Text

Klasifikasi Sediaan Blok Parafin Jaringan Usus Halus Mencit Normal, Radang, dan Prekanker menggunakan Spektrofotometri Reflektansi VIS-NIR = Classification of Normal, Inflamed, and Precancerous Paraffin Embedded Mice Small Intestine Tissue Block with VIS-NIR Light Reflectance Spectrophotometry.

Latar belakang: Kanker usus halus merupakan kanker dengan prevalensi langka yaitu < 5% dari kanker saluran pencernaan tetapi insidensinya meningkat drastis beberapa dekade terakhir. Tanda dan gejala dari kanker usus halus bersifat tidak spesifik dan muncul pada fase lanjutan sebagai komplikasi. Hingga saat ini pemeriksaan definitif masih bergantung pada ahli patologi anatomi, dimana pemeriksaan tersebut bersifat subjektif dan kualitatif. Untuk meminimalisir kesalahan dalam klasifikasi lesi usus halus, dibutuhkan metode objektif kuantitatif terdigitalisasi. Spektrofotometri merupakan cara telah banyak dikembangkan untuk mendiagnosis kanker dan spektrum VIS-NIR memiliki potensi untuk berpenetrasi lebih dalam pada jaringan. Tujuan: Menganalisis potensi spektrofotometri cahaya reflektansi VIS-NIR dalam jaringan membedakan jaringan normal, radang, dan prekanker usus halus mencit. Metode: Sampel berupa bahan biologis tersimpan blok parafin usus halus mencit Mus musculus yang sudah diklasifikasikan secara histopatologis sebagai normal, radang, dan prekanker. Dilakukan pengukuran intensitas cahaya reflektansi pada 454 panjang gelombang dari spektrum VIS-NIR menggunakan spektrofotometer. Data dianalisis menggunakan SPSS 20.0 dan machine learning pada Orange Data Mining. Hasil dan Pembahasan: Sebanyak 91 dari 454 panjang gelombang memiliki perbedaan intensitas cahaya reflektansi bermakna (p < 0,05) pada perbandingan antara ketiga kelompok, sebagian besar berasal dari spektrum ungu-biru, merah, dan NIR. Panjang gelombang lainnya menunjukkan perbedaan bermakna pada sebagian perbandingan antarkelompok saja. Model machine learning dengan performa terbaik adalah SVM dengan akurasi 93,3%, presisi 94,4%, dan AUC 0,980. Kesimpulan: Metode spektrofotometri relfektansi VIS-NIR dapat membedakan sediaan blok parafin jaringan usus halus mencit karena perbedaan intensitas bermakna antara derajat lesi usus halus mencit.
Kata kunci: kanker usus halus, spektrofotometri reflektansi VIS-NIR, progresi lesi kanker


Introduction: Small intestine cancer has a very low prevalence of < 5% out of all gastrointestinal cancers but the incidence has increased drastically over the last few decades. Signs and symptoms regarding the cancer isn’t specific and often found as complications. As of now, definitive diagnosis is still done by pathologists, which is subjective. A quantitative digitalized method is needed to minimalize incorrect classification of lesions. Spectrophotometry is a method that is currently being developed to diagnose cancer and the VIS-NIR spectrum is known to have better potentials in penetrating tissues. Objective: The aim of this study is to analyze the potential of VIS-NIR light reflectance spectrophotometry to differentiate normal, inflamed, and precancerous mice small intestine tissues. Method: The samples are paraffin embedded Mus musculus small intestine tissue blocks that are classified by pathologists as normal, inflamed, and precancerous tissues. The light reflectance intensity is measured by a spectrophotometer in 454 wavelengths throughout the VIS-NIR spectrum. The data is analyzed using SPSS 20.0 and Orange Data Mining’s machine learning. Result and Discussion: 91 out of 454 wavelenghts have significant intensity diferrence (p < 0,05) in 3 group comparisons, most of them comes from the violetblue, red, and NIR spectrums. Other wavelengths show significant intensity difference in 1 or 2 group comparisons. SVM has the best performance in classifying the lesions with 93,3% accuracy, 94,4% precision, and AUC 0,980. Conclusion: VIS-NIR light reflectance spectrophotometry is able to differentiate the paraffin embedded mice small intestine tissue blocks because of the significant intensity difference between the lesions.
Keywords: small intestine cancer, VIS-NIR light reflectance spectrophotometry, cancer lesions progression