Studio clinico prospettico multicentrico del sistema intelligente di spettroscopia Raman del siero per la diagnosi del cancro alla prostata

Attualmente, lo strumento di screening clinico più comunemente utilizzato si basa sull'esame dell'antigene prostatico specifico (PSA). Poiché il PSA è un marcatore tessuto-specifico piuttosto che tumore-specifico, ha una bassa specificità e sensibilità per il cancro alla prostata. Sebbene questi modelli diagnostici correlati al PSA (PHI, 4Kscore) abbiano dimostrato di migliorare la sensibilità e la specificità della diagnosi precoce del cancro alla prostata, non soddisfano ancora i requisiti di una diagnosi accurata. Pertanto, è estremamente importante sviluppare uno strumento diagnostico con maggiore specificità, sensibilità e accuratezza nell'attuale strategia di screening del tumore alla prostata.

La spettroscopia Raman (Raman Spectrum, RS) come tecnologia di rilevamento molecolare del materiale non invasiva e ad alta specificità, può essere ottenuta a livello molecolare, quindi sensibile per rilevare campioni biologici proteine ​​​​correlate al metabolismo del tumore, acidi nucleici, lipidi e composizione zuccherina di bio -modifiche molecolari. Come hanno sottolineato gli scienziati in una letteratura in "revisioni della società chimica" nel 2020, sebbene la tecnologia SERS abbia mostrato una buona efficacia diagnostica in molti studi preclinici su più tumori, è limitata a una dimensione del campione generalmente piccola e manca di convalida esterna. Pertanto, è necessario uno studio clinico degli spettri Raman per la diagnosi del tumore, che soddisfi i seguenti requisiti: 1. È necessaria un'applicazione obiettiva, rapida e pratica dell'elaborazione dei dati spettrali Raman e il metodo di apprendimento profondo può essere il miglior metodo di classificazione; 2. Richiede campioni clinici multicentrici e di grandi dimensioni per addestrare il modello diagnostico di deep learning e verificarne la reale efficacia attraverso dati esterni di studio prospettico.

Nel nostro studio preliminare, abbiamo raccolto dati sugli spettri Raman da un'ampia coorte di 2899 pazienti e costruito un sistema diagnostico intelligente Raman basato sul modello CNN. Il sistema diagnostico intelligente ha raggiunto una precisione dell'83%. Al fine di ottenere il più alto livello di evidenza clinica e realizzare veramente la trasformazione clinica, questo studio clinico prospettico multicentrico è progettato per verificare il sistema diagnostico intelligente per la diagnosi precoce del cancro alla prostata.