射光谱技术作为一种工具来区分非癌变体外组织来自全国人大,接受者操作特征(ROC)曲线。实证方法使用反射光谱强度比率的氧合血红蛋白乐队( 540 / 576)是用来区分肿瘤从良性体外组织。

2。材料和方法

2.1。病人和样品的准备工作

鼻咽体外组织为本研究收集来自37个患者招募从鼻咽腔病变活检书面知情同意。这个过程是伦理委员会授权的福建医科大学附属福州市第一医院。所有与临床诊断鼻咽组织分为两组(19人大样本和18良性组织样本),如表所示1。NPC患者的病理类型包含17个未分化nonkeratinizing癌和2分化nonkeratinizing癌。良性组织的病理类型包括15慢性炎症,2淋巴瘤,1淋巴组织增生。这些新鲜的组织样本立即储存在4°C,直到被送到实验室片刻之后,他们存储在- 80°C冰箱直到实验测量。这些目标被放置在一个铝板,并立即在室温下解冻之前光谱测量(图1)。

表1
样本特征。

图1
鼻咽体外组织放在纯铝板。纯铝和样本是由黑色箭头指出的。
2.2。实验室仪器

所有的鼻咽反射光谱体外组织记录使用一种特殊的测量系统(Verisante技术,Inc .,温哥华,加拿大);详细介绍了在以前的报告24]。简而言之,这个检测系统包括光源(氙弧灯),一个光谱仪(USB2000、海洋光学),和一个电脑。带通滤波器(400 - 700 nm)是安装在反射摄谱仪入口阻碍反射的光提高反射信号检测。光谱仪的曝光时间是200 ms。光纤用于收集反射光谱,其中入口对应于一个光斑大小1毫米直径的样本。样品的尺寸通常在1.8和2.5毫米之间。三个反射光谱从不同位置体外组织和平均平均频谱,这样我们可以获得代表每个样本光谱。本检测系统是由一个认证校准反射标准(WS-1-SL Labsphere)每次测量前消除干扰系统的状态。

2.3。数据处理和分析

消除缓慢的背景的干扰,原始光谱被使用Savitzky-Golay方法平滑点的50和多项式订单5的窗口。反射光谱在400 - 700纳米范围受到主成分分析(PCA)和线性判别分析(LDA)结合LOOCV通过使用SPSS统计软件(SPSS Inc .,芝加哥)。PCA-LDA来实现不同群体之间的诊断分类算法在数据集内。简而言之,主成分分析是一种统计方法,使用数据集,以减少数据的维度,同时找到一系列的原始变量的线性组合,所谓主成分(pc) [25,26]。一个independent-samples 以及用于确定重要的电脑( 值< 0.05)(25,27]。发现,代表最重要的方差数据集,选择作为输入数据LDA模型发展的组织分类(28]。LDA是监督算法最大化和不同群体之间的数据的协方差最小化组内方差(27]。正确的分类效率PCA-LDA诊断模型预测样本组(即。正常和恶性肿瘤)被LOOCV评估方法,以便消除过度拟合的风险(29日,30.]。接受者操作特征(ROC)曲线绘制上述算法的性能评价(26]。

3所示。结果

3.1。反射光谱的分析

图2显示了比较的意思体外反射光谱与标准偏差(SD)活检病变的恶性网站和良性粘膜网站相同的检测系统设置。著名的山谷反射光谱中观察到412海里,540 nm和576 nm,可以归因于血红蛋白的吸收带(31日,32]。光谱测量,从人大组吸收峰强度略低于非癌变组织这些吸收的山谷。显著的吸收反射强度的变化是更重要的在绿灯地区(约540纳米和576纳米波段),表明增加微脉管系统和血红蛋白12,13]。显著差异被发现在光谱山谷540海里( 值= 0.006 < 0.05)和576海里( 值= 1.6×10−4< 0.05),两组之间使用的分析 以及。


图2
从人大意味着反射光谱(红线, )和非癌变体外组织(蓝线, )。星号表示显著差异( 值< 0.05) 以及, 值是0.006和1.6×10−4分别为540 nm和576 nm。地区(阴影部分)说明各自的标准差光谱的手段。
3.2。多元统计分析

多元分析包括PCA和LDA探索癌症样本分类的可行性评估非癌变的雇佣记录反射数据集。图3在流程图显示了这个多元统计分析。在第一步中使用无监督数据集进行降维主成分分析提取主成分(pc),代表了测量光谱的加权线性组合。电脑是由independent-samples进行测试 以及。生物和PC6有显著差异的数据集( 值< 0.05)和被选来区分两个病理组中 的值是生物和PC6 0.022和0.007,分别。所选电脑(生物和PC6)随后被导入到LDA模型LOOCV分类效率评价方法。


图3
多元统计分析的工作流程图。

散点图诊断重要的生物和PC6分数显示在图4。也显示诊断方程(0.738 PC6生物+ 0.836 + 0.017 = 0),分开两组体外组织根据统计分析的结果。被定义为诊断方程 ,在那里 和 生物的标准化规范化判别函数系数和PC6(0.738和0.836,分别地)。这个决定是由选择的坐标参数控制 和 。图5显示了生成的后验概率从PCA-LDA算法属于良性和人大科目,诊断敏感性为73.7%(14/19),特异性为72.2% (13/18)。虚线是设置为0.5,组织是最小化分类错误的总数33),人大代表的敏感性和特异性分离从鼻咽非癌变体外组织。敏感性和特异性”指的是(34]


图4
主成分分析结果的二维散点图NPC组(红色三角形▲)和非癌变组(蓝色圆圈●)。虚线(0.738 PC6生物+ 0.836 + 0.017 = 0)作为人大样本的诊断方法和非癌变样本分化。

图5
散点图的后验概率属于全国人大和鼻咽非癌变科目(▲NPC组;●非癌变组),连同LOOCV PCA-LDA诊断算法生成的方法。误差线代表人大的平均值和标准偏差(红色)和鼻咽非癌变(绿色)体外组织后验概率。虚线代表的敏感性和特异性分离人大从鼻咽非癌变组织。

图6是中华民国曲线,产生的后验概率图在不同的阈值水平评估拟议的诊断算法。集成ROC曲线下面积(AUC)为0.833,这进一步表明,使用反射光谱与多元统计算法从良性歧视人大集团可能是可行的体外组织集团。


图6
从鼻咽非癌变ROC曲线识别人大体外组织为训练数据集采用PCA-LDA诊断算法结合LOOCV方法。AUC是0.833。
3.3。血红蛋白吸收比率分析 540 / 576年

显著差异被发现在光谱山谷540海里( 值= 0.006 < 0.05)和576海里( 值= 1.6×10−4< 0.05),两组之间使用的分析 以及。540 nm和576 nm)强度的比值计算为每个原始光谱反射率。然后所有的比率都检查 以及, 值是1.89×10−7。的比率 540 / 576年计算的相关原始数据,然后这些原始的比率平均。最后,平均比率是用来画箱线图(图7)。图7显示了强度的比较和标准差的意思 540 / 576年比率之间的鼻咽非癌变(蓝框)和全国人大(红色框)体外组织。在非癌变组织的情况下,的意思 540 / 576年比被发现高于鼻咽恶性肿瘤组(1.06和1.02)。


图7
意味着反射比( 540 / 576年)全国人大(红色框)与非癌变组(蓝框)。

4所示。讨论

在这项工作中,我们研究了反射光谱获得良性和恶性体外组织在人类鼻咽。这项初步研究的结果表明,有一些反射光谱的差异体外组织全国人大和非癌变之间主题,展示潜在人大的反射光谱检测和初步的癌前期筛选。我们的光谱测量(图2)表明,反射强度曲线体外良性和恶性粘膜组织在400 - 700海里是相似的。然而,反射强度的差异存在于曲线山谷约412,540和576 nm地区由于氧合血红蛋白的吸收带(31日,32]。这些光谱吸收山谷更重要在恶性肿瘤光谱在500 - 600海里。光谱吸收特征在540 nm和576 nm体外可能出现鼻咽粘膜从吸收氧合血红蛋白与氧气的高需求癌变组织,从而减少血液中的氧含量的内容(13,23]。因此,癌变组织的光谱吸收较弱的非癌变组在540 nm和576 nm(图2)。在恶性病变组织的情况下,反射光谱强度在412海里,540 nm和576 nm乐队略强于非癌变的组织。特殊的光谱强度差异一个可能的解释是,癌变组织常常为不正常的组织学结构和微血管体积(12,13,15]。此外,胶原蛋白更密集分布在黏膜下层(15),通常能够影响组织表面的反射属性。

这些初步的结果可能表明鼻咽癌的致癌过程,因为癌细胞的生长和扩散密切相关的毛细血管增生和营养需求,在此期间导致代谢紊乱。组织的毛细血管将继续传播,这可能会导致异常的组织学结构。此外,癌组织克隆扩张和演变导致肿瘤组织氧合血红蛋白显著减少在恶性肿瘤的漫长的过程13,15,35]。所以,恶性组织由于代谢紊乱(低血氧含量15];也就是说,氧合血红蛋白含量将大大降低癌组织。

进一步评估能力的反射光谱区分鼻咽恶性肿瘤从良性的体外组织,多元统计分析(PCA-LDA)进行了光谱分析。PCA-LDA收益率的敏感性73.7%(14/19),特异性为72.2%(13/18),这表明诊断算法的可用性区分人大和通过使用反射光谱非癌变组织样本。

同时,我们使用一个简单的实证方法;也就是说,反射光谱强度比率( 540 / 576)被用作一种肿瘤相关的指标血红蛋白氧化的变化。的平均强度 540 / 576年恶性和良性组织氧合血红蛋白的比例为1.02和1.06,分别。这个计算的结果相一致Subhash et al。13]。平均反射率光谱强度比( 540 / 576)的氧合血红蛋白较弱的人大而非癌变体外的组织,这可能是原因,恶性组织更渴望氧气。

最后,我们的诊断结果进行比较 540 / 576年法与PCA-LDA算法。的 540 / 576方法生成一个区分的敏感性为78.9%,特异性为69.8%体外恶性和非癌变组织。PCA-LDA诊断算法具有敏感性为73.7%,特异性为72.2%。作为PCA-LDA诊断算法的整个体外的反射光谱范围分类的算法,PCA-LDA方法给出了一个更全面的分析数据集。因此,诊断的特异性PCA-LDA算法略优于 540 / 576年的方法。所以, 540 / 576年法作为一种简单的经验方法。歧视PCA-LDA更全面和可靠的结果。因此,反射光谱可能是鼻咽癌筛查方法的检测。

值得一提的是,体外反射光谱强度和氧合血红蛋白的吸收带强度正常和恶性组织随时间而下降(13]。Subhash等人发现有一些光谱之间的差异体外和在活的有机体内正常组织(13]。是一个更有效的诊断方法,的特点在活的有机体内鼻咽癌的非癌变的一个需要进一步调查的在活的有机体内检测在未来。

5。结论

总之,我们研究了反射光谱的特点从良性和恶性的体外组织首次在人类鼻咽。意味着反射光谱的良性和恶性体外组织显示,氧合血红蛋白的吸收带显著差异。使用PCA-LDA诊断算法,我们有一个人大的敏感性为73.7%,特异性为72.2%检测,表明潜在的反射光谱体外鼻咽恶性肿瘤的诊断。为了区分人大和非癌变体外组织基于反射光谱简单,意思是光谱强度比率的氧合血红蛋白( 540 / 576)被作为一个指示器在血红蛋白氧化相关的癌化转换。这些结果表明,反射光谱技术结合多元统计工具可以用来指示的固有信息,如血液中血红蛋白含量,具有潜在的实时快速检测鼻咽癌组织,提供一个重要的实验和进一步检测鼻咽癌的临床价值在活的有机体内在未来。

相互竞争的利益

作者宣称没有利益冲突。

确认

这项工作是支持的项目在大学长江学者和创新研究团队(不。IRT15R10)和中国国家自然科学基金(61210016号,61178090,和61405036)和卫生部的工程科学基金会和曼联福建省医疗和教育项目(没有应对的关键研究。WKJ-FJ-01)。作者感谢教授Haishan曾庆红(公元前不列颠哥伦比亚癌症研究中心,温哥华,加拿大)为技术支持和有用的建议,感谢Verisante技术,Inc .(加拿大温哥华),提供工具支持。