Criblage spectral moléculaire sérique basé sur le SERS pour les métastases hématogènes

Bien que la médecine moderne ait fait des progrès significatifs dans le diagnostic et le traitement du cancer du poumon, la plupart des patients sont diagnostiqués à un stade localement avancé ou avec des métastases à distance, en particulier aux stades avancés où le cancer s'est propagé à d'autres organes par métastases hématogènes. Cela non seulement augmente considérablement le taux de survie des patients, mais augmente également la complexité et la difficulté du traitement. Les métastases hématogènes jouent un rôle important dans la progression clinique du cancer du poumon ; ses processus biologiques complexes posent un énorme défi pour la prise en charge clinique. La détection précoce des métastases hématogènes est difficile et les méthodes d'imagerie traditionnelles ont une sensibilité limitée pour détecter les petites lésions métastatiques. La technologie émergente des cellules tumorales circulantes (CTC) a été limitée dans ses applications cliniques en raison de ses coûts de détection élevés et de ses exigences techniques. Par conséquent, la recherche et le développement de technologies à haute sensibilité, haute spécificité, simples, faciles à vulgariser et peu coûteuses pour prédire le risque de cancer du poumon à métastases hématogènes sont cruciales pour un diagnostic précoce et un traitement plus précis. La spectroscopie Raman (RS), une technologie de détection moléculaire non invasive et hautement spécifique, peut détecter des biomolécules telles que des protéines, des acides nucléiques, des lipides et des sucres liés au métabolisme tumoral dans des échantillons biologiques au niveau moléculaire. La spectroscopie R améliorée en surface (SERS), développée sur la base de cette technologie, est l'une des méthodes réalisables pour l'analyse biomoléculaire à haute sensibilité. Bien que la technologie SERS ait montré des résultats diagnostiques dans de nombreuses études précliniques sur diverses tumeurs, elle est limitée par la petite taille des échantillons et manque de validation externe. Par conséquent, des études cliniques sur le diagnostic des tumeurs par spectroscopie Raman sont nécessaires, avec les exigences suivantes : 1. Des méthodes de traitement des données de spectroscopie Raman objectives, rapides et pratiques sont nécessaires, et les méthodes d'apprentissage en profondeur peuvent être les meilleures méthodes de classification ; 2. Des échantillons cliniques multicentriques sur de grands échantillons sont nécessaires pour former des modèles de diagnostic d'apprentissage profond, et les performances réelles doivent être validées par des données externes provenant d'études prospectives. Dans une étude précédente, les enquêteurs ont collecté des données de spectroscopie Raman sérique auprès d'une cohorte de 23 patients atteints de tumeurs malignes du poumon et ont développé un système de diagnostic Raman intelligent pour les métastases hématogènes dans le cancer du poumon non à petites cellules (NSCLC) basé sur des modèles d'apprentissage, avec un taux de précision de 95%. Pour obtenir le plus haut niveau de preuves cliniques et parvenir véritablement à une traduction clinique, cette clinique prospective et multicentrique vise à valider l'utilisation de ce système de diagnostic intelligent pour le diagnostic précoce des métastases hématogènes dans le CPNPC.