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.

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.

Фотодинамическая терапия (ФДТ) — современный многофакторный метод лечения опухолевых и неопухолевых патологий, основанный на селективном накоплении фотосенсибилизатора (ФС) в тканях с последующим воздействием оптическим излучением на длине волны поглощения ФС. Поглощение квантов света ФС вызывает фотодинамическую реакцию. Основными фотодинамическими эффектами являются непосредственное цитотоксическое действие на клетки, повреждение сосудов опухоли и иммунные реакции [1–3].

Фотодинамическая терапия в современной клинической практике демонстрирует высокую эффективность при лечении широкого круга патологий. Наряду с высокой онкологической эффективностью у метода ФДТ имеется большой потенциал и в антимикробной терапии при лечении воспалительной патологии различной локализации [4–7].

Говоря о преимуществах ФДТ, таких как крайне незначительные отрицательные системные эффекты, минимальная токсичность для здоровых тканей, возможность многократного повторения процедуры при необходимости, следует, однако, отметить и недостатки метода. Например, по современным протоколам проведения ФДТ при назначении процедуры определяются только доза ФС и световая доза без учета индивидуальных особенностей пациента. Однако эффективность ФДТ во многом зависит от распределения ФС в тканях, распределения поглощенной интенсивности оптического излучения в тканях и выгорания ФС в процессе светового воздействия [8]. Учет этих факторов при определении порядка выполнения ФДТ поможет повысить ее эффективность. Поэтому многие исследователи считают необходимым и возможным поиск путей и разработку способов оптимизации технологии ФДТ [3, 9].

Одно из направлений оптимизации ФДТ — индивидуализация режимов воздействия. Это может быть реализовано при эффективном мониторинге лечения [3, 10]. Известно множество подходов с использованием различных методов визуализации [11–13]. Среди них оптический биоимиджинг является наиболее перспективным благодаря возможности неинвазивного контроля в режиме реального времени.

Применение методов оптического биоимиджинга при проведении процедуры ФДТ позволяет контролировать распределение ФС и его выгорание. Наиболее часто для этого используют методы флюоресцентного имиджинга [14], поскольку ФС всегда являются флюоресцирующими маркерами. Одними из наиболее распространенных ФС, широко применяющихся в России, являются ФС хлоринового ряда. К их особенностям относятся два максимума в спектре поглощения, соответствующие длинам волн 405 и 660 нм (рис. 1).

Рис. 1. Спектры поглощения и флюоресценции фотосенсибилизаторов хлоринового ряда

Поскольку оптические характеристики биотканей на этих длинах волн существенно различаются — показатель поглощения на волне 405 нм существенно выше [15, 16], распределения интенсивности воздействующего излучения (как дошедшего, так и поглощенного) также различны, что дает возможность выбора глубины воздействия. Одновременное использование различных спектральных полос поглощения ФС предоставляет дополнительные возможности как для мониторинга, так и для осуществления процедуры ФДТ. В частности, регистрация сигнала флюоресценции при различных длинах волн возбуждения позволяет неинвазивно оценить глубину проникновения ФС в ткани [17, 18].

Разница в характере распределения поглощенной интенсивности в биоткани для двух длин волн приводит к тому, что область воздействия различается, и это важно учитывать при планировании процедуры ФДТ. Авторами предложен подход к оценке пространственного распределения поглощенной дозы светового излучения с помощью численного моделирования методом Монте-Карло для многослойных сред, имитирующих биоткани, и проведен анализ влияния величин оптических характеристик на это распределение.

Материалы и методы. Рассматриваются способы применения двухволнового флюоресцентного имиджинга на примере исследования флюоресцентного отклика биоткани в присутствии ФС с помощью численного моделирования и в эксперименте на фантомах биоткани, а также планирование ФДТ с помощью численного моделирования.

Экспериментальные исследования. В работе использовали ФС хлоринового ряда «Фотодитазин» («Вета-гранд», Россия). Экспериментальная часть работы включала исследование возможностей метода флюоресцентного имиджинга в определении глубины проникновения ФС в биоткань как на фантомах, так и на коже человека in vivo.

Эксперимент на фантомах. Модельный эксперимент проводили на агаровых фантомах биоткани, изготовленных из смеси воды, 20%-ного интралипида, а также красной и черной чертежной туши. Концентрации компонентов были подобраны таким образом, чтобы оптические свойства фантома на длинах волн 405 и 660 нм совпадали с типичными свойствами биоткани [19]. Регистрацию флюоресцентных изображений осуществляли на разработанном приборе для контроля ФДТ [20]. Данное устройство было модернизировано для обеспечения возможности двухволнового возбуждения ФС путем добавления к источнику с длиной волны 660±10 нм светодиодного источника 405±10 нм, синхронизированного с камерой.

Концентрация ФС С в фантоме составляла 0,05 мг/мл при исходной концентрации препарата 5,0 мг/мл. При изготовлении фантома ФС был равномерно распределен в объеме его верхнего слоя, толщина d которого варьировала от 0,25 до 6,0 мм. Нижний слой фантома не содержал ФС, общая толщина фантома составляла 6,0 мм (рис. 2).

Рис. 2. Схема агарового фантома биоткани для модельного эксперимента:

μ_a — коэффициент поглощения среды, μ_s — коэффициент рассеяния среды, g — фактор анизотропии, μ^ps_a — коэффициент поглощения фотосенсибилизатора, d — толщина слоя, содержащего фотосенсибилизатор

Эксперимент in vivo. Пилотный эксперимент проводили на коже внутренней стороны предплечья здорового волонтера женского пола (41 год) в соответствии с протоколом по проведению научных исследований с участием человека в качестве объекта исследования Этического комитета НижГМА. ФС «Фотодитазин» наносили на поверхность кожи в объеме 100 мкл, после чего равномерно распределяли на площади 24 см². Далее производили мониторинг участка с нанесенным ФС с помощью прибора для контроля ФДТ в течение 5 мин. Положение руки волонтера фиксировали на протяжении всего времени мониторинга.

Оценка глубины проникновения фотосенсибилизатора. Глубину проникновения ФС оценивали с помощью подхода, предложенного в работах [17, 18]. Подход основан на построении численной модели флюоресцентного отклика биоткани в присутствии ФС. Модель строится на расчете распределения в биоткани зондирующего излучения S_ex на длине волны возбуждения λ_ex с помощью аппарата теории переноса излучения и последующего расчета флюоресцентного отклика S_em, когда карта эмиссии на длине волны флюоресценции λ_em строится на основе карты поглощения возбуждающего излучения.

В качестве параметра, характеризующего глубину проникновения ФС, рассматривали отношение флюоресцентных откликов при возбуждении на длинах волн 405 и 660 нм, соответствующих пикам поглощения ФС хлоринового ряда. В модельных и in vivo экспериментах флюоресцентный отклик рассчитывали как среднее значение сигнала флюоресценции по всей области нанесения ФС.

Численное моделирование. Моделирование флюоресцентного отклика, а также пространственного распределения освещенности и поглощенной дозы воздействующего излучения проводили методом Монте-Карло. Это метод статистического моделирования, основанный на многократном моделировании случайных траекторий фотонов в среде, исходя из заданных оптических свойств и геометрии облучения, и последующем обобщении полученных данных. При моделировании использовали алгоритм, разработанный и развитый ранее [21–23].

Моделирование флюоресцентного отклика. В рамках численного моделирования методом Монте-Карло были получены флюоресцентные отклики фантомов, содержащих «Фотодитазин» с концентрацией 0,05 мг/мл и 0,5 мг/мл, равномерно распределенный в поверхностном слое, толщина которого варьировалась, что соответствовало параметрам модельного эксперимента на фантомах. Оптические характеристики модельной среды соответствовали типичным характеристикам биотканей [19]. Значения параметров среды и коэффициентов поглощения ФС представлены в табл. 1.

Таблица 1. Оптические характеристики модельной среды и коэффициент поглощения фотосенсибилизатора

Модельная среда с размерами 20×20×6 мм считалась равномерно облученной по всей поверхности. Глубина проникновения ФС в среду изменялась от 0,25 до 6,0 мм, граница между содержащим и не содержащим ФС слоями принималась резкой.

Моделирование распределения освещенности и поглощенной дозы. При расчете распределения дозы поглощенного излучения моделирование методом Монте-Карло проводили для образца с плоскими границами, имеющего толщину 4 мм и поперечные размеры 10×10 мм. При моделировании полагали, что поверхность образца равномерно засвечивается излучением на одной из заданных длин волн (405 и 660 нм) с полной световой дозой, равной 50 Дж/см².

В качестве модельного объекта рассматривали образец кожи человека. В рамках данной работы предполагалась упрощенная трехслойная модель кожи, состоящая из рогового слоя (50 мкм), эпидермиса (150 мкм) и дермы (3,8 мм). При моделировании считали, что слои однородны и на рассматриваемых длинах волн обладают оптическими свойствами, отображенными в табл. 2. Коэффициент преломления для всех трех слоев был задан равным 1,4.

Таблица 2. Оптические свойства и толщина слоев кожи, использованные при моделировании [15, 16, 24]

В рамках данной работы алгоритм Монте-Карло адаптировали для среды MATLAB. Реализация алгоритма в среде MATLAB основана на одновременной обработке 10⁶ фотонных траекторий. На первом этапе инициализируются такие параметры фотонов, как позиция в декартовых координатах, направление и начальный вес W. Данные характеристики хранятся в виде массивов, где каждая строка соответствует отдельно взятому фотону, и общее количество строк равно общему количеству фотонов. Затем массивы данных обрабатываются в соответствии с алгоритмом Монте-Карло, в котором учитываются изменение траектории фотонов за счет рассеяния и уменьшение веса фотонов из-за поглощения среды.

Под поглощенной дозой воздействующего излучения в элементарном объеме среды в данном случае понимается суммарный вес, который потеряли фотоны вследствие поглощения, находясь в данном элементарном объеме. Элементарный объем представляет собой куб 0,05×0,05×0,05 мм.

Результаты

Мониторинг проникновения фотосенсибилизатора с помощью флюоресцентного имиджинга

Численное моделирование и эксперимент на фантомах. Поскольку ФС являются флюоресцентными маркерами, флюоресцентный имиджинг является наиболее распространенным подходом к оптическому мониторингу ФДТ, причем наличие двух пиков поглощения предоставляет дополнительные возможности для мониторинга присутствия ФС в тканях. Сравнение результатов численного моделирования и модельного эксперимента по измерению отношения сигналов флюоресценции при возбуждении на длинах волн 405 и 660 нм представлено на рис. 3.

Рис. 3. Зависимости отношения флюоресцентных сигналов при возбуждении флюоресценции фотосенсибилизатора на длинах волн 405 и 660 нм от глубины проникновения фотосенсибилизатора, полученные в рамках моделирования по методу Монте-Карло и в модельном эксперименте; концентрация фотосенсибилизатора составляла 0,05 мг/мл

Поскольку коэффициент поглощения биотканей для λ_ex=405 нм существенно выше, чем для λ_ex=660 нм, поглощение излучения на λ_ex=405 нм происходит преимущественно в приповерхностных слоях биоткани, в то время как для λ_ex=660 нм — и в более глубоких слоях, и поэтому отношение S_{λ=405 нм}/S_{λ=660 нм} монотонно спадает с увеличением толщины слоя, содержащего ФС. Количественное сравнение поглощенной дозы на различных глубинах в биоткани для разных длин волн будет проведено ниже. Наблюдается хорошее согласование модельного эксперимента и численной модели. Это говорит о том, что измерение отношения сигналов на этих двух длинах волн может служить эффективным индикатором глубины проникновения ФС, однако следует отметить, что для корректного применения этого подхода необходимо знать оптические характеристики исследуемой биоткани.

Эксперимент in vivo. Для проверки возможности использования отношения S_{λ=405 нм}/S_{λ=660 нм} в качестве индикатора глубины проникновения ФС был проведен пилотный in vivo эксперимент на коже человека. Типичные флюоресцентные изображения при возбуждении флюоресценции на λ_ex=405 нм и λ_ex=660 нм представлены на рис. 4, а и 4, б соответственно.

Рис. 4. Типичные флюоресцентные изображения кожи при облучении на длинах волн λ_ex=405 нм (а) и λ_ex=660 нм (б)

Результаты мониторинга проникновения ФС в кожу человека (внутренняя сторона предплечья, здоровый волонтер женского пола, 41 год) при поверхностной аппликации приведены на рис. 5. Как было показано в модельном эксперименте, отношение сигналов флюоресценции падает с увеличением глубины проникновения, что хорошо согласуется с динамикой, наблюдаемой в in vivo эксперименте. Для качественного сравнения на рисунке также приведены результаты моделирования для двух концентраций ФС — 0,05 и 0,5 мг/мл. При поверхностном нанесении ФС на биоткань объемное распределение ФС в ткани отличается от равномерного распределения, рассмотренного в численном моделировании и модельном эксперименте [25]. По оценкам (соотношение объема нанесенного ФС и площади нанесения) концентрация ФС в коже волонтера составила порядка 0,1–0,2 мг/мл. Кроме того, необходимо учесть, что оптические свойства кожи волонтера могут отличаться от оптических свойств фантома. Учитывая все вышесказанное, можно считать, что результаты in vivo эксперимента согласуются с результатами модельного эксперимента и численного моделирования, а модельные кривые можно использовать для оценки глубины проникновения ФС в кожу человека. Накопление ФС в коже человека подтверждалось результатами флюоресцентного имиджинга через 24 и 48 ч после эксперимента.

Рис. 5. Зависимости отношения флюоресцентных сигналов при возбуждении флюоресценции фотосенсибилизаторов на длинах волн 405 и 660 нм от глубины проникновения фотосенсибилизаторов, полученные в рамках моделирования по методу Монте-Карло (для концентраций 0,05 и 0,5 мг/мл), а также динамика отношения флюоресцентных сигналов при возбуждении флюоресценции фотосенсибилизатора «Фотодитазин» на длинах волн 405 и 660 нм в in vivo эксперименте

Таким образом, отношение флюоресцентных сигналов, соответствующих различным длинам волн возбуждения ФС, может служить инструментом для дифференциации глубин проникновения ФС на 1,5–2,0 мм (предел зависит от оптических свойств ткани и концентрации накопленного ФС). Последнее ограничение связано с лимитированным проникновением света в биоткани.

Планирование фотодинамической терапии с помощью моделирования по методу Монте-Карло

Вычисление распределения освещенности и поглощенной световой дозы. Одним из факторов, определяющих эффективность процедуры ФДТ, является распределение поглощенного воздействующего излучения в биологических тканях так называемой световой дозы. Таким образом, важным этапом в планировании ФДТ является изучение распространения излучения в неоднородных средах и проведение оценок распределения поглощенной доли излучения. Наиболее перспективным подходом для решения данных задач является численное моделирование методом Монте-Карло.

В рамках настоящего исследования методом Монте-Карло были рассчитаны карты распределения освещенности и поглощенной световой дозы в модельном образце, имитирующем многослойную структуру кожи человека, в случае, когда образец освещается излучением на длинах волн 405 и 660 нм (рис. 6, 7 соответственно), причем световая доза на поверхности ткани составляет 50 Дж/см² (0,5 Дж/мм²). Представленные карты позволяют наглядно оценить распределение освещенности и поглощенной дозы по глубине.

Рис. 6. Карты распределения освещенности (цветовой шкалой отображена величина в Дж/мм²) — а и поглощенной световой дозы (цветовой шкалой отображена величина в Дж/мм³) — б, соответствующие длине волны излучения 405 нм

Рис. 7. Карты распределения освещенности (цветовой шкалой отображена величина в Дж/мм²) — а и поглощенной световой дозы (цветовой шкалой отображена величина в Дж/мм³) — б, соответствующие длине волны 660 нм

При планировании ФДТ значение имеет именно поглощенная доза, поскольку она характеризует интенсивность фотодинамической реакции. Из представленных зависимостей можно видеть, что при облучении на длине волны 405 нм основной фотодинамический эффект будет наблюдаться в ткани на глубинах до 0,5 мм, в то время как при длине волны 660 нм эта величина составит порядка 2 мм.

Влияние вариации оптических свойств на распределение поглощенной световой дозы. Отдельно было исследовано влияние вариации оптических свойств на распределение поглощенной световой дозы. С этой целью моделирование распределения поглощенной световой дозы по методу Монте-Карло проводили для трехслойной среды с оптическими параметрами, соответствующими оптическим свойствам биоткани кожи на длинах волн 405 и 660 нм (см. табл. 1), однако коэффициенты поглощения и рассеяния отдельно варьировались в пределах ±60% относительно базовых значений.

На рис. 8, а и рис. 9, а представлено сравнение поглощенной световой дозы на трех разных глубинах (0,1; 0,5 и 1 мм) при вариации коэффициента поглощения модельной среды и фиксированном коэффициенте рассеяния в случае зондирования образца излучением на длинах волн 405 и 660 нм соответственно. На длине волны 405 нм коэффициент поглощения рогового слоя, толщина которого в модели составляет 0,05 мм, значительно превышает коэффициенты поглощения последующих слоев. Таким образом, значительную потерю веса фотон претерпевает, проходя роговой слой (см. рис. 8, а). Данная тенденция сохраняется и при одновременной вариации величины коэффициента поглощения в слоях модельной биоткани. Однако уменьшение коэффициента поглощения влечет уменьшение доли потерянного фотоном веса на малых глубинах и рост поглощенной световой дозы на больших глубинах.

Рис. 8. Сравнение поглощенной дозы в трехслойной модели кожи на трех глубинах при вариации коэффициента поглощения (а) и коэффициента рассеяния (б) на ±30 и ±60% при облучении образца на длине волны 405 нм

При вариации коэффициентов поглощения слоев при длине волны 660 нм (см. рис. 9, а) на глубинах 0,1 и 0,5 мм наибольшая поглощенная световая доза соответствует базовым значениям, затем ее величина убывает как при увеличении коэффициента поглощения, так и при его уменьшении. Здесь конкурируют два эффекта: описанный выше эффект, когда при увеличении поглощения в верхних слоях меньшая доза доходит и, следовательно, поглощается в более глубоких слоях, и эффект уменьшения поглощения при уменьшении непосредственно величины коэффициента поглощения.

Рис. 9. Сравнение поглощенной дозы на трех глубинах при вариации коэффициента поглощения (а) и коэффициента рассеяния (б) на ±30 и ±60% при облучении образца на длине волны 660 нм

На рис. 8, б и рис. 9, б представлено аналогичное сравнение поглощенной световой дозы на трех разных глубинах, но при вариации коэффициента рассеяния модельной среды и фиксированном коэффициенте поглощения. В этом случае величина световой дозы на всех трех глубинах растет с уменьшением коэффициента рассеяния в среде. Действительно, в средах с большим коэффициентом рассеяния фотонам, чтобы достичь определенной глубины, требуется преодолеть больший путь ввиду существенного многократного рассеяния, что влечет за собой значительное уменьшение их веса за счет поглощения еще на меньших глубинах.

Таким образом, установлено, что при планировании ФДТ необходимо учитывать распределение как освещенности, так и поглощенной дозы, причем при одинаковой падающей дозе распределения существенно зависят от длины волны и от локальных оптических характеристик ткани. Численное моделирование методом Монте-Карло позволяет более точно оценить распределение падающей световой энергии в биоткани, причем в ряде случаев зависимость от оптических характеристик носит нелинейный характер.

Обсуждение. Для повышения эффективности процедуры ФДТ необходим контроль распределения и выгорания ФС в ткани, а также информация о распределении воздействующего излучения оптического диапазона. Поскольку ФС обладают флюоресценцией, контроль распределения и выгорания можно осуществлять методами оптического имиджинга, а для оценки распределения световой дозы внутри биоткани можно применять методы численного моделирования распространения излучения в неоднородных средах.

В настоящей работе обсуждаются подходы к мониторингу проникновения ФС хлоринового ряда в биоткань при местной поверхностной аппликации методами флюоресцентного имиджинга и оценки распределения световой дозы в биоткани с помощью численного моделирования методом Монте-Карло.

Показано, что при применении флюоресцентного имиджинга для оценки динамики проникновения ФС хлоринового ряда эффективно использовать отношения сигналов флюоресценции при возбуждении ФС на длинах волн 405 и 660 нм. Отмечено монотонное спадание этого отношения с увеличением глубины проникновения как в численном, так и в модельном эксперименте. Результаты хорошо согласуются с результатами пилотного in vivo эксперимента, в котором отношение сигналов монотонно спадает с течением времени.

Посредством численного моделирования методом Монте-Карло распределения поглощенной световой дозы в модельном образце, представляющем собой упрощенную трехслойную модель кожи человека, была обнаружена существенная зависимость поглощенной дозы от локальных оптических свойств биоткани на характерных глубинах 0,1; 0,5 и 1,0 мм. Стоит заметить, что данная зависимость имеет разный характер на рассматриваемых длинах волн — 405 и 660 нм. В частности, для длины волны 405 нм при увеличении коэффициентов поглощения и рассеяния слоев модельной биоткани наблюдается монотонное уменьшение доли поглощенного излучения на всех трех рассматриваемых глубинах при одинаковой падающей световой дозе. Однако при вариации оптических свойств, соответствующих длине волны 660 нм, на малых глубинах наибольшая поглощенная световая доза соответствует базовым значениям, затем ее значение убывает как при увеличении коэффициента поглощения, так и при его уменьшении. Вариация оптических характеристик в реальных биотканях может достигать 30%, поэтому учет индивидуальных особенностей и оценка распределения поглощенной световой дозы в численных экспериментах методом Монте-Карло с последующей корректировкой порядка проведения ФДТ могут существенно повысить эффективность процедуры.

Благодарности. Авторы благодарны Н.М. Шаховой, В.И. Плеханову и С.В. Гамаюнову за полезные обсуждения.

Финансирование исследования. Работа поддержана Российским научным фондом, проект №17-15-01264.

Конфликт интересов отсутствует.

Литература

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.