在癌癥研究領域，質譜成像技術是前景廣闊，但目前該技術的運用還受原始數據預處理、圖像精確度及圖像識別能力等諸多問題的限制。

    現在，來自英國帝國理工學院的研究人員在《PNAS》雜志上報告稱，他們開發(fā)出了一種新方法，可有效解決上述問題。新方法將改變病體組織的檢測方式，從而推動癌癥組織分析進入數字時代。

    質譜成像技術主要是利用質譜直接掃描生物樣品，分析化學成分在細胞或組織中的結構、空間與時間分布信息。這種成像方法不局限于特異的一種或幾種蛋白質分子，可在生物組織樣本中找到每一種蛋白質分子，并提供它們在組織中空間分布的精確信息。早在幾年前，就有科學家提出利用該技術來確定生物組織類型的構想，但卻一直沒有設計出實用有效的方法。

    而這項最新方法利用解吸電噴霧電離技術來優(yōu)化數據預處理，提高圖像精確度，并通過提取生物組織特定的分子印記來強化不同生物組織類型的生化特性，以增強圖像識別能力。

    研究人員表示，利用新開發(fā)的集成生物學信息平臺，可將質譜成像技術獲得的大量人體組織的具體信息數據，用于構建各種類型的組織數據庫。通過多樣本分析，并與傳統的組織學分析結果進行比較，計算機就可以學習識別不同類型的組織，從而使癌變組織的解析變得相對簡單高效。他們將自己設計的工作流程用于直腸結腸癌組織的檢測，效果良好。

    與標準組織學動輒幾周才會得出完整結果的檢測手段相比，利用質譜成像技術進行單一檢測，僅需幾小時即可獲得更詳盡的信息，不僅會顯示組織是否發(fā)生癌變，還會顯示癌癥是哪一種類型和亞型。這些信息對于醫(yī)生們選擇最有效的治療方法十分重要。

    研究人員指出，自19世紀后期染色技術用于顯示組織結構以來，對組織病理學樣本的分析方法鮮有變化。直到今天，染色法依然是醫(yī)院組織學分析的主流手段，并且變得越來越復雜，耗費也越來越高。而質譜成像技術可能改變組織學的基本范式，科學家將不再根據組織的結構，而是根據它們的化學成分來定義組織類型。將來的檢測不再依靠專家的眼睛，而是以海量數據為基礎，僅一個檢測所得到的信息就遠比多個傳統組織學檢測所得到的更多。

    他們表示，新研究克服了一些質譜成像技術實際應用所遇到的障礙，將成為創(chuàng)建下一代完全自動化的組織學分析手段的第一步。