Monikeskus, prospektiivinen kliininen tutkimus seerumin Raman-spektroskopia älykkäästä järjestelmästä eturauhassyövän diagnosoimiseksi

Tällä hetkellä yleisimmin käytetty kliininen seulontatyökalu perustuu eturauhasspesifisen antigeenin (PSA) tutkimukseen. Koska PSA on kudosspesifinen eikä kasvainspesifinen markkeri, sillä on alhainen spesifisyys ja herkkyys eturauhassyövälle. Vaikka näiden PSA:han liittyvien diagnostisten mallien (PHI, 4Kscore) on osoitettu parantavan eturauhassyövän varhaisen diagnoosin herkkyyttä ja spesifisyyttä, ne eivät silti täytä tarkan diagnoosin vaatimuksia. Siksi on äärimmäisen tärkeää kehittää diagnoosityökalu, jolla on korkeampi spesifisyys, herkkyys ja tarkkuus nykyisessä eturauhaskasvaimen seulontastrategiassa.

Raman-spektroskopia (Raman Spectrum, RS) ei-invasiivisena ja korkeaspesifisenä materiaalin molekyylin havaitsemisteknologiana, voidaan saada molekyylitasolla, joten se on herkkä havaitsemaan biologisia näytteitä kasvaimen aineenvaihduntaan liittyviä proteiineja, nukleiinihappoja, lipidejä ja bion sokerikoostumusta. -molekyylit muuttuvat. Kuten tutkijat huomauttivat kirjallisuudessa "kemian yhteiskunnan katsauksissa" vuonna 2020, vaikka SERS-tekniikka on osoittanut hyvän diagnostisen tehokkuuden monissa prekliinisissä tutkimuksissa useissa kasvaimissa, se rajoittuu yleensä pieneen otoskokoon ja siitä puuttuu ulkoinen validointi. Sitä varten tarvitaan kliininen Raman-spektrien tutkimus kasvaindiagnoosissa, joka täyttää seuraavat vaatimukset: 1. Tarvitaan objektiivista, nopeaa ja käytännöllistä Raman-spektritiedon käsittelyä ja syväoppimismenetelmä voi olla paras luokittelumenetelmä; 2. Se vaatii monikeskussia ja suuria kliinisiä näytteitä syväoppimisen diagnostisen mallin kouluttamiseen ja sen todellisen tehokkuuden varmistamiseen tulevaisuudentutkimuksen ulkoisten tietojen avulla.

Esitutkimuksessamme olemme keränneet Raman-spektritietoja suurelta 2899 potilaan ryhmältä ja rakentaneet CNN-malliin perustuvan älykkään Raman-diagnostiikkajärjestelmän. Älykäs diagnostiikkajärjestelmä saavutti 83 %:n tarkkuuden. Jotta saadaan korkeimman tason kliininen näyttö ja todella toteutetaan kliininen muutos, tämä tuleva monikeskustutkimus on suunniteltu varmistamaan älykäs diagnostiikkajärjestelmä eturauhassyövän varhaiseen diagnosointiin.