通过将红外测量结果与高分辨率光学图像和机器学习算法结合使用，研究人员创建了与传统病理技能密切相关的数字活检，并且其性能也超过了新的红外显微镜。该小组由生物工程学教授，伊利诺伊州癌症中心主任罗希特·巴尔加瓦(Rohit Bhargava)领导，目前研究结果已在《美国国家科学院院刊》上发表。

组织病理学的金标准是在添加染色剂后，病理学家可以在显微镜下看到细胞的形状和图案。但是，这种方式很难将癌症与健康组织区分开来或查明肿瘤的边界，而且在许多情况下，诊断是十分主观的。

Bhargava说：“一个多世纪以来，我们一直依靠在人体组织活检中添加染料来诊断肿瘤。但是，这种染料诱导的形状和颜色提供的有关驱动癌症的潜在分子变化的信息非常有限。”

像红外显微镜这样的技能可以测量组织的分子组成，提供可以区分细胞类型的定量方法。不幸的是，红外显微镜价格昂贵，并且样品需要特殊的制备和处理，因此对于绝大多数临床和研究环境而言，使用红外显微镜是不切实际的。

研究小组通过在光学相机中添加红外激光器和专用显微镜镜头(称为干涉物镜)来开发一种混合显微镜。研究人员说，将这两种技能结合起来可以利用两者的优势。

研究人员通过对健康和癌变的乳腺组织样本进行成像，并将混合显微镜的“染料”结果与传统染色技能的结果进行比较，从而对显微镜的有效性进行了验证。结果显示，数字活检与传统活检的结果基本相同。

此外，研究人员发现，他们的红外光学混合器在红外显微镜上有以下几种表现：覆盖率提高了10倍，一致性更高，分辨率提高了4倍，从而可以在更短的时间内对较大的样品进行红外成像时间，具有前所未有的细节。

研究人员计划继续完善用于分析混合图像的计算工具。他们正在努力优化可测量多个红外波长的机器学习程序，创建可轻松区分多种细胞类型的图像，并将该数据与详细的光学图像整合在一起，以准确地绘制样本中的癌症。

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