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Real-time, macroscopic shortwave infrared Raman imaging for surgical and pre-clinical applications

Este artículo introduce la imagen Raman de infrarrojo de onda corta (SWIR) macroscópica y en tiempo real, una técnica sin marcadores que supera las limitaciones tradicionales de la autofluorescencia para proporcionar una visualización química de alto contraste, similar a la de la RM, de la dinámica de los tejidos, los marcadores de enfermedades y las estructuras anatómicas críticas para una mejor guía quirúrgica y diagnóstico preclínico.

Autores originales: Oliver Bruns, Bernardo Arús, Joycelyn Yiu, Julia Barthel, Simon Härtl, Julia Correa Remus, Rudi Apolle, Jakob Lingg, Anja Hofmann, Amy Fumo, Honglei Ji, Giuseppe Balsamo, Carolin Jethwa, Roy Park, Jam

Publicado 2026-07-22

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CC BY 4.0

Autores originales: Oliver Bruns, Bernardo Arús, Joycelyn Yiu, Julia Barthel, Simon Härtl, Julia Correa Remus, Rudi Apolle, Jakob Lingg, Anja Hofmann, Amy Fumo, Honglei Ji, Giuseppe Balsamo, Carolin Jethwa, Roy Park, James Henderson, Kanuj Mishra, Iuliia Mukha, Ke Guo, Ute Nimtschke, Kalina Bamberger, Andre Stiel, Donato Santovito, Christian Weber, Christian Reeps, Max Kemper, Rebecca Bütof, Martin Wagner, Matthias Miederer, Maria Rohm, Alexander Bartelt, Tulio Valdez, Andriy Chmyrov

Artículo original bajo licencia CC BY 4.0 (https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/). ✨ Esta es una explicación generada por IA del artículo a continuación. No ha sido escrita ni avalada por los autores. Para mayor precisión técnica, consulte el artículo original. Leer descargo de responsabilidad completo

Imagina que estás intentando encontrar a un amigo específico en una habitación llena de gente y con niebla. Si simplemente enciendes una linterna normal, la niebla (que es como el brillo natural de tu propio cuerpo) se interpone en el camino, haciendo que todos parezcan una mancha borrosa y brillante. No puedes distinguir quién lleva un sombrero rojo y quién uno azul. Este es un gran problema para los médicos que intentan ver dentro del cuerpo humano o para los científicos que estudian diminutos seres vivos. Necesitan una forma de ver la "ropa química" de los diferentes tejidos —como saber si un punto es grasa, agua o hueso— sin utilizar tintes o agujas.

Durante mucho tiempo, los científicos han utilizado una técnica llamada dispersión Raman, que es como escuchar el "zumbido" o la vibración única de las moléculas para identificarlas. Pero este zumbido es usualmente muy silencioso, y en la luz visible que usamos todos los días, el propio brillo del cuerpo (autofluorescencia) es tan fuerte que ahoga la señal. Es como intentar escuchar un susurro en un concierto de rock. Sin embargo, existe una parte especial del espectro de luz llamada "infrarrojo de onda corta" (SWIR). Piensa en esto como una frecuencia secreta donde la niebla se despeja y el cuerpo se vuelve mucho más transparente. Al combinar esta ventana clara con la capacidad de escuchar las vibraciones moleculares, los investigadores podrían finalmente ser capaces de ver la composición química de los tejidos en tiempo real, directamente en el quirófano.

Esto es exactamente lo que ha logrado el equipo dirigido por Oliver Bruns y Bernardo Arús. Han construido un nuevo tipo de "cámara química" que utiliza luz infrarroja de onda corta para tomar fotografías de las vibraciones químicas dentro de los seres vivos. En lugar de solo ver formas, esta cámara ve de qué están hechas las cosas. Descubrieron que al proyectar luz con longitudes de onda entre 892 y 1064 nanómetros, podían silenciar por completo el brillo natural del cuerpo. Esto les permitió escuchar el "susurro" de las moléculas con claridad, incluso a través de la piel y sobre áreas grandes, sin necesidad de inyectar ningún tinte especial.

Los investigadores probaron esta cámara mágica en ratones, manos humanas e incluso dentro de un quirófano con cerdos y un cadáver humano. Descubrieron que la cámara podía detectar instantáneamente la diferencia entre el tejido graso y el tejido acuoso. Por ejemplo, podían ver las almohadillas de grasa brillando en verde y los músculos o ganglios linfáticos brillando en azul, solo con mirar sus firmas químicas. En un ratón vivo, observaron cómo la grasa desaparecía cuando el animal ayunaba y reaparecía cuando volvía a comer, todo sin tocar al animal. También la utilizaron en muestras de tejido humano para encontrar enfermedad del hígado graso y para detectar depósitos peligrosos de calcio en arterias obstruidas, cosas que suelen ser difíciles de ver sin cortar el tejido y teñirlo.

Lo más emocionante es que convirtieron esto en una herramienta en tiempo real para los cirujanos. En el quirófano, demostraron que la cámara podía encontrar ganglios linfáticos y nervios ocultos que eran invisibles bajo la luz blanca normal porque estaban enterrados en grasa. La cámara actuaba como un rayo X superpotenciado que no necesitaba una gran máquina o imanes; solo necesitaba luz. Podía mostrarle a un cirujano exactamente dónde estaba escondido un nervio en un mar de grasa, ayudándole a evitar cortarlo por error. El sistema funciona rápido, tomando una foto cada segundo, lo cual es lo suficientemente veloz como para guiar la mano de un cirujano mientras trabaja.

El artículo sugiere que esta tecnología podría cambiar la forma en que se realizan las cirugías. Al dar a los médicos un "mapa químico" del cuerpo en tiempo real, podrían tomar mejores decisiones sobre qué cortar y qué salvar. Aunque los investigadores están muy seguros de sus mediciones —mostrando claras diferencias químicas en ratones, cerdos y muestras humanas— presentan esto como una poderosa nueva herramienta que está lista para ser probada en cirugías reales, más que como un producto terminado que resuelve todos los problemas médicos instantáneamente. Demostraron que funciona para ver cosas que antes eran invisibles, abriendo la puerta a un futuro donde la cirugía sea guiada por la verdad química del propio tejido.

Resumen Técnico: Imagen de Raman en el Infrarrojo Corto de Onda en Tiempo Real y Macroscópica

Planteamiento del Problema
La imagen óptica ha transformado la investigación biomédica, particularmente en el rango del infrarrojo de onda corta (SWIR, 1000–1700 nm), donde los tejidos biológicos exhiben una reducción en la dispersión y la autofluorescencia en comparación con las ventanas del visible y el infrarrojo cercano. Si bien la dispersión Raman es una técnica poderosa para el análisis químico sin marcadores, su aplicación se ha visto limitada en gran medida a escalas micro y mesoscópicas. La imagen Raman macroscópica ha seguido siendo un desafío porque, en longitudes de onda del visible e infrarrojo cercano, la autofluorescencia del tejido abruma las señales Raman intrínsecamente débiles. Los enfoques de campo amplio existentes se ven obstaculizados por este ruido de fondo, mientras que los métodos basados en escaneo sufren de las desventajas inherentes entre velocidad, área y resolución, requiriendo a menudo minutos u horas para cubrir campos de visión quirúrgicos. En consecuencia, existe una falta de técnicas capaces de proporcionar identificación química rápida y sin marcadores sobre áreas de tejido extensas para la guía intraoperatoria o el monitoreo preclínico de cuerpo completo.

Metodología
Los autores desarrollaron un sistema de imagen Raman de campo amplio en el rango SWIR diseñado para visualizar la dispersión Raman espontánea sobre campos de visión que se aproximan a los 100 cm². La innovación central radica en desplazar la ventana de detección al rango SWIR mediante la utilización de longitudes de onda de iluminación entre 892 nm y 1064 nm.

Diseño del Sistema: Se crearon dos implementaciones. La primera es un sistema estacionario de alta relación señal-ruido (SNR) que utiliza un detector InGaAs de gran formato y enfriamiento profundo con tiempos de exposición de 10 a 300 segundos por canal. La segunda es un sistema compacto y portátil optimizado para el uso intraoperatorio en tiempo real, capaz de adquirir fotogramas combinados de doble canal a aproximadamente 1 fotograma por segundo (fps) con tiempos de exposición de 0.1 segundos por canal.
Principio Óptico: El sistema emplea iluminación difusa con longitudes de onda láser específicas. Filtros de paso de banda estrechos capturan selectivamente la luz dispersada correspondiente a desplazamientos Raman específicos (por ejemplo, modos vibracionales CH y OH). La longitud de onda de detección ( $\lambda$ ) se calcula basándose en la longitud de onda de iluminación y el desplazamiento Raman.
Supresión de la Autofluorescencia: Un requisito de ingeniería crítico fue la supresión de la luz parásita del láser a niveles significativamente inferiores a la señal Raman, lo que requirió un conjunto de filtros con una densidad óptica efectiva de 16–18. El estudio demostró que, al utilizar longitudes de onda de iluminación $\ge$ 892 nm, la señal Raman de los componentes tisulares (específicamente la región CH en el tejido adiposo) se vuelve dominante sobre la autofluorescencia, eliminando la necesidad de sustracción de autofluorescencia compleja o desmezcla espectral.
Validación: El sistema fue validado utilizando mezclas in vitro (agua y aceite de oliva), muestras de tejido ex vivo (órganos de ratón, placas ateroscleróticas humanas) y modelos in vivo (ratones, cerdos y donantes de cuerpo humano). La validación transmodal se realizó frente a mapas de grasa de Resonancia Magnética (RM).

Contribuciones Clave y Resultados

Superar la Barrera de la Autofluorescencia: El estudio estableció empíricamente que las longitudes de onda de iluminación de 892 nm y superiores permiten que la dispersión Raman domine el fondo del tejido. Esto permite una imagen química de alto contraste sin necesidad de agentes de contraste o procesamiento de desmezcla espectral posterior.
Contraste Químico Macroscópico: El sistema visualizó con éxito distintos componentes químicos a través de amplios campos de visión. En ratones, diferenció el tejido adiposo subcutáneo (señal CH alta, que aparece verde) del tejido rico en agua como ganglios linfáticos y músculo (señal OH alta, que aparece azul) a través de la piel intacta.
Monitoreo No Invasivo de Enfermedades:
- Obesidad y Enfermedad Hepática: La técnica detectó un aumento del tejido adiposo en ratones genéticamente obesos e identificó la acumulación de lípidos (esteatosis) en hígados de ratones alimentados con una dieta deficiente en metionina y colina (MCD), correlacionándose con los hallazgos histológicos.
- Cambios Tisulares Dinámicos: El monitoreo longitudinal del ayuno y la realimentación en ratones mostró reducciones rápidas y la subsiguiente reposición de las señales CH de los adipocitos. El edema asociado a tumores también fue distinguible del tejido graso circundante.
Análisis Ex Vivo de Tejidos No Fijos: El sistema analizó placas ateroscleróticas humanas no fijadas, distinguiendo regiones calcificadas (señal $PO_4^{3-}$ ) y áreas ricas en lípidos (señal CH) sin necesidad de fijación, descalcificación o corte. Esto preservó la composición nativa del tejido, que suele verse alterada en la histología tradicional.
Guía Intraoperatoria en Tiempo Real:
- Modelos Porcinos: En un cerdo vivo bajo condiciones estándar de quirófano, el sistema portátil identificó ganglios linfáticos mesentéricos y nervios faciales embebidos en tejido adiposo que eran invisibles bajo luz blanca. El sistema proporcionó retroalimentación continua durante la disección.
- Aplicación Humana: La técnica se aplicó con éxito a un donante de cuerpo humano, identificando ganglios linfáticos inguinales con una calidad de imagen comparable a los experimentos porcinos. La confirmación histológica verificó la identidad de las estructuras resecadas.
Correlación con RM: La distribución espacial de la relación CH/OH de Raman SWIR tanto en ratones como en manos humanas se alineó estrechamente con los depósitos de grasa definidos por RM, demostrando que el método óptico proporciona un contraste de composición tisular similar a la RM, pero con una configuración compacta y no magnética.

Significancia y Reivindicaciones
El artículo afirma que la imagen Raman SWIF expande las capacidades de la imagen óptica hacia aplicaciones que requieren identificación bioquímica rápida sobre grandes áreas de tejido. Al integrar las propiedades ópticas favorables de la ventana SWIR con la especificidad química de la dispersión Raman, los autores presentan una estrategia práctica para la identificación intraoperatoria de estructuras anatómicas críticas (como ganglios linfáticos y nervios) que de otro modo estarían ocultas por el tejido adiposo.

Los autores enfatizan que este enfoque ofrece una alternativa sin marcadores a la imagen de fluorescencia basada en agentes de contraste y una alternativa más compacta y compatible con el flujo de trabajo que la RM intraoperatoria. La técnica se presenta como una plataforma prometedora para mejorar la toma de decisiones quirúrgicas y los resultados de los pacientes, proporcionando información anatómica similar a la de la resonancia magnética directamente en el campo quirúrgico. El trabajo establece la viabilidad de la imagen Raman de campo amplio en SWIR tanto para estudios preclínicos de cuerpo completo como para la guía quirúrgica clínica sin la necesidad de agentes de contraste exógenos.

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