Perspektive zur quantitativen Phasenbildgebung zur Verbesserung der präzisen Krebsmedizin

BedeutungDie quantitative Phasenbildgebung (QPI) bietet einen label-freien Ansatz zur nichtinvasiven Charakterisierung zellulärer Prozesse durch Nutzung ihres brechungsindexbasierten intrinsischen Kontrasts. QPI erfasst diesen Kontrast, indem sie brechungsindexassoziierte Phasenverschiebungen in intensitätsbasierte, quantifizierbare Daten mit nanoskaliger Sensitivität übersetzt. Sie birgt erhebliches Potenzial zur Weiterentwicklung der präzisen Krebsmedizin, indem sie eine quantitative Charakterisierung der biophysikalischen Eigenschaften von Zellen und Gewebe in ihrem natürlichen Zustand ermöglicht.ZielDiese Perspektive hat zum Ziel, das Potenzial von QPI zur Vertiefung unseres Verständnisses der Krebsentwicklung und ihrer Reaktion auf Therapeutika zu diskutieren. Zudem werden neue Entwicklungen in QPI-Methoden im Hinblick auf die Förderung personalisierter Krebstherapien und Früherkennung untersucht.VorgehenWir beginnen mit der Darstellung technischer Fortschritte der QPI, untersuchen ihre Implementierungen in Transmission- und Reflexionsgeometrien sowie Phasenrückgewinnungsmethoden, sowohl interferometrische als auch nicht-interferometrische. Der Fokus verschiebt sich anschließend hin zu den Anwendungen der QPI in der Krebsforschung, einschließlich dynamischer Zellmassenabbildung zur Beurteilung der Wirkstoffantwort, Krebsrisikostratifizierung und in-vivo-Gewebeabbildung.ErgebnisseQPI hat sich als ein entscheidendes Werkzeug in der präzisen Krebsmedizin etabliert, das Einblicke in Tumorbiologie und Behandlungseffizienz bietet. Ihre Sensitivität für die Erkennung nanoskaliger Veränderungen verspricht Verbesserungen bei Krebsdiagnostik, Risikobewertung und Prognostizierung. Die Zukunft der QPI wird in ihrer Integration mit künstlicher Intelligenz, Morpho-Dynamik und räumlicher Biologie gesehen, was ihre Wirkung in der Krebsforschung erweitert.SchlussfolgerungenQPI besitzt ein bedeutendes Potenzial zur Förderung der präzisen Krebsmedizin und zur Neudefinition unseres Ansatzes bei Krebsdiagnose, -überwachung und -behandlung. Zukünftige Richtungen umfassen die Nutzung einer hochdurchsatzfähigen dynamischen Bildgebung, 3D-QPI für realistische Tumormodelle und die Kombination von künstlicher Intelligenz mit Multi-Omics-Daten zur Erweiterung der Fähigkeiten der QPI. Dadurch steht die QPI an der Spitze von Krebsforschung und klinischer Anwendung in der Krebsversorgung.