日本EUS-FNA，一种克服诊断难题的免疫组化方法

2月2日，东京理科大学宣布开发出利用近红外光从高光谱图像中识别胃肠道基质肿瘤(GIST)的方法。 该研究由大学生命科学与医学生物科学研究所的高松俊博助理教授(东京理科大学和国立癌症中心交叉任职)、工程科学学院材料科学与工程系的曾我浩平教授、理科工程科学学院机械工程系的竹村浩教授与国立癌症中心东院消化内镜科主任佐藤泰木博士、池松宏明博士、已故的金子和弘博士共同完成。 该研究成果已在线发表在《科学报告》上。

GISTs是产生于胃肠壁粘膜下的肿瘤，常见于胃和小肠。 虽然早期可能会有疼痛、消化道出血或肠梗阻等症状，但大多数没有症状，是在内镜等胃肠道检查时发现的。 对于胃GISTs，首先在内镜下发现的是粘膜下肿瘤(SMTs)，由于SMTs是粘膜下肿瘤，所以仅靠直接观察无法诊断GISTs。 即使收获部分病变并在显微镜下检查(活检)，由于大多数病变位于粘膜深处，正确诊断的概率也很低。

超声内镜下穿刺抽吸术(EUS-FNA)，在用超声确认病变位置的同时，插入针头收集组织，是一种有效的活检方法，但需要掌握技术。 此外，为了明确诊断，还需要进行免疫组化，即利用抗原-抗体反应来确定所获得的组织样本中抗原物质的表达位置，非常耗时耗力。

利用高光谱成像技术研究GIST诊断技术

利用近红外光进行高光谱成像是诊断位于粘膜下深部的SMT的一种有前途的技术。 近红外光的波长约为800nm至2500nm，在生物组织中的散射比紫外光或可见光少，在水中的吸收比中红外光少得多，因此更容易穿透生物样品，适合于体内成像。 高穿透性也意味着生物组织可以在不被破坏或损害的情况下进行检查。 此外，激发生物分子所需的近红外光强度是中红外光和可见光的1/100，因此，利用近红外光进行成像是安全的，可以直接在体内进行观察。

高光谱成像(HSI)是一种无需使用荧光探针即可获得高分辨率光谱信息的成像系统。 在上皮肿瘤、胃癌的诊断等多个研究领域得到了应用。 HSI采用机器学习算法，不仅可以获得图像数据中每个像素的光谱信息，还可以从大量的高光谱图像中提取重要数据。 但是，对于发生在组织深层的病变，如GISTs的鉴别技术还没有太大进展，甚至没有任何实例。 因此，研究小组设计了一种利用近红外光从HSI诊断GIST的技术，并验证了它是否适合作为识别发生在组织深部病变的技术。