近年来，头颈癌发病率持续上升，给患者和社会带来沉重负担，据统计，目前全球每年新增头颈癌病例超85万，死亡病例约40万。早期准确诊断和创新治疗方法对于改善头颈癌患者的预后至关重要，亟需更精准的诊断和治疗技术创新。
近期，德国耶拿大学Juergen Popp教授团队在非线性光学显微成像与治疗方面取得重要研究突破，相关成果以“Endomicroscopic AI-driven morphochemical imaging and fs-laser ablation for selective tumor identification and selective tissue removal”为题发表于Science Advances。他们研发出一种结合多模态非线性光学显微镜与深度学习算法的新技术，能够针对新鲜样本进行肿瘤实时自动检测，并引导飞秒激光进行选择性精准消融，为头颈癌精准诊疗带来了新的思路和方法。
多模态非线性显微成像+AI：精准识别肿瘤组织
传统头颈癌诊断的金标准是组织活检后的病理分析，但该方法耗时且具有侵入性，术中诊断准确性也有待提高。为此，该研究团队基于多模态非线性光学显微技术，将相干反斯托克斯拉曼散射（CARS）、双光子激发荧光（TPEF）和二次谐波（SHG）相结合，以无标记方式评估组织形态化学成分，为疾病诊断提供丰富信息。成像光路部分，该硬质内窥镜管长250 mm、直径6 mm，成像视场约650 μm，横向分辨率1 μm。成像所用光源采用体积紧凑的皮秒激光器（泵浦光796 nm/30 ps；斯托克斯光1030 nm/72 ps），重复频率5 MHz。成像时，激光通过空心光纤传递到检流计扫描头，产生的非线性信号经大纤芯多模光纤传回探测单元。消融时，所用的飞秒激光波长为1032 nm，脉宽360 fs，经空芯光纤及内窥探头优化设计后，使得高达0.5 μJ的飞秒激光脉冲也不产生显著色散。
图1 刚性内窥系统整体结构示意图
研究人员利用该技术获取了头颈组织切片、新鲜组织的多模态非线性显微图像，借助于CARS、TPEF和SHG三模态结合，为医生提供了组织内部的细胞级“高清地图”。在对H&E染色与显微内镜获取的多模态图像进行定性比较时，发现两者在组织特征上高度匹配。其中CARS信号可探测脂质及蛋白质，肿瘤区域较高的TPEF信号可能与癌细胞代谢活动增加有关；TPEF信号源于多种内源性荧光团；SHG信号则来自胶原纤维结构，与肿瘤间质中紊乱的胶原纤维有关。
图2 头颈部组织切片H&E染色和多模态非线性光学显微图像对比
为实现更精准定量分析，该工作采用深度学习语义分割方法对多模态图像进行处理。他们将数据集分为训练集和测试集，训练模型区分不同组织类型。模型在识别“健康上皮”和“坏死”等组织类型时表现出较高特异性，但在“肿瘤基质”和“健康上皮”等低患病率组织的检测上灵敏度还有提升空间。通过调整分类策略，将组织类型重组为“切除组织”和“保留组织”，模型对恶性组织的识别准确性显著提高，灵敏度达到90%。
图像引导的飞秒激光组织切除：迈向精准手术治疗
在精准诊断基础上，如何实现精准治疗是关键。研究团队创新性地将飞秒激光消融技术集成到显微内镜中，通过机器学习算法引导，实现了对可疑组织的选择性切除，实现肿瘤组织细胞级精度的“查打一体”。以脑胆固醇晶体为样本，团队展示了这一技术的精准性。首先利用K-means聚类算法对采集的多模态图像进行处理，识别出目标区域，然后根据目标区域生成消融掩模，引导飞秒激光进行精确消融。实验结果表明，该技术能够有效去除目标组织，且对周围组织几乎没有损伤。这一技术在头颈癌手术中具有巨大潜力，尤其是在头颈区域这样空间狭窄的部位，能够在切除肿瘤的同时最大程度保护周围功能相关组织，减少手术对患者功能的影响。
图3 刚性内窥镜及商用显微镜成像结果对比（样本：组织切片、淋巴结活检块状样本）
图4 AI辅助的飞秒激光精准消融技术路线示意图
研究意义与展望
此项工作为癌症光学诊疗带来了“查打一体”的新思路。它不仅为术中病理诊断提供了更精准的多模态无标记光学成像工具，有助于医生更准确地判断肿瘤边界，减少手术残留和复发风险，提高患者预后；还展示了多模态非线性成像技术与深度学习、飞秒激光消融技术相结合的巨大优势，为癌症诊断和治疗技术的进一步发展提供了重要参考。未来该技术或将在采集提速、带宽提升等方面进一步深入，实现更可靠的精准诊疗。
此外，我国光电信息领域近年来也正积极开展先进成像技术创新及应用研究，逐步将新颖的成像方法应用于生物、天文、遥感等重要场景。诸多科技期刊也聚焦我国成像领域前沿进展，例如Advanced Imaging（AI），该双月刊由中国激光杂志社与西安电子科技大学杭州研究院联合出版。该刊由中国科学院西安光学精密机械研究所邵晓鹏教授与法国索邦大学Syvain Gigan教授担任共主编，致力于发表成像及相关领域内的高水平基础和应用研究进展，推动先进成像技术的快速发展，增强该领域国内外的学术交流合作，促进科研成果的转化。欢迎大家投稿！
原文链接：
https://www.science.org/doi/10.1126/sciadv.ado9721
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