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            拉曼光譜用于臨床醫療、癌癥的檢測與診斷

            閱讀:3076      發布時間:2011-11-7
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                   自上世紀90年代以來,隨著激光技術的進步及新型探測器CCD的工藝及應用逐漸成熟,拉曼光譜技術越來越得到廣泛的應用;不僅各種拉曼光譜儀器的成本不斷下降,其性能也不斷得到提升,已從一些傳統的拉曼技術逐漸擴展到像顯微共聚焦成像拉曼、表面增強拉曼、共振拉曼等綜合性拉曼光譜聯用技術,檢測器分類上主要有以CCD為代表的多通道拉曼光譜檢測及傅里葉變換拉曼光譜技術。拉曼光譜的應用也遍及諸如材料分析、寶石鑒定、安檢、爆炸物分析,生化、藥物、食品在線質量控制等。尤其是其快速、近乎無損的檢測方式,使得近年來在生物醫學、醫療診斷上的應用與研究得到越來越多學者的重視比如應用于癌病變組織檢測與診斷、血液成分分析、動脈硬化拉曼光譜檢測等。

                 以下為拉曼光譜在癌病變檢測方面上的兩個應用
             
            應用一:拉曼光譜用于子宮癌診斷
            將遺傳算法應用于拉曼光譜分析中,可以對子宮上的早期癌性組織做活體快速識別;這一項前瞻性工作被發表于zui近的《分析》(Analyst)雜志上。
            新加坡國立大學光學生物成像實驗室的Shiyamala Duraipandian, Wei Zheng ,Zhiwei Huang及國立大學醫院婦產腫瘤科的Joseph Ng, Jeffrey Low,A. Ilancheran解釋說子宮癌為世界范圍內第二大常規惡性腫瘤,也是第五大導致女性死亡的惡性腫瘤。早期準確的診斷尤為必要,但巴氏涂片檢查及陰道鏡等常規檢查存在固有的誤報及副作用。科學家們正在努力尋找可用于活體檢測,并能準確檢測癌前細胞是否形成或轉移的方法。發表在《分析》上的文章,解釋了他們如何將近紅外拉曼光譜應用于臨床癌前細胞檢測及如何去評價。他們采用遺傳算法-偏zui小二乘、判別分析(GA-PLS-DA)技術來解釋拉曼光譜。這種化學計量學分析能夠在癌變早期快速檢測宮頸組織的生物分子變化,即所謂的腫瘤轉換。
            研究者從征募的29名志愿者病人身上、從57個不同位置(35個位置正常,22個位置癌前病變)采集分析105幅拉曼光譜;采用遺傳算法及偏zui小二乘能夠獲得正常與病變組織拉曼光譜的顯著性差異信息。他們分析識別得到7個與組織內蛋白、核酸、血脂相關的拉曼光譜帶;研究者介紹說:“對癌早期診斷,診斷準確度82.9%(靈敏度72.5% (29/40),特異性89.2% (58/65))”。
            通過對比,巴氏涂片的靈敏度及特異性分別為30到87%,86到100%;然而它不能同時獲得高的檢測靈敏度及特異性。同樣,對子宮癌早期檢測,陰道鏡靈敏度可達96%,而特異性卻只有48%。“從正常良性組織中判別低度癌早期病變,即使在操作熟練的專家手中采用陰道鏡,判別也十分困難。因為良性組織的特征與低度病變組織十分相似”研究人員說到。所有這一切意味著,很多婦女可以除去不必要的活檢及治療,而讓腫瘤科醫生通過拉曼光譜得到更準確、積極的檢驗結果。
            研究人員提議通過采用近紅外拉曼光譜及強大的統計分析技術能夠*的改變子宮癌及早期癌變診斷問題。研究人員相信通過結合拉曼光譜與GA-PLS-DA及DCV技術,可以在分子水平上對子宮正常組織與癌變組織進行識別。
            研究人員現在正在對另外的50名病人進行活體拉曼光譜測量。據介紹,這將提供更為豐富的拉曼光譜數據,用于建立更為穩定的統計分析模型。他們也正在添加校正因子用于修正遺傳算法中諸如年齡差異、種族、人類乳頭狀腫瘤病毒(HPV)及是否吸煙等。這些校正因子zui終會添加到模型中用于改善精度。研究人員總結說“我們希望活體拉曼光譜結合GA-PLS-DA,DVC建模技術能夠在分子水平上,為臨床子宮癌及早期病變檢測上提供一種無損、快速辨別的實用工具”。
             
            應用二:拉曼光譜用于膀胱癌與前列腺癌的診斷
              科學家驗證了光纖近紅外拉曼光譜用于診斷膀胱癌和前列腺癌的可行性。英國的研究人員提出“光纖拉曼光譜作為一種光學技術可提供組織樣本的分子結構信息,因而可用于活體檢測、膀胱癌和前列腺癌的體外診斷”。
            P. Crow 和他的同事Derriford Hospital 指出“實驗室分析了膀胱鏡結果中29個凍結膀胱樣本的220張拉曼光譜和尿道前列腺切除術中38個凍結前列腺樣本的197張拉曼光譜,結果表明光纖近紅外拉曼光譜可用于膀胱移行細胞癌和前列腺癌的體外診斷。”
             
             “通過獨立的診斷算法分析這些與組織學特征相關的光譜信息可用于膀胱癌和前列腺癌的診斷。這種算法的準確性可通過分析病理樣本的拉曼光譜進行驗證。基于膀胱癌的算法可用于良性樣本(正常和膀胱炎)和惡性樣本(膀胱移行細胞癌)的區分診斷,準確度為84%?;谇傲邢侔┑乃惴捎糜诹夹詷颖荆?/span>良性前列腺增生前列腺炎)和惡性樣本(前列腺癌)的區分診斷,準確度為86%。”
             
            研究人員指出“研究結果表明臨床光纖拉曼光譜技術用于膀胱癌和前列腺癌的體外診斷,可提供客觀且較準確的結果。由于拉曼探頭可用于內窺鏡,腹腔鏡或其他開放性檢查過程中,因此,該法也可應用于活體研究。”
            Crow和他的同事在Urology上發表了他們的研究成果(光纖近紅外拉曼光譜用于診斷膀胱癌和前列腺癌的可行性研究.Urology, 2005;65(6):1126-1130
             
             

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