Мониторинг и планирование фотодинамической терапии с использованием двухволнового флюоресцентного имиджинга

А.В. Хилов, Д.А. Логинова, Е.А. Сергеева, М.А. Шахова, А.Е. Меллер, И.В. Турчин, М.Ю. Кириллин

Ключевые слова: фотодинамическая терапия; планирование фотодинамической терапии; флюоресцентный имиджинг; фотосенсибилизаторы хлоринового ряда; метод Монте-Карло.

2017, том 9, номер 4, стр. 96.

DOI: https://doi.org/10.17691/stm2017.9.4.12

Полный текст статьи

html pdf

3271

2311

Аннотация
Список литературы
Как цитировать в References

Цель исследования — разработка способа флюоресцентного мониторинга и планирования фотодинамической терапии с применением фотосенсибилизаторов хлоринового ряда.

Материалы и методы. Исследование проведено с помощью численного моделирования и в экспериментах на агаровом оптическом фантоме биоткани и коже человека in vivo. В качестве метода оптического мониторинга использован флюоресцентный имиджинг, в качестве фотосенсибилизатора — препарат хлоринового ряда «Фотодитазин» («Вета-гранд», Россия). Численное моделирование распространения воздействующего излучения в объекте проведено с помощью метода Монте-Карло для многослойной модели кожи.

Результаты. Установлено, что при двухволновом флюоресцентном мониторинге проникновения фотосенсибилизатора в биоткани отношение сигналов флюоресценции, возбуждаемой на длинах волн 405 и 660 нм, может быть использовано в качестве характеристики глубины проникновения фотосенсибилизатора в биоткани. Результаты численного моделирования хорошо согласуются с результатами модельного эксперимента на агаровом фантоме и пилотных in vivo экспериментов. С помощью метода Монте-Карло рассчитаны карты освещенности и поглощенной световой дозы на длинах волн 405 и 660 нм, проанализированы зависимости характерных величин доз от оптических характеристик среды.

Заключение. Метод двухволнового флюоресцентного имиджинга позволяет неинвазивно оценить глубину проникновения фотосенсибилизатора хлоринового ряда в биоткань при поверхностном нанесении, а численное моделирование методом Монте-Карло — более корректно выбрать дозу светового воздействия при фотодинамической терапии в зависимости от оптических характеристик биоткани и длины волны излучения воздействия.

Allison R.R., Moghissi K. Photodynamic therapy (PDT): PDT mechanisms. Clin Endosc 2013; 46(1): 24–29, https://doi.org/10.5946/ce.2013.46.1.24.
Акопов А.Л., Казаков Н.В., Русанов А.А., Карлсон А. Механизмы фотодинамического воздействия при лечении онкологических больных. Biomedical Photonics 2015; 4(2): 9–16.
Allison R.R., Moghissi K. Oncologic photodynamic therapy: clinical strategies that modulate mechanisms of action. Photodiagnosis Photodyn Ther 2013; 10(4): 331–341, https://doi.org/10.1016/j.pdpdt.2013.03.011.
Филоненко Е.В, Серова Л.Г. Фотодинамическая терапия в клинической практике. Biomedical Photonics 2016; 5(2): 26–37.
Juarranz A., Jaén P., Sanz-Rodríguez F., Cuevas J., González S. Photodynamic therapy of cancer. Basic principles and applications. Clin Transl Oncol 2008; 10(3): 148–154, https://doi.org/10.1007/s12094-008-0172-2.
Kharkwal G.B., Sharma S.K., Huang Y.Y., Dai T., Hamblin M.R. Photodynamic therapy for infections: clinical applications. Lasers Surg Med 2011; 43(7): 755–767, https://doi.org/10.1002/lsm.21080.
Biel M.A. Photodynamic therapy of head and neck cancers. Methods Mol Biol 2010; 635: 281–293, https://doi.org/10.1007/978-1-60761-697-9_18.
Plaetzer K., Krammer B., Berlanda J., Berr F., Kiesslich T. Photophysics and photochemistry of photodynamic therapy: fundamental aspects. Lasers Med Sci 2009; 24(2): 259–268, https://doi.org/10.1007/s10103-008-0539-1.
Allison R.R. Future PDT. Photodiagnosis Photodyn Ther 2009; 6(3–4): 231–234, https://doi.org/10.1016/j.pdpdt.2009.10.003.
Celli J.P., Spring B.Q., Rizvi I., Evans C.L., Samkoe K.S., Verma S., Pogue B.W., Hasan T. Imaging and photodynamic therapy: mechanisms, monitoring, and optimization. Chem Rev 2010; 110(5): 2795–2838, https://doi.org/10.1021/cr900300p.
Fei B., Wang H., Wu C., Chiu S.M. Choline PET for monitoring early tumor response to photodynamic therapy. J Nucl Med 2010; 51(1): 130–138, https://doi.org/10.2967/jnumed.109.067579.
Wang H., Fei B. Diffusion-weighted MRI for monitoring tumor response to photodynamic therapy. J Magn Reson Imaging 2010; 32(2): 409–417, https://doi.org/10.1002/jmri.22247.
Jo J., Lee C.H., Kopelman R., Wang X. Lifetime-resolved photoacoustic (LPA) spectroscopy for monitoring oxygen change and photodynamic therapy (PDT). Proc SPIE Int Soc Opt Eng 2016; 9708: 97081L, https://doi.org/10.1117/12.2213083.
Gamayunov S., Turchin I., Fiks I., Korchagina K., Kleshnin M., Shakhova N. Fluorescence imaging for photodynamic therapy of non-melanoma skin malignancies — a retrospective clinical study. Photonics & Lasers in Medicine 2016; 5(2), https://doi.org/10.1515/plm-2015-0042.
Salomatina E., Jiang B., Novak J., Yaroslavsky A.N. Optical properties of normal and cancerous human skin in the visible and near-infrared spectral range. J Biomed Opt 2006; 11(6): 064026, https://doi.org/10.1117/1.2398928.
Тучин В.В. Лазеры и волоконная оптика в биомедицинских исследованиях. М: ФИЗМАТЛИТ; 2010.
Swartling J., Bengtsson D., Terike K., Svensson J., Andersson-Engels S. Estimation of depth of fluorescing lesions in tissue from changes in fluorescence spectra. Optical Tomography and Spectroscopy of Tissue VI 2005; 5693: 225–231, https://doi.org/10.1117/12.590145.
Swartling J., Svensson J., Bengtsson D., Terike K., Andersson-Engels S. Fluorescence spectra provide information on the depth of fluorescent lesions in tissue. Appl Opt 2005; 44(10): 1934–1941, https://doi.org/10.1364/ao.44.001934.
Логинова Д.А., Сергеева Е.А., Крайнов А.Д., Агрба П.Д., Кириллин М.Ю. Жидкие оптические фантомы, моделирующие спектральные характеристики биотканей лабораторной мыши. Квантовая электроника 2016; 46(6): 528–533.
Kleshnin M.S., Fiks I.I., Plekhanov V.I., Gamayunov S.V., Turchin I.V. Compact and fully automated system for monitoring photodynamic therapy, based on two LEDs and a single CCD. Laser Phys Lett 2015; 12(11): 115602, https://doi.org/10.1088/1612-2011/12/11/115602.
Kirillin M., Perekatova V., Turchin I., Subochev P. Fluence compensation in raster-scan optoacoustic angiography. Photoacoustics 2017; 8: 59–67, https://doi.org/10.1016/j.pacs.2017.09.004.
Loginova D.A., Sergeeva E.A., Fiks I.I., Kirillin M.Yu. Probing depth in diffuse optical spectroscopy and structured illumination imaging: a Monte Carlo study. Journal of Biomedical Photonics & Engineering 2017; 3(1): 010303, https://doi.org/10.18287/jbpe17.03.010303.
Kirillin M.Yu., Farhat G., Sergeeva E.A., Kolios M.C., Vitkin A. Speckle statistics in OCT images: Monte Carlo simulations and experimental studies. Opt Lett 2014; 39(12): 3472–3475, https://doi.org/10.1364/ol.39.003472.
Patwardhan S.V., Dhawan A.P., Relue P.A. Monte Carlo simulation of light-tissue interaction: three-dimensional simulation for trans-illumination-based imaging of skin lesions. IEEE Trans Biomed Eng 2005; 52(7): 1227–1236, https://doi.org/10.1109/tbme.2005.847546.
Lopez N., Mulet R., Rodríguez R. Tumor reactive ringlet oxygen approach for Monte Carlo modeling of photodynamic therapy dosimetry. J Photochem Photobiol B 2016; 160: 383–391, https://doi.org/10.1016/j.jphotobiol.2016.04.014.

Khilov A.V., Loginova D.A., Sergeeva E.A., Shakhova M.A., Meller A.E., Turchin I.V., Kirillin M.Yu. Two-Wavelength Fluorescence Monitoring and Planning of Photodynamic Therapy. Sovremennye tehnologii v medicine 2017; 9(4): 96, https://doi.org/10.17691/stm2017.9.4.12