无需建模的多参数分析揭示乳腺癌中的胶原蛋白特征

本文介绍了一种新型多参数分析方法，专门用于解读高分辨率偏振分辨二次谐波成像（pSHG）图像，以识别人乳腺癌组织切片中定向排列的胶原纤维束。该方法的核心创新在于提出一个‘免模型’的光学生物标志物——‘偏振不对称性（PA）’：它不依赖于对胶原结构对称性的任何预设假设（如三角对称模型），而是直接从实验图像数据中量化胶原蛋白在亚微米尺度上的有序排列程度。研究团队将PA指标与两种传统分析结果进行了对比：一是pSHG信号强度随偏振角度变化曲线的相位偏移（ϕ₀），二是基于三角对称模型拟合得到的二阶非线性极化率张量分量|χ_yyy|。结果表明，当PA值较高、|χ_yyy|较大、且ϕ₀在微米尺度内呈现明显变化时，三者均稳定指示出胶原纤维束的定向排列——这提示肿瘤微环境中细胞外基质发生了精细的结构重塑，可能影响组织的力学性能（如刚度增加）。为验证该方法的普适性和可靠性，研究人员进一步将其应用于人角膜组织（其胶原排列方式和力学特性已被充分研究），结果同样准确检出特征性胶原信号，证实该方法不仅适用于乳腺癌，也可推广至其他富含胶原的疾病组织诊断。