Heute eingesetzte medizinische Bildgebungsverfahren liefern häufig Informationen, die auf morphologischen oder anatomischen Unterschieden des Gewebes beruhen; die zugrunde liegende molekulare Zusammensetzung wird jedoch außer Acht gelassen. Molekularsensitive Verfahren, wie die Raman-Spektroskopie, bieten jedoch erhebliches Potenzial für die klinische In-vivo-Diagnostik, da sie den molekularen Fingerabdruck einer Probe markierungsfrei, berührungslos und zerstörungsfrei liefern. Diese Informationen können genutzt werden, um Krebs zu erkennen und krankhaftes von gesundem Gewebe abzugrenzen. Allerdings bleiben die derzeitigen Implementierungen von Raman-Systemen auf der Basis faseroptischer Sonden weit hinter den technologischen Möglichkeiten zurück, die diese Methode bieten kann.

Ein Team aus Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftlern entwickelte unter der Leitung von Professor Dr. Iwan Schie vom Leibniz-Institut für Photonische Technologien e. V. (Leibniz-IPHT) und dem Fachbereich Medizintechnik und Biotechnologie der Fachhochschule Jena sowie Professor Dr. Gunther Hofmann des Universitätsklinikums Jena ein auf einer faseroptischen Sonde basierendes Raman-Bildgebungssystem. Das neue System erlaubt die Visualisierung molekularer Informationen und die Differenzierung chemischer Grenzflächen in Echtzeit sowohl als virtuelle Realität (Virtual Reality, VR) auf einem Computerbildschirm als auch in der physischen Welt. Die Bildgebungsplattform kombiniert dabei molekulare Messungen, simultane Computer-Vision-basierte Positionsverfolgung mit Echtzeit-Datenverarbeitung und der Erstellung von Bildern der molekularen virtuellen Realität (MVR). Ihre Ergebnisse veröffentlichten die Forschenden in der renommierten Fachzeitschrift Light: Science & Applications.

Der Ansatz erreicht eine räumliche Auflösung von 0,5 mm in der Transversalebene und eine Topologieauflösung von 0,6 mm bei einer spektralen Abtastfrequenz von 10 Hz. Das System kann große Gewebeflächen in wenigen Minuten abbilden und eignet sich insbesondere für die Identifizierung von Gewebegrenzen im klinischen Einsatz.

Die MVR-Bilder können als erweiterte chemische Realität (Augmented Chemical Reality, AR) auf einem Computerbildschirm dargestellt werden. Durch den zusätzlichen Einsatz eines Laserprojektorsystems lassen sich diese auch direkt auf dem Gewebe abbilden, wodurch Mixed-Reality-Informationen (MR) entstehen, die in Echtzeit mit dem bloßen Auge wahrgenommen werden können. Da die meisten Proben ein topologisches Oberflächenprofil aufweisen, implementierten die Forschenden zusätzlich ein photometrisches Stereomesssystem, mit dem die molekularen Informationen auf einer dreidimensionalen Probenoberfläche abgebildet werden können.

Der entwickelte Ansatz zeigt das Potenzial für die künftige klinische Umsetzung der molekularen Echtzeit-Bildgebung auf. Er ermöglicht einen einfachen Zugang zu Patientinnen und Patienten und stellt biochemische Verteilungen aus der zu untersuchenden Region für die Differenzierung von Krankheitsgewebe während einer chirurgischen Resektion bereit.

„Mit dem neuen System soll das gesamte Potenzial der faseroptischen, sondenbasierten Raman-Spektroskopie ausgeschöpft werden. Unser Ansatz ermöglicht eine handgehaltene Bildaufnahme mit einer faseroptischen Sonde sowie die Echtzeitverarbeitung und Rekonstruktion molekularer Informationen. Darüber hinaus können Daten intelligent und intuitiv mithilfe von AR und MR visualisiert sowie Probentopologien zu den erfassten Daten hinzugefügt werden. Unsere Lösung eröffnet neue Möglichkeiten und kann ein potenzielles Werkzeug für die molekularspezifische klinische Diagnostik und die Bewertung molekularer Grenzen in Echtzeit sein. Da der Ansatz universell ist, kann das System auch in nicht-medizinischen Anwendungen eingesetzt werden, zum Beispiel in der produzierenden Industrie, der Qualitätskontrolle oder in Verbindung mit weiteren optischen und nicht-optischen Modalitäten“, fasst Professor Dr. Iwan Schie zusammen.

Wissenschaftliche Veröffentlichung

Yang, Wei et al.: Real-time molecular imaging of near-surface tissue using Raman spectroscopy, Light: Science & Applications, 11, 90 (2022), https://doi.org/10.1038/s41377-022-00773-0

Im Bild:
a. Raman-basiertes System für die Erfassung von MVR-Bildern.
b. Daten, die auf die Topologie eines Hemisphären-Phantoms zugreifen.
c. Hellfeldinformationen, die auf die Topologie-Informationen abgebildet werden.
d. Molekulare Informationen kombiniert mit AR und den topologischen Informationen und e. Informationen direkt auf die Probe projiziert.
f und g. Augmented Chemical Reality-Visualisierung von pharmazeutischen und lipidreichen Verbindungen auf einer Hirngewebeprobe.
©https://doi.org/10.1038/s41377-022-00773-0 I https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/

Molekulare Echtzeit-Bildgebung von oberflächennahen Gewebearealen mittels Raman-Spektroskopie