Pesquisadores da Ruhr-Universität Bochum (RUB) desenvolveram um novo método espectroscópico para apoiar os patologistas no diagnóstico de câncer. No Journal of Biophotonics e Analisty eles compararam os procedimentos convencionais para identificação de câncer de cólon com um novo método chamado label-free spectral histopathology (histopatologia espectral livre de rotulagem). "Ao contrário dos métodos anteriores não temos mais que manchar o tecido a fim de detectar o câncer", diz o professor Klaus Gerwert. "No futuro, isso vai nos dar a oportunidade de classificar uma amostra de tecido automaticamente como sendo normal ou doente."
Nos métodos atuais, os patologistas cortam tecidos obtidos a partir de biópsias em seções finas, marcam estes tecidos quimicamente e, eventualmente, identificam o câncer de cólon por inspeção visual sob o microscópio. Isto é normalmente feito numa fase avançada da doença e o método não fornece nenhuma informação sobre as causas moleculares do tumor.
No entanto, o método de histopatologia espectral (SHP), criado no Departamento de Biofísica da RUB, capta alterações moleculares diretamente nos tecidos, especialmente alterações nas proteínas. Ele funciona sem nenhum agente de marcação, como corantes fluorescentes. O SHP pode até mesmo detectar alterações que ocorrem nos estágios iniciais do tumor. Uma vez que a análise utiliza feixes de luz, e não se limita à secções finas de amostras de biopsia, o método pode ser aplicado diretamente no tecido vivo, permitindo inspecionar um local específico de interesse, com o auxílio de fibras ópticas. "No futuro, pretendemos trabalhar em conjunto com parceiros clínicos e aplicar a histopatologia espectral aos pacientes diretamente através de endoscópios", diz Klaus Gerwert.
No novo método, os pesquisadores gravam as vibrações espectrais de um tecido utilizando um raio infravermelho ou um microscópio de Raman. Um espectro de vibração reflete a condição de todas as proteínas em um tecido no local de medição. Alterações induzidas por câncer são refletidas no respectivo espectro. O espectro é assim representativo do estado da amostra, tal como uma impressão digital é característico de uma pessoa individual.
Cerca de dez milhões de espectros de infravermelho são geralmente registrados para produzir uma imagem de tecido único. Usando procedimentos de análise de imagens computacionais sofisticados, os pesquisadores comparam estes espectros com uma base de dados de referência. Esta base de dados contém espectros de tecidos e tumores já conhecidos. Ela foi criada pelo consórcio Protein Research Unit Ruhr within Europe (PURE) como uma colaboração entre patologistas, biofísicos e profissionais de bioinformática. O programa de análise, que pode ser executado de um laptop comercial, aloca cada espectro de tipos de tecidos que foram armazenados no banco de dados, representados por uma cor específica.
A fim de testar a sensibilidade e especificidade da histopatologia espectral, a equipe de pesquisa realizou uma comparação com os métodos imunohistoquímicos clássicos, nos quais os tumores são identificados com o auxílio de marcadores fluorescentes. "Os resultados combinam perfeitamente. A comparação demonstra que histopatologia espectral é capaz de determinar alterações na composição do tecido com alta sensibilidade e de forma automatizada. A sensibilidade e especificidade do método excede 95%.
Ao estender seu método para incluir imagens Raman, a equipe RUB alcança uma resolução espacial maior do que poderia com imagem infravermelha, no entanto, com um tempo de medição prolongado. "Ambos os métodos se complementam perfeitamente", comenta Klaus Gerwert. "A espectroscopia de infravermelho nos dá uma visão rápida da secção inteira do tecido. Podemos, então, analisar as regiões suspeitas com mais detalhes através da aplicação de imagens Raman, que nos revela, por exemplo, os núcleos alterados característicos de tumores.
