Detection and Isolation of Cancer in Prostate Biopsies Using Stimulated Raman Histology and Artificial Intelligence
Notice bibliographique
Résumé
Prostate cancer remains one of the most prevalent malignancies affecting men worldwide, making early detection and advancements in precision medicine crucial for effective intervention and treatment. A standardized protocol is presented for utilizing stimulated Raman histology (SRH) with integrated artificial intelligence (AI) in prostate cancer detection, offering significant advancements over conventional histopathological methods. SRH provides these advancements by enhancing efficiency through near-real-time, label-free imaging of fresh, unstained tissues, thereby eliminating the delays associated with traditional biopsy analysis. By using stimulated Raman scattering (SRS) microscopy to detect the specific vibrational frequencies of CH2 bonds associated with lipids and CH3 bonds linked to proteins and DNA, cancerous and benign tissues in prostate biopsies can be differentiated. The AI model further enhances diagnostic precision, achieving 98.6% accuracy in identifying prostate cancer. The protocol outlines essential steps for sample preparation, imaging, and data analysis, facilitating improved biobanking processes and enabling downstream applications, such as transcriptomics and xenograft studies. This approach accelerates the diagnostic workflow and shows promise for intraoperative applications, potentially aiding surgeons in identifying positive margins intraoperatively. Additionally, the ability to re-scan and adjust cancer-to-tissue ratios allows for a more tailored analysis of biopsy samples, enhancing tumor detection in unprocessed tissues. Further research and validation are necessary for the widespread adoption of SRH in clinical practice.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».