Preliminary study demonstrating cancer cells detection at the margins of whole glioblastoma specimens with Raman spectroscopy imaging
Notice bibliographique
Résumé
Intraoperative Raman spectroscopy uses near-infrared laser light to gain molecular information without causing damage. It can be used in vivo or ex vivo without exogenous contrast agents. Clinically, the technique was primarily used with machine learning for in situ tumor detection with fiberoptics probes analyzing tissue at sub-millimeter scales one point at the time. Here we report the development of a whole-specimen spectroscopic imaging system designed to detect cancer cells at the margins of surgical specimens. The system has a field of view covering a square area of side one centimeter with a pixel size of a quarter of a millimeter . First, a tumor detection model was developed from data acquired using a point-probe in 24 glioblastoma patients that had a detection sensitivity of 90% and a specificity of 95%. That model was then used to produce cancer prediction maps of nine glioblastoma specimens from five patients with validation based on histopathology analyses. The results preliminarily demonstrate the instrument was able to detect tissue areas associated with cancer cells from the Raman peaks associated with the amino acids phenylalanine and tryptophan as well as the relative concentration of lipids and proteins linked with deformations of the CH 2 and CH 3 bonds.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».