导语

胃癌是全球第四大癌症死因，每年夺走超过100万人的生命。手术根治性切除仍是主要治疗手段，但如何确保切缘阴性（R0切除）一直是外科医生的核心挑战——切缘残留意味着肿瘤复发风险显著增加，而过度切除则影响患者术后生活质量。

传统术中冰冻切片病理检查耗时30-60分钟，且存在取样误差；术后石蜡病理更是需要数日。印度海得拉巴印度理工学院（IIT Hyderabad）Renu John教授团队与亚洲胃肠病研究所合作，在《Journal of Innovative Optical Health Sciences》发表最新研究，展示了谱域OCT（SD-OCT）结合机器学习在胃肠道肿瘤术中切缘判定的应用，实现了近实时的肿瘤边界精准识别，准确率高达92.1%！

Mohamed Nijas Veluthedath, Anuradha Sekaran, Manjoosha R Yerrapragada, Pradeep Rebala, Duvvuru Nageshwar Reddy, and Renu John.Optical coherence tomography for surgical demarcation of GI tumor margins for accelerated decision-making during the surgical resection of tumors.Journal of Innovative Optical Health SciencesVol. 19, No. 02, 2550040 (2026)

https://doi.org/10.1142/S1793545825500403

正文

临床痛点：术中切缘评估的"时间困境"

根治性手术切除是胃肠道肿瘤的主要治疗方式，但术中切缘评估面临三大挑战：

• 时间滞后：冰冻病理检查需30-60分钟，延长手术时间，增加麻醉风险

• 取样局限：病理切片仅能反映取样点情况，无法全面评估切缘

• 主观依赖：结果判读依赖病理医生经验，缺乏定量客观指标

光学相干层析术（OCT）——这项被誉为"光学活检"的无创成像技术，以微米级分辨率和毫米级成像深度，为术中实时组织评估提供了新可能。

图1：自主研发的谱域OCT系统示意图。采用840 nm超辐射发光二极管光源，轴向分辨率6 μm，横向分辨率15 μm，可实现胃肠道黏膜层的高分辨成像

OCT下的肿瘤"光学指纹"

研究团队利用自主研发的SD-OCT系统，对17例胃癌患者的切除标本进行成像（共51个组织样本，405张OCT图像），发现健康组织与肿瘤组织在OCT下呈现截然不同的光学特征：

健康胃黏膜：

• 表层黏液层呈均匀低散射

• 柱状上皮层薄而连续

• 胃小凹（gastric pits）结构清晰规则，呈"指纹样"排列

• 黏膜层中等散射，层次分明

肿瘤组织：

• 腺体结构完全破坏，正常层次消失

• 组织散射显著增强，呈均匀高散射带

• 胃小凹形态消失或紊乱

• 细胞黏附性降低，组织异质性增加

图2：健康与肿瘤组织的OCT与病理对比。(a)(b)健康组织：OCT显示规则胃小凹，病理证实正常腺体结构；(c)(d)肿瘤组织：OCT显示高散射、结构破坏，病理证实低分化腺癌

肿瘤边缘特征：

在健康与肿瘤的交界区，OCT可清晰显示胃小凹逐渐消失的过渡带，与病理切片的肿瘤浸润前沿高度吻合。

图3：肿瘤边缘的OCT与病理验证。(a)-(d)健康组织，(e)-(h)肿瘤边缘，(i)-(l)肿瘤组织。OCT可清晰显示从规则胃小凹到结构破坏的渐变过程，与病理结果一致

机器学习赋能：从图像到诊断决策

为实现客观定量评估，研究团队提取了4类关键统计特征：

统计验证：

• ANOVA和Kruskal-Wallis检验显示，所有特征在三类组织（健康、边缘、肿瘤）间差异显著（p < 0.005）

• 配对相关分析揭示特征间的互补信息

机器学习分类：

团队测试了8种主流算法，K近邻（KNN）表现最优：

• 准确率：92.1% &plusmn; 4.0%

• SVM：90.6% &plusmn; 3.8%

• Extra Trees：90.1% &plusmn; 3.4%

ROC分析：

• 健康组织AUC：0.980

• 边缘组织AUC：0.952

• 肿瘤组织AUC：0.976

图5：四类特征的配对分布图。对角线显示单特征分布，非对角线显示特征间相关性。蓝色：健康，橙色：边缘，绿色：肿瘤，三类组织在特征空间呈现清晰聚类

图6：(a)各机器学习模型的ROC曲线，KNN的AUC达0.97；(b)KNN模型的混淆矩阵，显示对健康、边缘、肿瘤组织的高分类精度

挑战与局限：溃疡的"假阳性"陷阱

研究也发现，某些良性病变可能模拟肿瘤特征：

• 糜烂（Erosion）：上皮部分缺失，基底膜完整

• 溃疡（Ulceration）：上皮及基底膜均受损

在OCT图像中，溃疡可呈现类似早期肿瘤的强散射和结构破坏，导致假阳性。这提示临床解读需结合内镜表现，必要时辅以其他诊断手段。

主要创新点

1.临床转化导向：首次系统评估OCT在胃肠道肿瘤术中切缘判定的可行性，从离体标本向临床手术推进

2.多维度特征提取：整合强度、异质性、衰减、周期性四类光学特征，全面刻画组织特性

3.机器学习优化：对比8种算法，确定KNN为最优分类器，实现92.1%的准确率

4.病理金标准验证：所有OCT结果均与术后石蜡病理对照，确保诊断可靠性

5.实时潜力：OCT成像仅需数秒，结合自动化分析可实现近实时反馈

应用前景

这项技术为胃肠道肿瘤手术带来了革命性可能：

• 术中导航：在切除过程中实时扫描切缘，确保R0切除，减少二次手术

• 保功能手术：精准识别肿瘤边界，最大限度保留正常组织，改善术后生活质量

• 微创治疗：指导内镜下黏膜切除（ESD）或黏膜下剥离（EST），评估切除完整性

• 基层推广：便携式OCT设备+AI诊断，为资源有限地区提供术中病理替代方案

• 多癌种扩展：原理适用于乳腺癌、宫颈癌、皮肤癌等表浅肿瘤的切缘评估

结语

从"等待病理"到"实时成像"，OCT技术正在重塑外科手术的决策模式。Renu John团队的工作证明，当高分辨光学成像遇上智能数据分析，我们能够在手术台上获得接近病理切片的组织学信息，而时间从数十分钟缩短至数秒。

尽管溃疡等良性病变带来的假阳性挑战仍需克服，但随着深度学习等更先进算法的引入，以及探头小型化、内窥化的技术进步，"光学活检"有望成为每个手术室的标配工具。期待这项技术早日临床转化，为全球数百万胃肠道肿瘤患者带来更精准、更安全的手术治疗。

通讯作者简介

Renu John印度理工学院海得拉巴分校（IIT Hyderabad）生物医学工程系教授，其团队研究方向包括定量相位成像（Quantitative Phase Imaging）、光学相干层析术（OCT）与光学相干显微镜、纳米材料微流控生物传感器、生物医学光子学与医学影像。

更多详情见https://bme.iith.ac.in/Renuweb/index.html

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