Cell：复旦团队开发出新平台，可在术中评估胶质瘤浸润

　　

胶质瘤手术面临的一大挑战在于，肿瘤边界往往难以界定。弥漫性胶质瘤的浸润范围可能超出外科医生直接观察的范围，甚至超出常规影像学检查所能完全分辨的范围。

在手术过程中，神经外科医生必须在保留关键脑功能的同时，尽可能多地切除肿瘤。因此，术中准确评估肿瘤浸润情况对于制定更精准的手术决策至关重要。

目前的术中病理诊断主要依赖于冷冻切片分析。尽管这种方法可以快速提供病理信息，但通常基于2D组织切片，且容易受到采样位置、切片厚度、冷冻伪影和染色质量的影响。

相比之下，3D组织学分析能够保留组织的空间结构，进而对整个组织内的肿瘤形态和细胞分布进行观察。然而，现有的3D方法往往需要复杂的组织处理、标记、染色和长时间成像，耗时约数小时甚至数天，难以在手术中使用。

为此，复旦大学等机构的研究人员开发出一种名为ULTRA的新平台。它结合了快速组织透明化、受激拉曼散射显微镜以及基于AI的虚拟染色技术，可对术中组织进行深度3D组织学成像，而无需传统的染色或切片。这项研究成果发表在《Cell》杂志上。

共同通讯作者、复旦大学的施立雪博士表示：“ULTRA的目标是在接近术中病理的时间范围内，在不破坏组织的情况下，获得更完整的3D组织学图像。我们希望这项技术未来能帮助医生更好地了解胶质瘤的浸润边缘，并为术中决策提供更多组织层面的信息。”

ULTRA的核心突破在于，将深度3D组织学分析压缩到约30分钟的工作流程中。

研究人员首先开发出一种与拉曼显微镜兼容的快速组织透明化方法，使新鲜或固定的脑组织达到足够透明度，从而进行毫米级成像。然后，利用受激拉曼散射显微镜对组织进行成像，该方法无需外部标记即可捕获固有的化学键振动信号。

最后，AI算法对图像数据进行重建并转换为类似H&E染色的3D虚拟组织学图像，以病理学家更熟悉的格式呈现组织形态。

研究人员利用手术切除的胶质瘤标本进行了评估。他们从17名接受脑肿瘤切除术的患者身上采集了组织样本，包括星形细胞瘤、少突胶质细胞瘤、胶质母细胞瘤、儿童弥漫性半球胶质瘤和低级别胶质瘤。

此外，他们还使用了小鼠脑组织及其他器官组织来验证组织透明化、成像深度、图像复原以及组织结构的保留情况。

在胶质瘤标本中，ULTRA揭示了传统2D切片无法完全捕捉的3D病理特征。该平台呈现了不同胶质瘤亚型的关键组织学特征，包括核异型性、微囊性改变、异常有丝分裂、微血管增生及坏死区域。这些特征并非出现在孤立的切片中，而是在3D组织中连续观察到。

最重要的是，ULTRA被应用于胶质瘤浸润边缘分析。在一份胶质母细胞瘤边缘标本中，研究人员对约1mm³的组织进行了处理和分析。整个流程，包括组织透明化、SRS成像和基于AI的虚拟染色，耗时约30分钟。

随后，他们利用细胞密度分析和3D卷积神经网络（CNN）生成ULTRA评分，该评分代表特定3D组织块包含肿瘤的概率。通过这一评分，他们能够将组织分割成致密肿瘤区、稀疏浸润性肿瘤区和非肿瘤脑区。

这种3D视图显示，胶质瘤边缘存在显著的深度相关异质性。在同一组织块内，一些2D切片看起来几乎正常或诊断上无法确定，而相邻切片则显示肿瘤细胞浸润。

当病理学家仅审查来自同一数据集的单个2D切片时，他们在某些深度范围内漏诊了肿瘤，漏诊率分别为20%和23%。在直接基准测试中，3D CNN的表现也优于2D CNN，其AUC值分别为0.965和0.909。

不过，研究人员指出，本研究是利用临床标本进行的方法开发和验证，并非大规模的临床结局试验。目前尚不能将ULTRA视为冷冻切片分析的替代方案，且本研究并未表明该平台能够改善生存率、降低复发率或改善术后神经功能预后。

未来需要开展更多大规模的前瞻性临床研究，以评估该技术在实际术中工作流程中的可靠性、效率及临床价值。

总的来说，本研究为将3D组织学引入手术室开辟了一条新途径。ULTRA结合了快速组织透明化、无标记光学成像和基于AI的虚拟染色，能够在术中时间内以三维形式观察胶质瘤浸润边缘。

其意义不仅在于加快组织学检查速度，更在于将术中病理信息从少量二维切片扩展到更丰富的立体组织信息，为脑肿瘤边缘评估和手术决策建立了新的技术基础。