生検組織におけるLIBSイメージングを用いた職業性肺疾患の診断能力の向上

レーザー誘起破壊分光法（LIBS）イメージングは影響力のあるバイオアナリティカル技術として力を増しており、臨床分析の領域で興味深い可能性を示しています。これは、ハイパースペクトルLIBSイメージングが迅速かつ包括的な元素分析を可能にし、毎年一貫して主要元素から微量元素までをカバーするためです。本研究では、職業曝露関連疾患の患者の生検組織における異常元素（少量または微量のもの）が検出できる可能性を、いわゆる凸包法に基づく多変量スペクトルデータ処理手法を用いて評価しました。より具体的には、LIBSハイパースペクトルデータキューブに含まれるスペクトルのセットのみを考慮して、予測なしに予期しない元素を特定できる「興味深い特徴発見器（IFF）」と呼ばれるアプローチを開発しました。この作業は、実際には従来のケモメトリックツールではほぼ不可能であり、数十万の他のスペクトルの中からいくつかの異常スペクトルを特定することを伴います。この検出が行われた後、相関に基づく二次アプローチが使用されて、バイオプシー内での分布を特定しました。この大規模なLIBS分光データ処理のユニークなデータ分析パイプラインを通じて、患者の組織セクションにおいてスズやロジウムといった異常元素を検出し、最終的には彼らの肺状態を職業病として再分類する可能性に至ることができました。このレビューは、この新しいLIBSイメージングに基づく診断ツールの潜在能力を、これまでに開発されたアプローチの欠点に対処する形で示すことになります。提案されたデータ処理アプローチは、特定のフレームワークを自然に超越しており、稀な事象の検出が広範なデータセットの中に隠れているさまざまな分析化学の分野で活用可能です。