Исследователи из Университета Райса (Rice University) и Онкологического центра имени М. Д. Андерсона Техасского университета (MD Anderson Cancer Center) разработали компактное устройство PrecisionView для осмотра тканей в реальном времени. Работа опубликована в журнале Proceedings of the National Academy of Sciences.
PrecisionView — ручной эндомикроскоп, то есть миниатюрный микроскоп для исследования тканей прямо в организме. Он сочетает специальную оптику и алгоритм глубокого обучения — разновидность искусственного интеллекта, который учится восстанавливать изображение по большим наборам данных.
В чем главное преимущество
Обычно врачу приходится выбирать: либо рассмотреть клетки очень подробно, либо охватить большую площадь ткани. Новый прибор должен уменьшить этот компромисс. Он показывает и клеточные изменения в эпителии — поверхностном слое слизистых оболочек, — и рисунок мелких сосудов под ним.
По словам Ребекки Ричардс-Кортум (Rebecca Richards-Kortum), раннее выявление рака остается одним из важнейших условий успешного лечения, а PrecisionView позволяет видеть ткань «четко и в реальном времени».
Почему это важно для пациентов
Эпителиальные опухоли, включая рак шейки матки и полости рта, часто выявляют поздно. Сейчас диагноз во многих случаях требует биопсии — забора небольшого фрагмента ткани для лабораторного анализа. Это точный, но инвазивный метод, и он оценивает только ограниченный участок.
PrecisionView может строить подробные карты ткани площадью в несколько квадратных сантиметров и выводить изображение со скоростью до 15 кадров в секунду. В экспериментах прибор сканировал полость рта здоровых добровольцев и образцы тканей человека с предраковыми изменениями, включая ткани шейки матки.
Как работает технология
Устройство размером примерно с ручку использует фазовую маску — оптический элемент, меняющий прохождение света, — и алгоритм восстановления изображения. За счет этого поле зрения стало примерно в пять раз больше, а глубина резкости — примерно в восемь раз выше, чем у обычных систем, при сохранении клеточного разрешения.
Ашок Вирарагхаван (Ashok Veeraraghavan) отметил, что в этой работе искусственный интеллект применили не только для улучшения уже полученных снимков, а для проектирования самой оптики микроскопа.
Хуайю Хоу (Huayu Hou) подчеркнул, что одновременное отображение ядер клеток и сосудистого рисунка важно, поскольку именно эти признаки помогают врачу отличать здоровую ткань от предраковой или раковой.
Что еще нужно проверить
По словам Цзиминя У (Jimin Wu), технология может сразу оценивать большую площадь ткани, а не один небольшой фрагмент, что потенциально снижает риск пропустить опасный участок и уменьшает число лишних процедур.
Кэтлин Шмелер (Kathleen Schmeler) считает, что устройство особенно важно для регионов, где доступ к патоморфологической диагностике ограничен или задерживается.
Стоимость системы оценивается примерно в 3000 долларов. Однако авторы подчеркивают: нужны более крупные клинические исследования, чтобы подтвердить диагностическую точность прибора перед широким применением.
Похожие подходы к неинвазивной оценке тканей уже развиваются в онкологии и неврологии: например, ученые изучают методы, позволяющие отслеживать молекулярные изменения в тканях без традиционной биопсии.
Литература
Hou H., et al. Deep-learning endomicroscope with large field-of-view and depth-of-field for real-time in vivo imaging of epithelial cancer hallmarks // Proceedings of the National Academy of Sciences. 2026. DOI: 10.1073/pnas.2602705123.