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香槟-伊利诺伊大学厄本那-香槟分校的研究人员将红外功能与高分辨率光学显微镜和机器学习结合使用，将癌症诊断技术带入了数字时代。

乳房组织活检的这种并排比较证明了某些红外光学混合显微镜的功能。左侧是用传统方法染色的组织样本。 中间，由红外光学混合成像创建的计算出的污点。右侧，用红外线数据识别的组织类型。 此图像中的粉红色表示恶性肿瘤。 由伊利诺伊大学的Rohit Bhargava提供。

研究人员通过在光学相机中添加红外激光和称为干涉物镜的专用显微镜镜头来开发显微镜。红外光学混合器可通过光学显微镜（在临床和实验室中最常见的显微镜）来测量红外数据和高分辨率光学图像。“我们使用现成的组件制造了混合显微镜。这很重要，因为它使其他人可以轻松地建立自己的显微镜或升级现有的显微镜。”Bhargava研究小组的博士后研究员，该研究论文的第一作者Martin Schnell说。

使用混合显微镜，研究人员能够创建与传统病理技术密切相关的数字活检，并且其性能优于最新的红外显微镜。结合使用这些技术，用户可以利用光学显微镜的高分辨率、大视野和可及性，红外数据可以进行计算分析，而无需使用会损坏组织的染料或染色剂。该软件能够重新创建不同的污点，甚至使它们重叠，以创建更完整组织成分的全数字图像。传统的组织病理学涉及添加染料或染色剂，以便病理学家可以在显微镜下辨别细胞的形状和模式。但是，很难将肿瘤与健康组织区分开来或查明肿瘤的边界，而且在许多情况下，诊断可能是主观的。

“一个多世纪以来，我们一直依靠在人体组织活检中添加染料来诊断肿瘤。但是，这种染料诱导的形状和颜色所提供的有关导致癌症潜在分子变化的信息非常有限。”研究小组负责人，生物工程学教授，伊利诺伊州癌症中心主任Rohit Bhargava说。与最新的红外显微镜相比，红外光学混合器能够实现10倍的覆盖范围，更高的一致性和4倍的高分辨率，同时可以对大型样品进行红外成像，并且所需时间更少，细节更多。Schnell说：“红外光学混合显微镜在生物医学应用中与常规显微镜广泛兼容。” “我们将光学显微镜的易用性和通用性与广泛的红外分子对比和机器学习技术相结合。通过这样做，我们希望改变我们日常处理、成像和理解微观组织结构的方式。”

研究人员计划继续完善用于分析混合图像的计算工具。他们正在努力优化可测量多个红外波长的机器学习程序，创建可轻松区分多种细胞类型的图像，并将该数据与详细的光学图像整合在一起，以精确地绘制样本中的肿瘤。他们还计划探索混合显微镜成像的进一步应用，例如法医、聚合物科学和其他生物医学应用。