surgoncoКреативная хирургия и онкологияCreative surgery and oncology2076-30932307-0501Башкирский государственный медицинский университет10.24060/2076-3093-2024-14-2-136-141surgonco-949Research ArticleОРИГИНАЛЬНЫЕ ИССЛЕДОВАНИЯORIGINAL ARTICLESОптическая неинвазивная диагностика новообразований кожи с использованием рамановской спектроскопииRaman Spectroscopy in Optical Non-Invasive Diagnostics of Skin Neoplasmshttps://orcid.org/0000-0002-4569-1031КагановО. И.KaganovO. I.

Каганов Олег Игоревич — д.м.н. профессор, кафедра онкологии

Самара

Oleg I. Kaganov — Dr. Sci. (Med.), Prof., Department of Oncology

Samara

https://orcid.org/0000-0001-5020-7374ЛогиноваЮ. Г.LoginovaI. G.

Логинова Юлия Григорьевна — кафедра онкологии

Самара

Iuliia G. Loginova — Department of Oncology

Samara

julenka.rus@yandex.ruhttps://orcid.org/0000-0001-7414-5710МорятовА. А.MoryatovA. A.

Морятов Александр Александрович — к.м.н., кафедра онкологии

Самара

Alexander A. Moryatov — Cand. Sci. (Med.), Department of Oncology

Samara

https://orcid.org/0000-0001-8800-1670КозловС. В.KozlovS. V.

Козлов Сергей Васильевич — д.м.н., профессор, кафедра онкологии

Самара

Sergey V. Kozlov — Dr. Sci. (Med.), Prof., Department of Oncology

Samara

https://orcid.org/0000-0003-4816-5333ОрловА. Е.OrlovA. E.

Орлов Андрей Евгеньевич — д.м.н., профессор, кафедра общественного здоровья и здравоохранения ИПО

Самара

Andrey E. Orlov — Dr. Sci. (Med.), Prof., Department of Public Health and Health Organization for Advanced Professional Education

Samara

https://orcid.org/0000-0003-3629-7064БратченкоИ. А.BratchenkoI. A.

Братченко Иван Алексеевич — д.ф.-м.н., кафедра лазерных и биотехнических систем

Самара

Ivan A. Bratchenko — Dr. Sci. (Phys.-Math.), Department of Laser and Biotechnical Systems

Samara

https://orcid.org/0009-0001-1887-6700ДжураевБ. Б.DzhuraevB. B.

Джураев Бахтовар Баходурович — студент 6-го курса, Институт клинической медицины

Самара

Bakhtovar B. Dzhuraev — 6th year student, Institute of Clinical Medicine

Samara

Самарский государственный медицинский университет; Самарский областной клинический онкологический диспансерРоссияSamara State Medical University; Samara Regional Clinical Oncology DispensaryRussian FederationСамарский государственный медицинский университетРоссияSamara State Medical UniversityRussian FederationСамарский национальный исследовательский университет имени академика С.П. КоролеваРоссияSamara National Research UniversityRussian Federation202405072024142136141Copyright © Каганов О.И., Логинова Ю.Г., Морятов А.А., Козлов С.В., Орлов А.Е., Братченко И.А., Джураев Б.Б., 20242024Каганов О.И., Логинова Ю.Г., Морятов А.А., Козлов С.В., Орлов А.Е., Братченко И.А., Джураев Б.Б.Kaganov O.I., Loginova I.G., Moryatov A.A., Kozlov S.V., Orlov A.E., Bratchenko I.A., Dzhuraev B.B.Данная работа распространяется под лицензией Creative Commons Attribution 4.0.This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.https://www.surgonco.ru/jour/article/view/949

Введение. В  последние десятилетия мы наблюдаем значительный рост заболеваемости раком кожи. Целью нашей работы является совершенствование специализированной техники и  улучшение качества диагностики новообразований кожи. Материалы и методы. Основным методом исследования, который мы использовали в работе, был способ неинвазивной дифференциальной диагностики новообразований кожи, основанный на оптических методах исследования, в том числе метод спектроскопии комбинационного рассеяния, рамановской спектроскопии. Около 10 лет кафедрой онкологии на базе Самарского областного клинического онкологического диспансера (СОКОД) проводилось исследование, в которое вошли более полутысячи наблюдений. Для исследования были взяты образцы различных новообразований кожи, полученные при хирургическом лечении пациентов. При проведении экспериментальных испытаний получали определенный спектр, характеризующий различные доброкачественные и злокачественные образования кожи человека, в том числе меланому. Результаты. Результатом серии экспериментальных испытаний стало создание экспериментальной установки, абсолютно безопасной в применении. Обсуждение. Необходимо отметить, что важным является факт использования сопоставления индивидуальных характеристик спектра КР, которые получены при исследовании новообразования и здоровой кожи, для каждого пациента, что позволяет индивидуализировать метод. Высокий показатель точности 92% (с  чувствительностью 89%, специфичностью 93%) очень важен для организации массового обследования, поскольку практически исключено возникновение ложных отрицательных результатов. Заключение. Принципиальная схема предложенного прибора не нуждается в использовании расходных материалов и  различных реактивов, что понижает временные затраты и  техническую трудоемкость при использовании способа. Метод рамановской спектроскопии новообразований кожи имеет возможность стать повсеместным и использоваться в лечебно-профилактических учреждениях любого профиля.

Introduction. Recent decades indicate a significant increase in the incidence of skin cancer. Aim. To upgrade the specialized device and to improve the quality of skin neoplasm diagnostics. Materials and methods. The study mainly involved the method of non-invasive differential diagnostics of skin neoplasms. The method relies upon optical research methods, including Raman spectroscopy, a spectroscopic technique. A 10-year study, conducted by the Department of Oncology, the Samara Regional Clinical Oncology Dispensary (SOKOD), included more than 500 observations. The study used samples of various skin neoplasms obtained during surgical treatment of patients. Experimental tests provided a certain spectrum of various benign and malignant human skin neoplasms, including melanoma. Results. A series of experimental tests resulted in an experimental setup that is absolutely safe to use. Discussion. The study involved comparison of individual characteristics of the Raman spectra, obtained in the examination of neoplasm and healthy skin for each patient, thereby individualizing the method. The study revealed a high accuracy rate of 92% (with sensitivity of 89%, specificity of 93%), thus minimizing risks of false negative results, which is essential for mass examination. Conclusion. Since the proposed device setup does not require consumable products and different reagents, the method is marked with lower time costs and maintenance burden. Raman spectroscopy obtains a significant potential, thus, can be widely used for skin neoplasms in various medical and preventive institutions.

новообразования кожимеланомаранняя диагностикаоптические методы анализарамановская спектроскопияспектроскопия комбинационного рассеянияskin neoplasmsmelanomaearly diagnosisoptical methods of analysisRaman spectroscopyspectroscopic techniqueReferencesSung H., Ferlay J., Siegel R.L., Laversanne M., Soerjomataram I., Jemal A., et al. Global Cancer Statistics 2020: GLOBOCAN estimates of incidence and mortality worldwide for 36 cancers in 185 countries. CA Cancer J Clin. 2021;71(3):209–49. DOI: 10.3322/caac.21660Sung H., Ferlay J., Siegel R.L., Laversanne M., Soerjomataram I., Jemal A., et al. Global Cancer Statistics 2020: GLOBOCAN estimates of incidence and mortality worldwide for 36 cancers in 185 countries. CA Cancer J Clin. 2021;71(3):209–49. DOI: 10.3322/caac.21660Каприн А.Д., Старинский В.В., Шахзадова А.О. (ред.) Злокачественные новообразования в России в 2021 году (заболеваемость и смертность). М.: МНИОИ им. П. А. Герцена — филиал ФГБУ «НМИЦ радиологии» Минздрава России; 2022.Kaprin A.D., Starinsky V.V., Shakhzadova A.O. (editors) Malignant neoplasms in Russia in 2021 (morbidity and mortality). P.A Gertsen Moscow Research Oncology Institute — branch of the National Medical Research Center for Radiology; 2022 (In Russ.).Патрушев А.В., Баранов И.А., Полозов Ю.Р., Сухарев А.В., Щедрин В.И. Диагностическая эффективность дерматоскопии при исследовании меланоцитарных образований. В кн.: Самцова А.В., Хайрутдинова В.Р., Патрушева А.В. (ред.) Актуальные вопросы дерматовенерологической помощи в Вооруженных силах Российской Федерации. СПб.; 2022. С. 40–4.Patrushev A.V., Baranov I.A., Polozov Yu.R., Sukharev A.V., Shchedrin V.I. Diagnostic performance of dermatoscopy through studies of melanocytic formations. In: Samtsov A.V., Khayrutdinov V.R., Patrushev A.V. (ed.) Current issues of dermatologic care in the Armed Forces of the Russian Federation. Saint Petersburg; 2022. P. 40–4 (In Russ.).Каприн А.Д., Старинский В.В., Шахзадова А.О. Состояние онкологической помощи населению России в 2021 году. М.; 2022.Kaprin A.D., Starinsky V.V., Shakhzadova A.O. (ed.) State of cancer care for population in Russia in 2021. Мoscow; 2022 (In Russ.).Алиев М.Д., Буланов А.А., Бутенко А.В., Гафтон Г.И., Гильмутдинова И.Р., Демидов Л.В., и др. (ред.) Меланома кожи и слизистых оболочек: Клинические рекомендации. М.; 2020. 144 с.Aliev M.D., Bulanov А.А., Butenko A.V., Gafton G.I., Gilmutdinova I.R., Demidov L.V., et al. (editors) Melanoma of the skin and mucous membrane: clinical guideline. Moscow; 2020. 144 p.Козлов С.В., Захаров В.П., Морятов А.А., Братченко И.А., Артемьев Д.Н. Возможности спектроскопии комбинационного рассеяния для дифференциальной диагностики новообразований кожи. Известия Самарского научного центра РАН. 2015;17(2–3):542–7.Kozlov S., Zakharov V., Moryatov A., Bratchenko I., Artemyev D. Possibility backscattering spectrometry for diagnostics of skin neoplasms. Izvestia of Samara Scientific Center of the Russian Academy of Sciences. 2015;17(2–3):542–7 (In Russ.).Lucassen G.W., Caspers P.J., Puppels G.J., Darvin M.E., Lademann J. Infrared and Raman spectroscopy of human skin in vivo. In: Tuchin V.V. (editor) Handbook of Optical Biomedical Diagnostics. Spie press, 2007. Vol. 2. Р. 124–53.Lucassen G.W., Caspers P.J., Puppels G.J., Darvin M.E., Lademann J. Infrared and Raman spectroscopy of human skin in vivo. In: Tuchin V.V. (editor) Handbook of Optical Biomedical Diagnostics. Spie press, 2007. Vol. 2. P. 124–53.Pence I., Mahadevan-Jansen A. Clinical instrumentation and applications of Raman spectroscopy. Chem Soc Rev. 2016;45:1958–79. DOI: 10.1039/C5CS00581GPence I., Mahadevan-Jansen A. Clinical instrumentation and applications of Raman spectroscopy. Chem Soc Rev. 2016;45:1958–79. DOI: 10.1039/C5CS00581GBratchenko I.A., Khristoforova Y.A., Bratchenko L.A., Moryatov A.A., Kozlov S.V., Borisova E.G., et al. Optical biopsy of amelanotic melanoma with Raman and autofluorescence spectra stimulated by 785 nm laser excitation. J Biomed Photonics Eng. 2021;7(2):020308. DOI: 10.18287/JBPE21.07.020308Bratchenko I.A., Khristoforova Y.A., Bratchenko L.A., Moryatov A.A., Kozlov S.V., Borisova E.G., et al. Optical biopsy of amelanotic melanoma with Raman and autofluorescence spectra stimulated by 785 nm laser excitation. J Biomed Photonics Eng. 2021;7(2):020308. DOI: 10.18287/JBPE21.07.020308Ali S.M. In vivo confocal Raman spectroscopic imaging of the human skin extracellular matrix degradation due to accumulated intrinsic and extrinsic aging. Photodermatol Photoimmunol Photomed. 2021;37:140–52. DOI: 10.1111/phpp.12623Ali S.M. In vivo confocal Raman spectroscopic imaging of the human skin extracellular matrix degradation due to accumulated intrinsic and extrinsic aging. Photodermatol Photoimmunol Photomed. 2021;37:140–52. DOI: 10.1111/phpp.12623Козлов С.В., Захаров В.П., Морятов А.А., Братченко И.А., Артемьев Д.Н. Способ неинвазивной дифференциальной диагностики новообразований кожи: патент Российская Федерация 2551978 C1 от 25.10.2013.Kozlov S.V., Zakharov V.P., Moryatov A.A., Bratchenko I.A., Artem’ev D.N. Non-invasive differential diagnostic technique for skin growths: Russian Federation patent 2551978 C1. 2013 Oct 25.Gniadecka M., Philipsen P.A., Sigurdsson S., Wessel S., Nielsen O.F., Christensen D.H., et al. Melanoma diagnosis by Raman spectroscopy and neural networks: structure alterations in proteins and lipids in intact cancer tissue. J Invest Dermatol. 2004;122(2):443–9. DOI: 10.1046/j.0022-202X.2004.22208.xGniadecka M., Philipsen P.A., Sigurdsson S., Wessel S., Nielsen O.F., Christensen D.H., et al. Melanoma diagnosis by Raman spectroscopy and neural networks: structure alterations in proteins and lipids in intact cancer tissue. J Invest Dermatol. 2004;122(2):443–9. DOI: 10.1046/j.0022-202X.2004.22208.xHaenssle H.A., Fink C., Toberer F., Winkler J., Stolz W., Deinlein T., et al. Man against machine reloaded: performance of a market-approved convolutional neural network in classifying a broad spectrum of skin lesions in comparison with 96 dermatologists working under less artificial conditions. Ann Oncol. 2020;31(1):137–43. DOI: 10.1016/j.annonc.2019.10.013Haenssle H.A., Fink C., Toberer F., Winkler J., Stolz W., Deinlein T., et al. Man against machine reloaded: performance of a market-approved convolutional neural network in classifying a broad spectrum of skin lesions in comparison with 96 dermatologists working under less artificial conditions. Ann Oncol. 2020;31(1):137–43. DOI: 10.1016/j.annonc.2019.10.013.Dinnes J., Deeks J.J., Grainge M.J., Chuchu N., Ferrante di Ruffano L., Matin R.N., et al. Visual inspection for diagnosing cutaneous melanoma in adults. Cochrane Database Syst Rev. 2018;12(12):CD013194. DOI: 10.1002/14651858.CD013194Dinnes J., Deeks J.J., Grainge M.J., Chuchu N., Ferrante di Ruffano L., Matin R.N., et al. Visual inspection for diagnosing cutaneous melanoma in adults. Cochrane Database Syst Rev. 2018;12(12):CD013194. DOI: 10.1002/14651858.CD013194Esteva A., Kuprel B., Novoa R.A., Ko J., Swetter S.M., Blau H.M., et al. Dermatologist-level classification of skin cancer with deep neural networks. Nature. 2017;542(7639):115–18. DOI: 10.1038/nature21056Esteva A., Kuprel B., Novoa R.A., Ko J., Swetter S.M., Blau H.M., et al. Dermatologist-level classification of skin cancer with deep neural networks. Nature. 2017;542(7639):115–8. DOI: 10.1038/nature21056Bratchenko L.A., Moryatov A.A., Bratchenko I.A. Raman‐based optical biopsy shortens the clinical pathway of the patient: example of pigmented skin neoplasms diagnosis. Photodermatol Photoimmunol Photomed. 2023;39(2):169–71. DOI: 10.1111/phpp.12862Bratchenko L.A., Moryatov A.A., Bratchenko I.A. Raman‐based optical biopsy shortens the clinical pathway of the patient: example of pigmented skin neoplasms diagnosis. Photodermatol Photoimmunol Photomed. 2023;39(2):169–71. DOI: 10.1111/phpp.12862Bratchenko I.A., Bratchenko L.A., Khristoforova Y.A., Moryatov A.A., Kozlov S.V., Zakharov V.P. Classification of skin cancer using convolutional neural networks analysis of Raman spectra. Comput Methods Programs Biomed. 2022;219:106755. DOI: 10.1016/j.cmpb.2022.106755Bratchenko I.A., Bratchenko L.A., Khristoforova Y.A., Moryatov A.A., Kozlov S.V., Zakharov V.P. Classification of skin cancer using convolutional neural networks analysis of Raman spectra. Comput Methods Programs Biomed. 2022;219:106755. DOI: 10.1016/j.cmpb.2022.106755

The authors declare that there are no conflicts of interest present.