Raman spectroscopy in noninvasive optical diagnostics of skin neoplasms

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

Aim – to propose a schematic design of a new prototype having a potential for mass production and use in medical institutions for routine diagnostics of skin neoplasms.

Material and methods. The study included more than 600 patients with various skin neoplasms. We studied the samples of various skin neoplasms obtained after surgical treatment in the departments of the Samara Regional Clinical Oncology Center. For this purpose, we used the proposed original experimental device for Raman laser spectroscopy. The received signal was processed with a designed algorithm using artificial intelligence.

Results. The proposed diagnostic method reached the 89% sensitivity and 93% specificity proving to be effective. As a result, we have substantiated the technological possibility of creating a portable cost-saving spectroscopic technique with a neural network classifier. The device allows to perform preliminary diagnostics without the involvement of a specialist doctor and is devoid of subjective analysis criteria.

About the authors

Oleg I. Kaganov

Samara State Medical University

Author for correspondence.
Email: o.i.kaganov@samsmu.ru
ORCID iD: 0000-0003-1765-6965

PhD, Associate professor, the Head of the Department of Oncology

Russian Federation, Samara

Yuliya G. Loginova

Samara State Medical University

Email: julenka.rus@yandex.ru
ORCID iD: 0000-0001-5020-7374

assistant of the Department of Oncology

Russian Federation, Samara

Aleksandr A. Moryatov

Samara State Medical University

Email: a.a.moryatov@samsmu.ru
ORCID iD: 0000-0001-7414-5710

PhD, Associate professor of the Department of Oncology

Russian Federation, Samara

Sergei V. Kozlov

Samara State Medical University

Email: s.v.kozlov@samsmu.ru
ORCID iD: 0000-0001-8800-1670

PhD, Professor of the Department of Oncology

Russian Federation, Samara

References

  1. Sung H, Ferlay J, Siegel RL, 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):209-249. doi: 10.3322/caac.21660
  2. Worldwide Incidence for Melanoma of the Skin – Statistics from GLOBOCAN 2020.
  3. Malignant neoplasms in Russia in 2021 (morbidity and mortality). Ed. by Kaprin AD, Starinskii VV, Shahzadova AO. M., 2022. (In Russ.). [Злокачественные новообразования в России в 2021 году (заболеваемость и смертность). Под ред. А.Д. Каприна, В.В. Старинского, А.О. Шахзадовой. М., 2022]. ISBN 978-5-85502-280-3
  4. Kaprin AD, Starinsky VV, Shakhzadova AO. The state of oncological care for the population of Russia in 2021. M., 2022. (In Russ.). [Каприн А.Д., Старинский В.В., Шахзадова А.О. Состояние онкологической помощи населению России в 2021 году. М., 2022]. ISBN 978-5-85502-275-9
  5. Melanoma of the skin and mucous membranes. Clinical recommendations (In Russ.). [Меланома кожи и слизистых оболочек. Клинические рекомендации]. Available at: https://cr.minzdrav.gov.ru/schema/546_1
  6. Kozlov SV, Zakharov VP, Moryatov AA, et al. Рossibility backscattering spectrometry for diagnostics of skin neoplasms. Izvestia of Samara Scientific Center of the Russian Academy of Sciences. 2015;17(2-3):542-547. (In Russ.). [Козлов С.В., Захаров В.П., Морятов А.А., и др. Возможности спектроскопии комбинационного рассеяния для дифференциальной диагностики новообразований кожи. Известия Самарского научного центра Российской академии наук. 2015;17(2-3):542-547].
  7. Pence I, Mahadevan-Jansen A. Clinical instrumentation and applications of Raman spectroscopy. Chem Soc Rev. 2016;45:1958-1979. doi: 10.1039/C5CS00581G
  8. Bratchenko IA, Khristoforova YA, Bratchenko LA, 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/JBPE21.07.020308
  9. Ali SM. In vivo confocal Raman spectroscopic imaging of the human skin extracellular matrix degradation due to accumulated intrinsic and extrinsic aging. Photodermatol Photoimmunol Photomed. 2021;37:140-152. doi: 10.1111/phpp.12623
  10. Kozlov SV, Zakharov VP, Moryatov AA, et al. Non-invasive differential diagnostic technique for skin growths. Patent RU №2551978 C1 publ. 10.06.2015. (In Russ.). [Козлов С.В., Захаров В.П., Морятов А.А., и др. Способ неинвазивной дифференциальной диагностики новообразований кожи. Патент №2551978 C1, опубл. 10.06.2015].
  11. Zakharov VP, Bratchenko IA, et al. Multimodal Optical Biopsy and Imaging of Skin Cancer. In: Neurophotonics and Biomedical Spectroscopy. 2019:449-476. doi: 10.1016/B978-0-323-48067-3.00017-2
  12. Baletic N, et al. Advantages and limitations of the autofluorescent diagnostics of the laryngeal cancer and precancerosis. European archives of oto-rhino-laryngology. 2010;267(6):925-931. doi: 10.1007/s00405-009-1150-1
  13. Pozhar VE, Machikhin AS, Bratchenko IA, et al. Application of AcoustoOptical Hyperspectral Imaging for Skin Cancer Diagnostics. In: Multimodal Optical Diagnostics of Cancer. 2020:505-536. doi: 10.1007/978-3-030-44594-2_14
  14. Bratchenko LA, Moryatov AA, Bratchenko IA. Raman‐based optical biopsy shortens the clinical pathway of the patient: example of pigmented skin neoplasms diagnosis. Photodermatol Photoimmunol Photomed. 2023;39(2):169-171. doi: 10.1111/phpp.12862

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
2. Figure 1. Morbidity and mortality in the Samara region from skin cancer per 100 thousand population.

Download (938KB)
3. Figure 2. Portable Raman system for in vivo human skin examination: 1 – laser module, 2 – Raman probe, 3 – spectrometer, 4 – PC, 5 – excitation fiber, 6 – collecting fiber.

Download (1MB)
4. Figure 3. Normalized ex vivo autofluorescence spectra of normal skin tissue, melanoma (MM) and basal cell carcinoma (BCC) stimulated by a 457 nm laser (a) and a 785 nm laser (b).

Download (1MB)

Copyright (c) 2023 Kaganov O.I., Loginova Y.G., Moryatov A.A., Kozlov S.V.

Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».