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光譜技術(shù)+AI 為提升肺癌精準(zhǔn)診斷提供創(chuàng)新范例
2025年04月11日 09:35:57
來(lái)源：化工儀器網(wǎng) 點(diǎn)擊量：4557
近日，中國(guó)科學(xué)院合肥物質(zhì)院安光所環(huán)境光學(xué)中心FTIR團(tuán)隊(duì)與中國(guó)科學(xué)院合肥腫瘤醫(yī)院鄧慶梅團(tuán)隊(duì)合作，創(chuàng)新性地將傅里葉變換近紅外光譜技術(shù)(NIRS)與人工智能相結(jié)合，顯著提高了肺癌識(shí)別準(zhǔn)確率。
近年來(lái)，國(guó)家陸續(xù)出臺(tái)多項(xiàng)政策，鼓勵(lì)人工智能(AI)的快速發(fā)展創(chuàng)新，加速人工智能與其他產(chǎn)業(yè)的融合發(fā)展。在數(shù)字化轉(zhuǎn)型大潮的推動(dòng)下，人工智能已成為推動(dòng)各行各業(yè)創(chuàng)新與進(jìn)步的戰(zhàn)略性技術(shù)。
近日，中國(guó)科學(xué)院合肥物質(zhì)院安光所環(huán)境光學(xué)中心FTIR團(tuán)隊(duì)與中國(guó)科學(xué)院合肥腫瘤醫(yī)院鄧慶梅團(tuán)隊(duì)合作，創(chuàng)新性地將傅里葉變換近紅外光譜技術(shù)(NIRS)與人工智能相結(jié)合，顯著提高了肺癌識(shí)別準(zhǔn)確率。相關(guān)研究成果《基于雙跡二維近紅外光譜與機(jī)器學(xué)習(xí)的血紅蛋白指紋圖譜解碼：肺癌早期診斷新策略》發(fā)表于光譜學(xué)權(quán)威期刊SPECTROCHIMICA ACTA PART A-MOLECULAR AND BIOMOLECULAR SPECTROSCOPY。
在全球范圍內(nèi)，肺癌的發(fā)病率和死亡率居高不下，已成為嚴(yán)重威脅人類健康的疾病之一。面對(duì)這一挑戰(zhàn)，了解并采取有效的預(yù)防措施顯得尤為重要。肺癌的早期診斷是提高治療效果的有效途徑，主要采取的是影像學(xué)和痰液細(xì)胞學(xué)檢查等，然而，該診斷手段往往存在侵入性強(qiáng)、成本高以及準(zhǔn)確率不足等問(wèn)題，導(dǎo)致大多數(shù)患者在確診時(shí)已處于晚期。而本次研究，科研人員利用自主研發(fā)設(shè)備檢測(cè)血紅蛋白光譜特征，為非侵入性篩査提供了全新解決方案。
科研團(tuán)隊(duì)利用安光所FTIR團(tuán)隊(duì)自主研發(fā)的傅里葉變換近紅外光譜儀，開(kāi)展了針對(duì)肺癌患者血液成分的指紋光譜深入分析。通過(guò)運(yùn)用連續(xù)小波變換(CWT)和雙跡二維相關(guān)分析(2T2D-COS)等技術(shù)手段，研究人員成功捕捉并放大了血紅蛋白(Hb)二級(jí)結(jié)構(gòu)在分子振動(dòng)層面的細(xì)微差異。研究發(fā)現(xiàn)在4862cm-1、4615 cm-1和4432 cm-1三個(gè)特征波段，肺癌患者與健康對(duì)照組的Hb的二級(jí)結(jié)構(gòu)(如α螺旋與β折疊)存在顯著差異。
基于這些發(fā)現(xiàn)，科研團(tuán)隊(duì)利用機(jī)器學(xué)習(xí)算法構(gòu)建了早期肺癌的"光譜指紋"識(shí)別模型，臨床試驗(yàn)顯示，該診斷方法的準(zhǔn)確率高達(dá)97.50%，特異性也達(dá)到90.91%。
該研究成果標(biāo)志著我國(guó)科研團(tuán)隊(duì)在肺癌早期精準(zhǔn)診斷方面開(kāi)辟了全新的方向，也為光學(xué)醫(yī)學(xué)診斷領(lǐng)域提供創(chuàng)新范例。同時(shí)，也為未來(lái)的醫(yī)療臨床應(yīng)用奠定了堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)。目前，該研究成果申請(qǐng)了國(guó)家發(fā)明專利一項(xiàng)。這不僅是中國(guó)醫(yī)療科技的一大進(jìn)步，更是全球范圍內(nèi)肺癌防治領(lǐng)域的一重大突破。
素材來(lái)源：中國(guó)科學(xué)院合肥物質(zhì)科學(xué)研究院
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