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Abstract
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癌症研究

反射共焦点顕微鏡と光干渉断層撮影法の併用による画像取得による皮膚癌の非侵襲的診断

Published: August 18, 2022
doi:
10.3791/63789
, ,
1Dermatology Service, Department of Medicine,Memorial Sloan Kettering Cancer Center

Summary

ここでは、反射共焦点顕微鏡(RCM)とRCMと光干渉断層撮影(OCT)を組み合わせた新しい非侵襲イメージングデバイスを使用して、高品質の画像を取得するためのプロトコルについて説明します。また、臨床医が臨床アプリケーションに精通し、通常の臨床ワークフローに技術を統合して患者ケアを改善できるようにします。

Abstract

皮膚がんは、世界中で最も一般的ながんの1つです。診断は、目視検査とダーモスコピー、続いて組織病理学的確認のための生検に依存しています。ダーモスコピーの感度は高いですが、特異度が低いため、生検の70%〜80%が組織病理学で良性病変と診断されます(ダーモスコピーの偽陽性)。

反射共焦点顕微鏡(RCM)および光干渉断層撮影(OCT)イメージングは、皮膚がんの診断を非侵襲的に導くことができます。RCMは、 エンフェイス 層の細胞形態を可視化します。黒色腫および色素性角化細胞性皮膚がんの診断特異性をダーモスコピーよりも2倍にし、良性病変の生検数を半減させました。RCMは米国で請求コードを取得し、現在クリニックに統合されています。

しかし、イメージングの深さが浅い(~200 μm)、色素沈着していない皮膚病変のコントラストが悪い、 顔 面層でのイメージングなどの制限により、非色素性基底細胞がん(BCC)(基底細胞層に隣接する表在性BCCとより深い浸潤性BCC)の検出に対する特異性が比較的低くなります。対照的に、OCTは細胞の分解能に欠けるが、垂直面の組織を~1mmの深さまで画像化するため、BCCの表面的なサブタイプとより深いサブタイプの両方を検出できます。したがって、両方の手法は本質的に補完的です。

「マルチモーダル」のRCM-OCT複合デバイスは、 顔 面モードと垂直モードの両方で皮膚病変を同時に画像化します。BCCの診断と管理(表在性BCCの非外科的治療と深部病変の外科的治療)に役立ちます。RCM単独よりも色素沈着していない小さなBCCを検出することで、特異性の著しい改善が得られます。RCMおよびRCM-OCTデバイスは、皮膚がんの診断と管理に大きなパラダイムシフトをもたらしています。ただし、現在、それらの使用は、学術的な三次医療センターと一部の私立診療所に限定されています。このホワイトペーパーでは、臨床医がこれらのデバイスとそのアプリケーションに精通し、日常的な臨床ワークフローへのトランスレーショナルバリアに対処します。

Introduction

伝統的に、皮膚がんの診断は、病変の目視検査とそれに続く皮膚鏡と呼ばれる拡大レンズを使用して疑わしい病変を詳しく調べることに依存しています。皮膚鏡は、皮膚がんを診断するための目視検査よりも感度と特異性を高める表面下の情報を提供します1,2。しかし、ダーモスコピーは細胞の詳細を欠いており、組織病理学的確認のための生検につながることがよくあります。ダーモスコピー3の特異性が低く変動する(67%から97%)ため、偽陽性と生検が発生し、病理に良性の病変を示すことが判明します。生検は、出血や痛みを引き起こす侵襲的な処置であるだけでなく4、瘢痕化による顔などの美容的に敏感な領域でも非常に望ましくありません。

既存の制限を克服することによって患者ケアを改善するために、多くの非侵襲的なin vivoイメージングデバイスが検討されています5、6、7、8、9、10、11、12、13、14、15、16、17、18.RCMおよびOCTデバイスは、皮膚病変、特に皮膚がんの診断に使用される2つの主要な光学的非侵襲的デバイスです。RCMは、米国でCurrent Procedural Terminology(CPT)請求コードを取得しており、学術三次医療センターや一部の私立診療所でますます使用されています7、8、19。RCMは、組織学的(細胞)に近い解像度で病変を画像化します。しかし、画像は顔面(一度に1層の皮膚の可視化)にあり、画像の深さは~200μmに制限されており、表在性(乳頭状)真皮にのみ到達するのに十分です。RCMイメージングは、皮膚のさまざまな構造からの反射率コントラストに依存しています。メラニンは最高のコントラストを与え、色素性病変を明るく診断しやすくします。したがって、ダーモスコピーと組み合わせたRCMは、黒色腫20を含む色素性病変のダーモスコピーよりも診断(感度90%および特異度82%)を大幅に改善しました。ただし、ピンク色の病変、特にBCCのメラニンコントラストが不足しているため、RCMの特異度は低くなります(37.5%〜75.5%)21。別の一般的に使用される非侵襲的デバイスである従来のOCTデバイスは、皮膚内の深さ1 mmまでの病変を画像化し、垂直面で視覚化します(組織病理学と同様)9。ただし、OCTはセルラー解像度に欠けています。OCTは主に角化細胞病変、特にBCCの診断に使用されますが、それでも特異度は低くなります9。

したがって、これらのデバイスの既存の制限を克服するために、マルチモーダルRCM−OCTデバイスが構築されている22。このデバイスは、単一のハンドヘルドイメージングプローブ内にRCMとOCTを組み込んでおり、病変の同時登録されたエンフェイスRCM画像と垂直OCT画像を同時に取得できます。OCTは病変の建築的詳細を提供し、皮膚内のより深い(~1mmの深さまで)画像化することができます。また、ハンドヘルドRCMデバイス(~0.75mm x 0.75mm)と比較して、~2mm22の広い視野(FOV)を備えています。RCM画像は、OCTで特定された病変の細胞の詳細を提供するために使用されます。このプロトタイプはまだ商品化されておらず、診療所23、24、25で治験装置として使用されています。

皮膚がんの診断と管理の改善に成功したにもかかわらず(文献で裏付けられているように)、これらのデバイスはまだ診療所で広く使用されていません。これは主に、これらの画像を読み取ることができる専門家の不足によるものですが、ベッドサイドで診断品質の画像を効率的に(臨床時間枠内で)取得できる訓練を受けた技術者が不足していることも原因です8。この原稿の目標は、診療所でのこれらのデバイスの認識と最終的な採用を促進することです。この目標を達成するために、皮膚科医、皮膚病理学者、モース外科医に、RCMおよびRCM-OCTデバイスで取得した正常な皮膚がんおよび皮膚がんの画像を周知します。また、皮膚がんの診断のための各デバイスの有用性についても詳しく説明します。最も重要なことは、この原稿の焦点は、これらのデバイスを使用した画像取得の段階的なガイダンスを提供することであり、臨床使用のための高品質の画像を保証します。

Protocol

以下に説明するすべてのプロトコルは、機関の人間の研究倫理委員会のガイドラインに従います。 1. RCMデバイスとイメージングプロトコル 注:市販されている in vivo RCMデバイスには、ワイドプローブRCM(WP-RCM)とハンドヘルドRCM(HH-RCM)の2つがあります。WP-RCMは、デジタル皮膚鏡と統合されています。これら2つのデバイスは、個別に、?…

Representative Results

反射共焦点顕微鏡(RCM)RCMでの画像解釈:RCM画像は、病理組織学的スライドの評価を模倣する方法で解釈されます。モザイクは、スキャン倍率(2倍)での組織学切片の評価と同様に、全体的な建築の詳細を取得し、関心のある領域を特定するために最初に評価されます。これに続いて、高倍率(20倍)でスライドを評価するのと同様に、細胞の詳細を評価するためにモザ…

Discussion

本稿では、 in vivo RCMおよびRCM-OCTデバイスを用いた画像取得のプロトコルについて説明しました。現在、市販のRCMデバイスには、ワイドプローブまたはアームマウントRCM(WP-RCM)デバイスとハンドヘルドRCM(HH-RCM)デバイスの2つがあります。これらのデバイスを臨床現場でいつ使用するかを理解することが重要です。がんの種類と場所は、デバイスの選択を決定する主な要因です。

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Disclosures

The authors have nothing to disclose.

Acknowledgements

クワミ・ケトスグボとエミリー・コーウェンがイメージングのボランティアとして参加してくれたことに特別な感謝を捧げます。この研究は、国立がん研究所/国立衛生研究所(P30-CA008748)からメモリアルスローンケタリングがんセンターに提供された助成金によって資金提供されています。

Materials

Crystal Plus 500FG mineral oil STE Oil Company, Inc. A food grade, high viscous mineral oil used with our various devices during in vivo imaging.
RCM-OCT Physical Science Inc. – A “multi-modal” combined RCM-OCT device simultaneously images skin lesions in both horizonal and vertical modes.
Vivascope 1500 Caliber I.D. – A wide-probe RCM (WP-RCM) device that attaches to the skin to campture in vivo devices.
Vivascope 3000 Caliber I.D. – A hand-held RCM (HH-RCM) device that is moved across the skin to capture in vivo images.
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References

  1. Argenziano, G., et al. Accuracy in melanoma detection: A 10-year multicenter survey. Journal of the American Academy of Dermatology. 67 (1), 54-59 (2012).
  2. Vestergaard, M. E., Macaskill, P., Holt, P. E., Menzies, S. W. Dermoscopy compared with naked eye examination for the diagnosis of primary melanoma: A meta-analysis of studies performed in a clinical setting. British Journal of Dermatology. 159 (3), 669-676 (2008).
  3. Reiter, O., et al. The diagnostic accuracy of dermoscopy for basal cell carcinoma: A systematic review and meta-analysis. Journal of the American Academy of Dermatology. 80 (5), 1380-1388 (2019).
  4. Abhishek, K., Khunger, N. Complications of skin biopsy. Journal of Cutaneous and Aesthetic Surgery. 8 (4), 239-241 (2015).
  5. Navarrete-Dechent, C., Fischer, C., Tkaczyk, E., Jain, M., Rao, B. K. Chapter 5: Principles of non-invasive diagnostic techniques in dermatology. Moschella and Hurley’s Dermatology. 1, (2019).
  6. Wassef, C., Rao, B. K. Uses of non-invasive imaging in the diagnosis of skin cancer: An overview of the currently available modalities. International Journal of Dermatology. 52 (12), 1481-1489 (2013).
  7. Rajadhyaksha, M., Marghoob, A., Rossi, A., Halpern, A. C., Nehal, K. S. Reflectance confocal microscopy of skin in vivo: From bench to bedside. Lasers in Surgery and Medicine. 49 (1), 7-19 (2017).
  8. Jain, M., Pulijal, S. V., Rajadhyaksha, M., Halpern, A. C., Gonzalez, S. Evaluation of bedside diagnostic accuracy, learning curve, and challenges for a novice reflectance confocal microscopy reader for skin cancer detection in vivo. JAMA Dermatology. 154 (8), 962-965 (2018).
  9. Sattler, E., Kästle, R., Welzel, J. Optical coherence tomography in dermatology. Journal of Biomedical Optics. 18 (6), 061224 (2013).
  10. Wang, Y. -. J., Huang, Y. -. K., Wang, J. -. Y., Wu, Y. -. H. In vivo characterization of large cell acanthoma by cellular resolution optical coherent tomography. Photodiagnosis and Photodynamic Therapy. 26, 199-202 (2019).
  11. Balu, M., et al. Distinguishing between benign and malignant melanocytic nevi by in vivo multiphoton microscopy. 癌症研究. 74 (10), 2688-2697 (2014).
  12. Balu, M., et al. In vivo multiphoton microscopy of basal cell carcinoma. JAMA Dermatology. 151 (10), 1068-1074 (2015).
  13. Lentsch, G., et al. Non-invasive optical biopsy by multiphoton microscopy identifies the live morphology of common melanocytic nevi. Pigment Cell and Melanoma Research. 33 (6), 869-877 (2020).
  14. Dimitrow, E., et al. Sensitivity and specificity of multiphoton laser tomography for in vivo and ex vivo diagnosis of malignant melanoma. Journal of Investigative Dermatology. 129 (7), 1752-1758 (2009).
  15. Ruini, C., et al. Line-field optical coherence tomography: In vivo diagnosis of basal cell carcinoma subtypes compared with histopathology. Clinical and Experimental Dermatology. 46 (8), 1471-1481 (2021).
  16. Suppa, M., et al. Line-field confocal optical coherence tomography of basal cell carcinoma: A descriptive study. Journal of the European Academy of Dermatology and Venereology. 35 (5), 1099-1110 (2021).
  17. Wang, Y. J., Wang, J. Y., Wu, Y. H. Application of cellular resolution full-field optical coherence tomography in vivo for the diagnosis of skin tumours and inflammatory skin diseases: A pilot study. Dermatology. 238 (1), 121-131 (2022).
  18. Jain, M., et al. Rapid evaluation of fresh ex vivo kidney tissue with full-field optical coherence tomography. Journal of Pathology Informatics. 6, 53 (2015).
  19. Mehta, P. P., et al. Patterns of use of reflectance confocal microscopy at a tertiary referral dermatology clinic. Journal of the American Academy of Dermatology. , (2021).
  20. Dinnes, J., et al. Reflectance confocal microscopy for diagnosing cutaneous melanoma in adults. Cochrane Database of Systematic Reviews. 12 (12), (2018).
  21. Dinnes, J., et al. Reflectance confocal microscopy for diagnosing keratinocyte skin cancers in adults. Cochrane Database of Systematic Reviews. 12 (12), (2018).
  22. Iftimia, N., et al. Handheld optical coherence tomography-reflectance confocal microscopy probe for detection of basal cell carcinoma and delineation of margins. Journal of Biomedical Optics. 22 (7), 76006 (2017).
  23. Monnier, J., et al. Combined reflectance confocal microscopy and optical coherence tomography to improve the diagnosis of equivocal lesions for basal cell carcinoma. Journal of the American Academy of Dermatology. 86 (4), 934-936 (2021).
  24. Navarrete-Dechent, C., et al. Management of complex head-and-neck basal cell carcinomas using a combined reflectance confocal microscopy/optical coherence tomography: a descriptive study. Archives of Dermatological Research. 313 (3), 193-200 (2021).
  25. Sahu, A., et al. Evaluation of a combined reflectance confocal microscopy-optical coherence tomography device for detection and depth assessment of basal cell carcinoma. JAMA Dermatology. 154 (10), 1175-1183 (2018).
  26. Rubinstein, G., Garfinkel, J., Jain, M. Live, remote control of an in vivo reflectance confocal microscope for diagnosis of basal cell carcinoma at the bedside of a patient 2500 miles away: A novel tele-reflectance confocal microscope approach. Journal of the American Academy of Dermatology. 81 (2), 41-42 (2019).
  27. Scope, A., et al. In vivo reflectance confocal microscopy imaging of melanocytic skin lesions: Consensus terminology glossary and illustrative images. Journal of the American Academy of Dermatology. 57 (4), 644-658 (2007).
  28. Calzavara-Pinton, P., Longo, C., Venturini, M., Sala, R., Pellacani, G. Reflectance confocal microscopy for in vivo skin imaging. Photochemistry and Photobiology. 84 (6), 1421-1430 (2008).
  29. Rajadhyaksha, M., Grossman, M., Esterowitz, D., Webb, R. H., Anderson, R. R. In vivo confocal scanning laser microscopy of human skin: Melanin provides strong contrast. Journal of Investigative Dermatology. 104 (6), 946-952 (1995).
  30. Gonzalez, S., Gonzalez, E., White, W. M., Rajadhyaksha, M., Anderson, R. R. Allergic contact dermatitis: Correlation of in vivo confocal imaging to routine histology. Journal of the American Academy of Dermatology. 40 (5), 708-713 (1999).
  31. Sahu, A., et al. Combined PARP1-targeted nuclear contrast and reflectance contrast enhances confocal microscopic detection of basal cell carcinoma. Journal of Nuclear Medicine. 63 (6), 912-918 (2021).
  32. González, S., Sackstein, R., Anderson, R. R., Rajadhyaksha, M. Real-time evidence of in vivo leukocyte trafficking in human skin by reflectance confocal microscopy. Journal of Investigative Dermatology. 117 (2), 384-386 (2001).
  33. Navarrete-Dechent, C., et al. Reflectance confocal microscopy terminology glossary for nonmelanocytic skin lesions: A systematic review. Journal of the American Academy of Dermatology. 80 (5), 1414-1427 (2019).
  34. Navarrete-Dechent, C., et al. Reflectance confocal microscopy terminology glossary for melanocytic skin lesions: A systematic review. Journal of the American Academy of Dermatology. 84 (1), 102-119 (2021).
  35. Sattler, E., Kastle, R., Welzel, J. Optical coherence tomography in dermatology. Journal of Biomedical Optics. 18 (6), 061224 (2013).
  36. Park, E. S. Skin-layer analysis using optical coherence tomography. Medical Lasers. 3 (1), 1-4 (2014).
  37. Marra, D. E., Torres, A., Schanbacher, C. F., Gonzalez, S. Detection of residual basal cell carcinoma by in vivo confocal microscopy. Dermatologic Surgery. 31 (5), 538-541 (2005).
  38. Alarcon, I., et al. In vivo reflectance confocal microscopy to monitor the response of lentigo maligna to imiquimod. Journal of the American Academy of Dermatology. 71 (1), 49-55 (2014).
  39. Guitera, P., et al. Surveillance for treatment failure of lentigo maligna with dermoscopy and in vivo confocal microscopy: new descriptors. British Journal of Dermatology. 170 (6), 1305-1312 (2014).
  40. Menge, T. D., Hibler, B. P., Cordova, M. A., Nehal, K. S., Rossi, A. M. Concordance of handheld reflectance confocal microscopy (RCM) with histopathology in the diagnosis of lentigo maligna (LM): A prospective study. Journal of the American Academy of Dermatology. 74 (6), 1114-1120 (2016).
  41. Chen, C. S., Elias, M., Busam, K., Rajadhyaksha, M., Marghoob, A. A. Multimodal in vivo optical imaging, including confocal microscopy, facilitates presurgical margin mapping for clinically complex lentigo maligna melanoma. British Journal of Dermatology. 153 (5), 1031-1036 (2005).
  42. Yelamos, O., et al. Handheld reflectance confocal microscopy for the detection of recurrent extramammary Paget disease. JAMA Dermatology. 153 (7), 689-693 (2017).
  43. Ardigo, M., Longo, C., Gonzalez, S. Multicentre study on inflammatory skin diseases from The International Confocal Working Group: Specific confocal microscopy features and an algorithmic method of diagnosis. British Journal of Dermatology. 175 (2), 364-374 (2016).
  44. Moscarella, E., Argenziano, G., Lallas, A., Pellacani, G., Longo, C. Confocal microscopy: A new era in understanding the pathophysiologic background of inflammatory skin diseases. Experimental Dermatology. 23 (5), 320-321 (2014).
  45. Bertrand, C., Corcuff, P. In vivo spatio-temporal visualization of the human skin by real-time confocal microscopy. Scanning. 16 (3), 150-154 (1994).
  46. Saknite, I., et al. Features of cutaneous acute graft-versus-host disease by reflectance confocal microscopy. British Journal of Dermatology. 181 (4), 829-831 (2019).
  47. Aleissa, S., et al. Presurgical evaluation of basal cell carcinoma using combined reflectance confocal microscopy-optical coherence tomography: A prospective study. Journal of the American Academy of Dermatology. 82 (4), 962-968 (2020).
  48. Bang, A. S., et al. Noninvasive, in vivo, characterization of cutaneous metastases using a novel multimodal RCM-OCT imaging device: A case-series. Journal of the European Academy of Dermatology and Venereology. , (2022).
  49. Dickensheets, D. L., Kreitinger, S., Peterson, G., Heger, M., Rajadhyaksha, M. Wide-field imaging combined with confocal microscopy using a miniature f/5 camera integrated within a high NA objective lens. Optics Letters. 42 (7), 1241-1244 (2017).
  50. Kose, K., et al. Automated video-mosaicking approach for confocal microscopic imaging in vivo: an approach to address challenges in imaging living tissue and extend field of view. Scientific Reports. 7 (1), 10759 (2017).
  51. Zhao, J., et al. Deep learning-based denoising in high-speed portable reflectance confocal microscopy. Lasers in Surgery and Medicine. 53 (6), 880-891 (2021).
  52. Curiel-Lewandrowski, C., Stratton, D. B., Gong, C., Kang, D. Preliminary imaging of skin lesions with near-infrared, portable, confocal microscopy. Journal of the American Academy of Dermatology. 85 (6), 1624-1625 (2021).
  53. Freeman, E. E., et al. Feasibility and implementation of portable confocal microscopy for point-of-care diagnosis of cutaneous lesions in a low-resource setting. Journal of the American Academy of Dermatology. 84 (2), 499-502 (2021).
  54. Peterson, G., et al. Feasibility of a video-mosaicking approach to extend the field-of-view for reflectance confocal microscopy in the oral cavity in vivo. Lasers in Surgery and Medicine. 51 (5), 439-451 (2019).
  55. Kurugol, S., et al. Automated delineation of dermal-epidermal junction in reflectance confocal microscopy image stacks of human skin. Journal of Investigative Dermatology. 135 (3), 710-717 (2015).
  56. Kose, K., et al. Utilizing machine learning for image quality assessment for reflectance confocal microscopy. Journal of Investigative Dermatology. 140 (6), 1214-1222 (2020).
  57. Campanella, G., et al. Deep learning for basal cell carcinoma detection for reflectance confocal microscopy. Journal of Investigative Dermatology. 142 (1), 97-103 (2022).
  58. Wodzinski, M., Skalski, A., Witkowski, A., Pellacani, G., Ludzik, J. Convolutional neural network approach to classify skin lesions using reflectance confocal microscopy. 41st Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society EMBC 2019. , (2019).

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Harris, U., Rajadhyaksha, M., Jain, M. Combining Reflectance Confocal Microscopy with Optical Coherence Tomography for Noninvasive Diagnosis of Skin Cancers via Image Acquisition. J. Vis. Exp. (186), e63789, doi:10.3791/63789 (2022).
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