Summary

Combinatie van reflectie confocale microscopie met optische coherentietomografie voor niet-invasieve diagnose van huidkanker via beeldacquisitie

Published: August 18, 2022
doi:

Summary

Hier beschrijven we protocollen voor het verkrijgen van beelden van goede kwaliteit met behulp van nieuwe, niet-invasieve beeldvormingsapparaten van reflectantie confocale microscopie (RCM) en gecombineerde RCM en optische coherentietomografie (OCT). We maken clinici ook vertrouwd met hun klinische toepassingen, zodat ze de technieken kunnen integreren in reguliere klinische workflows om de patiëntenzorg te verbeteren.

Abstract

Huidkanker is een van de meest voorkomende vormen van kanker wereldwijd. De diagnose is gebaseerd op visuele inspectie en dermoscopie gevolgd door biopsie voor histopathologische bevestiging. Hoewel de gevoeligheid van dermoscopie hoog is, resulteert de lagere specificiteit in 70% -80% van de biopsieën die worden gediagnosticeerd als goedaardige laesies op histopathologie (valse positieven op dermoscopie).

Reflectantie confocale microscopie (RCM) en optische coherentietomografie (OCT) beeldvorming kunnen niet-invasief de diagnose van huidkanker begeleiden. RCM visualiseert cellulaire morfologie in en-face lagen. Het heeft de diagnostische specificiteit voor melanoom en gepigmenteerde keratinocytische huidkankers verdubbeld ten opzichte van dermoscopie, waardoor het aantal biopsieën van goedaardige laesies is gehalveerd. RCM verwierf factureringscodes in de VS en wordt nu geïntegreerd in klinieken.

Beperkingen zoals de ondiepe diepte (~ 200 μm) van beeldvorming, slecht contrast voor niet-gepigmenteerde huidlaesies en beeldvorming in en-face lagen resulteren echter in een relatief lagere specificiteit voor de detectie van niet-gepigmenteerd basaalcelcarcinoom (BCC’s) – oppervlakkige BCC’s die grenzen aan de basale cellaag en diepere infiltratieve BCC’s. OCT daarentegen mist cellulaire resolutie, maar beeldt weefsel in verticale vlakken af tot een diepte van ~ 1 mm, wat de detectie van zowel oppervlakkige als diepere subtypen van BCC’s mogelijk maakt. Beide technieken zijn dus in wezen complementair.

Een “multimodaal”, gecombineerd RCM-OCT-apparaat brengt tegelijkertijd huidlaesies in beeld in zowel en-face als verticale modi. Het is nuttig voor de diagnose en het beheer van BCC’s (niet-chirurgische behandeling voor oppervlakkige BCC’s versus chirurgische behandeling voor diepere laesies). Een duidelijke verbetering in specificiteit wordt verkregen voor het detecteren van kleine, niet-gepigmenteerde BCC’s ten opzichte van RCM alleen. RCM- en RCM-OCT-apparaten brengen een belangrijke paradigmaverschuiving teweeg in de diagnose en het beheer van huidkanker; het gebruik ervan is momenteel echter beperkt tot academische tertiaire zorgcentra en sommige privéklinieken. Dit artikel maakt clinici vertrouwd met deze apparaten en hun toepassingen en pakt translationele barrières aan in de routinematige klinische workflow.

Introduction

Traditioneel is de diagnose van huidkanker afhankelijk van visuele inspectie van de laesie, gevolgd door een nadere blik op verdachte laesies met behulp van een vergrotende lens die een dermatoscoop wordt genoemd. Een dermatoscoop biedt ondergrondse informatie die de gevoeligheid en specificiteit verhoogt ten opzichte van die van visuele inspectie voor het diagnosticeren van huidkanker 1,2. Dermoscopie mist echter cellulaire details, wat vaak leidt tot een biopsie voor histopathologische bevestiging. De lage en variabele (67% tot 97%) specificiteit van dermoscopie3 resulteert in valse positieven en biopsieën die goedaardige laesies op pathologie blijken te vertonen. Een biopsie is niet alleen een invasieve procedure die bloedingen en pijn veroorzaakt4, maar is ook zeer ongewenst op cosmetisch gevoelige gebieden zoals het gezicht als gevolg van littekens.

Om de patiëntenzorg te verbeteren door bestaande beperkingen te overwinnen, worden veel niet-invasieve, in vivo beeldvormingsapparatuur onderzocht 5,6,7,8,9,10,11,12,13,14,15,16,17,18 . RCM- en OCT-apparaten zijn de twee belangrijkste optische niet-invasieve apparaten die worden gebruikt voor het diagnosticeren van huidlaesies, met name huidkanker. RCM heeft current procedural terminology (CPT) factureringscodes in de VS verworven en wordt steeds vaker gebruikt in academische tertiaire zorgcentra en sommige privéklinieken 7,8,19. RCM-beelden laesies met een bijna-histologische (cellulaire) resolutie. Beelden bevinden zich echter in het en-face vlak (visualisatie van één laag huid tegelijk) en de diepte van de beeldvorming is beperkt tot ~ 200 μm, voldoende om alleen de oppervlakkige (papillaire) dermis te bereiken. RCM-beeldvorming is gebaseerd op het reflectiecontrast van verschillende structuren in de huid. Melanine geeft het hoogste contrast, waardoor gepigmenteerde laesies helder en gemakkelijker te diagnosticeren zijn. Zo heeft RCM in combinatie met dermoscopie de diagnose (sensitiviteit van 90% en specificiteit van 82%) aanzienlijk verbeterd ten opzichte van dermoscopie van gepigmenteerde laesies, waaronder melanoom20. Vanwege een gebrek aan melaninecontrast in roze laesies, vooral voor BCC’s, heeft RCM echter een lagere specificiteit (37,5% -75,5%)21. Een conventioneel OCT-apparaat, een ander veelgebruikt niet-invasief apparaat, beeldt laesies tot 1 mm diep in de huid af en visualiseert ze in een verticaal vlak (vergelijkbaar met histopathologie)9. OCT mist echter cellulaire resolutie. OCT wordt voornamelijk gebruikt voor het diagnosticeren van keratinocytische laesies, met name BCC’s, maar heeft nog steeds een lagere specificiteit9.

Om de bestaande beperkingen van deze apparaten te overwinnen, is dus een multimodaal RCM-OCT-apparaat gebouwd22. Dit apparaat bevat RCM en OCT in een enkele, handheld imaging probe, waardoor de gelijktijdige acquisitie van co-geregistreerde en-face RCM-beelden en verticale OCT-beelden van de laesie mogelijk is. OCT biedt architectonische details van de laesies en kan dieper (tot een diepte van ~ 1 mm) in de huid in beeld brengen. Het heeft ook een groter gezichtsveld (FOV) van ~ 2 mm22 in vergelijking met het handheld RCM-apparaat (~ 0,75 mm x 0,75 mm). RCM-beelden worden gebruikt om cellulaire details te geven van de laesie die op OCT is geïdentificeerd. Dit prototype is nog niet gecommercialiseerd en wordt gebruikt als onderzoeksapparaat in klinieken23,24,25.

Ondanks hun succes bij het verbeteren van de diagnose en het beheer van huidkanker (zoals ondersteund door de literatuur), worden deze apparaten nog niet veel gebruikt in klinieken. Dit is voornamelijk te wijten aan het gebrek aan experts die deze beelden kunnen lezen, maar is ook te wijten aan het gebrek aan opgeleide technici die beelden van diagnostische kwaliteit efficiënt (binnen een klinisch tijdsbestek) aan het bed kunnen verkrijgen8. In dit manuscript is het doel om het bewustzijn en de uiteindelijke adoptie van deze apparaten in klinieken te vergemakkelijken. Om dit doel te bereiken, maken we dermatologen, dermatopathologen en Mohs-chirurgen vertrouwd met afbeeldingen van normale huid- en huidkankers die zijn verkregen met de RCM- en RCM-OCT-apparaten. We zullen ook het nut van elk apparaat voor de diagnose van huidkanker beschrijven. Het belangrijkste is dat de focus van dit manuscript is om stapsgewijze begeleiding te bieden voor beeldacquisitie met behulp van deze apparaten, die zorgen voor afbeeldingen van goede kwaliteit voor klinisch gebruik.

Protocol

Alle hieronder beschreven protocollen volgen de richtlijnen van de institutionele ethische commissie voor menselijk onderzoek. 1. RCM-apparaat en beeldvormingsprotocol OPMERKING: Er zijn twee in de handel verkrijgbare in vivo RCM-apparaten: wide-probe RCM (WP-RCM) en handheld RCM (HH-RCM). De WP-RCM wordt geleverd geïntegreerd met een digitale dermatoscoop. Deze twee apparaten zijn afzonderlijk of als gecombineerde eenheid verkrijgbaar. Hier…

Representative Results

Reflectantie confocale microscopie (RCM)Beeldinterpretatie op RCM:De RCM-beelden worden geïnterpreteerd op een manier die de evaluatie van histopathologiedia’s nabootst. Mozaïeken worden eerst geëvalueerd om de algemene architecturale details te krijgen en aandachtspunten te identificeren, vergelijkbaar met de evaluatie van histologiesecties op scanvergroting (2x). Dit wordt gevolgd door inzoomen op het mozaïek voor evaluatie van de cellulaire details, vergelijkbaar met het e…

Discussion

In dit artikel hebben we protocollen beschreven voor beeldacquisitie met behulp van in vivo RCM- en RCM-OCT-apparaten. Momenteel zijn er twee in de handel verkrijgbare RCM-apparaten: een rcm-apparaat met brede sonde of op de arm gemonteerd RCM (WP-RCM) en een handheld RCM-APPARAAT (HH-RCM). Het is cruciaal om te begrijpen wanneer deze apparaten in klinische omgevingen moeten worden gebruikt. Kankertype en -locatie zijn de belangrijkste factoren die de selectie van het apparaat bepalen.

<p class="jove_content…

Disclosures

The authors have nothing to disclose.

Acknowledgements

Een speciale dank gaat uit naar Kwami Ketosugbo en Emily Cowen voor het zijn van vrijwilligers voor beeldvorming. Dit onderzoek wordt gefinancierd door een subsidie van het National Cancer Institute / National Institutes of Health (P30-CA008748) aan het Memorial Sloan Kettering Cancer Center.

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.

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. Cancer Research. 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).
check_url/63789?article_type=t

Play Video

Cite This Article
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).

View Video