[发明专利]用于检测和/或分类细胞样品中的癌细胞的方法和系统

说明书

技术领域

本发明涉及诊断技术领域，且更具体地涉及用于确定细胞样品的特定参数的方法和系统，其中通过数字全息显微术得到全息信息。所述方法会提供分析细胞的非破坏性方式，且可以用于检测细胞样品中的癌细胞和对存在于细胞样品中的细胞分类。得到全息信息，并比较与细胞参数有关的阈值数据库。此外，本发明公开了采用本发明的数字全息显微术方法的系统，以及用于更新和／或改进包括与全息信息关联的阈值的数据库及其有关数据库的方法。 

背景技术

为了诊断患者是否罹患癌症或具有倾向，需要从患者取出细胞样品并对所述细胞样品进行彻底分析，以便评价是否存在不正常的或异常的细胞。病理学家或其它熟练的医护人员主要基于样品中的细胞的特定特征(诸如细胞形态学、某些类型的细胞或蛋白的存在和更多特征)来做出诊断。这些细胞学试验是基于存在于样品中的细胞的二维呈现，且大部分需要将细胞固定在基质上和使用染料或染色剂使细胞的特定特征显影。这是一项费时且麻烦的工作，并且需要良好训练的专科医生。此外，由于使用许多溶液将细胞固定和染色，该方案不可避免地会导致细胞结构和其中存储的信息的损失。因而，这可能干扰从样品得到可靠判读和诊断的可能性。样品的不适当处理可能导致增加的假阴性诊断数目。例如，在每年在美国进行的超过5000万宫颈细胞学PAP涂片中，已经描述了20-40％的高假阴性判读率(Williams等人，1998)，经常导致致命的后果。这些假阴性中的大多数是不适当的样品处理的结果。 

自1990年以来，已经开发了许多聚焦于取样、涂片制备或筛选质量控制的先进技术，并应用于实际工作中以预防在筛选中的假阴性率。基于 它们的方案，可以将这些商业装置分成以下类别：(1)用于更好的载玻片制备以减少取样误差，诸如基于薄层液体的制品(ThinPrepTM，SurePath，Tripath)；(2)用于减少工作负荷和筛选误差，诸如自动筛选系统(ThinPrep Imaging System，Cytyc，Boxborough，MA)和FocalPoint System(Tripath Imaging，Burlington，NC)；(3)用于实验室质量控制，诸如再筛选(Papnet)；和(4)用于质量保证，诸如熟练试验。但是，这些装置中的大多数不是被设计成如下辅助诊断：通过供给可计算的参数来消除判读误差和观察人员间的偏差。另外，因为高成本以及技术或语言的间隔，它对于一般的细胞学实验室而言是不适用的。因而，在没有可再现的和定量的工具的情况下，对于常规细胞学实验室而言，改善由目视观察造成的诊断偏差仍然是一个未解决的间题。 

因此，癌症诊断领域需要以非破坏性的、无害的和客观的方式分析细胞样品的方法和装置，或至少提供样品和存在的细胞的状态信息，然后由专科医生对其进一步处理。优选地，通过三维分析方法得到收集的信息，以便在分析之前在最小程度上扰乱取样的细胞。此外，三维信息会存储比常规二维信息多得多的细胞数据。这无疑会导致更可靠的诊断方法，因为通过分析样品会得到更准确的信息。 

US20100060897公开了用于细胞样品的非破坏性分析和表征的方法和装置。该发明利用数字全息显微镜来分析细胞的某些参数和确定样品中的细胞的数目。US20100060897没有公开为了将细胞分类为健康细胞或异常细胞而测量的特定参数。因此，在US20100060897中公开的方法可以在诊断系统中实现，但是仅仅可以在其中充当收集样品信息的额外工具，且不会充当确定样品是否含有异常细胞的主要确定因素。 

麻省理工学院(Massachusetts Institute ofTechnology，MIT)的Choi等人(2007)描述了基于断层相显微术(tomographic phase microscopy)来描绘悬浮的或基底附着的细胞的3D结构和定量折射率测量结果的方法。通过建立重叠的断层照片，可以重构细胞的3D图像。作者阐明，通过他们描述的技术得到的折射率数据可以用于表征细胞样品畸变。但是，没有公开适合用在诊断场合中的特定参数。此外，该技术没有产生实时三维图像，而是通过叠加用显微镜捕获的几个二维图像来人工地建立3D图像。