Screening spettrale molecolare del siero basato su SERS per noduli proliferativi polmonari benigni e maligni (SERS on lung)

Nel 2020 si sono verificati circa 19,3 milioni di nuovi casi di cancro e quasi 10 milioni di decessi per cancro in tutto il mondo. Tra questi, il numero di nuovi casi di cancro ai polmoni è stato di circa 2,21 milioni, pari all’11,4% del numero totale di nuovi casi di cancro. Ci sono stati circa 1,8 milioni di decessi per cancro ai polmoni, al primo posto tra i decessi per cancro. In quell’anno, il numero di nuovi casi di cancro ai polmoni in Cina fu di 816.000, pari al 37% del totale mondiale. Nel 2022, l’ultimo numero di casi di cancro ai polmoni in Cina è aumentato a 1,0606 milioni e il numero di decessi per cancro ai polmoni è stato di 733.000. In termini di tasso di sopravvivenza a 5 anni dei pazienti affetti da cancro al polmone, i dati pubblicati nel 2018 in Cina (2012-2015) erano del 19,7%, che rappresenta ancora un ampio divario rispetto al tasso complessivo di sopravvivenza a 5 anni del cancro del 46,6% entro il 2030. proposto nel "Piano di attuazione dell'azione per la prevenzione e il controllo del cancro in Cina sana (2023-2030)". La prognosi del cancro del polmone nelle diverse fasi è molto diversa. Il tasso di sopravvivenza a 5 anni del cancro del polmone in stadio I è del 77% ~ 92%, mentre il tasso di sopravvivenza a 5 anni del cancro del polmone in stadio IIIA ~ IVB è dello 0 ~ 36%. Pertanto, la diagnosi e il trattamento precoci del cancro del polmone sono la chiave per migliorare il tasso di sopravvivenza a 5 anni del cancro del polmone e migliorare la prognosi dei pazienti. Tuttavia, la maggior parte dei pazienti affetti da cancro ai polmoni si trova già nella fase avanzata della malattia al momento della diagnosi e hanno perso l’opportunità di un trattamento radicale. Il motivo principale è che il lavoro di prevenzione primaria e secondaria non viene svolto a sufficienza. È necessario sviluppare tecnologie avanzate e integrarle nelle linee guida di consenso per un'ampia promozione.

I noduli polmonari sono manifestazioni precoci del cancro ai polmoni. Con la diffusione dello screening TC del torace negli esami fisici, negli esami fisici vengono rilevati sempre più noduli polmonari, inclusi vari tipi di piccoli noduli, come lesioni infiammatorie, lesioni tumorali benigne e lesioni tumorali maligne. Per identificare questi tipi di noduli, i medici spesso valutano le caratteristiche dell'imaging bidimensionale dei noduli in base alla loro esperienza personale, come il diametro del piano, la presenza di bave, lobi, calcificazione e altre caratteristiche per valutare la probabilità di malignità del polmone noduli, ma l’accuratezza nel giudicare i noduli benigni e maligni in questo modo è strettamente correlata all’esperienza e all’anzianità dei medici, e diversi medici hanno giudizi diversi sugli stessi noduli. Al momento, non esiste un consenso unificato sulla diagnosi e sulle strategie di trattamento dei noduli polmonari raccomandate da molteplici linee guida di consenso internazionali. Nelle strutture di gestione della sanità pubblica, lo sviluppo e l’implementazione di un programma completo di screening del cancro polmonare dei noduli polmonari è un compito complesso e impegnativo. La ricerca e la proposta di tecnologie di screening del cancro del polmone ad alta sensibilità e specificità, nonché semplici, facili da diffondere e a basso costo sono una parte indispensabile del sistema sanitario. Inoltre, a causa dell’incoerenza delle linee guida per la diagnosi e le strategie di trattamento dei noduli polmonari, il fenomeno della sovradiagnosi e del trattamento dei noduli polmonari è comune anche nella pratica clinica. Come evitare la sovradiagnosi e il trattamento richiedono maggiore attenzione. Pertanto, è nostra responsabilità migliorare attivamente l’accuratezza della previsione del cancro del nodulo polmonare, ridurre il tasso di sovradiagnosi e trattamento e aumentare il tasso di intervento precoce per il cancro del polmone. Tra i metodi di screening esistenti per il cancro polmonare precoce, i test di laboratorio (in particolare l'uso di sangue, urina o altre biopsie liquide) rappresentano un metodo di previsione precoce a basso costo, non invasivo e facilmente ripetibile rispetto agli esami per immagini o istopatologici, rilevando specifici biomarcatori del cancro come il DNA tumorale circolante, proteine, metaboliti del cancro e persino esosomi di derivazione cellulare e cellule tumorali circolanti. Tuttavia, ci sono ancora molte sfide, tra cui: 1) Non esistono biomarcatori tumorali efficaci e abbondanti per il cancro del polmone; 2) Non esiste un metodo semplice e fattibile per individuare il cancro, soprattutto nella fase asintomatica; 3) Non esiste una piattaforma di analisi completa per grandi set di dati per distinguere tra popolazioni sane e popolazioni colpite da cancro ai polmoni.

La spettroscopia Raman (RS) è una tecnologia di rilevamento molecolare dei materiali non invasiva e altamente specifica che può essere ottenuta a livello molecolare per rilevare in modo sensibile i cambiamenti nelle biomolecole composte da proteine, acidi nucleici, lipidi e zuccheri correlati al metabolismo tumorale nei campioni biologici. La spettroscopia Raman con miglioramento della superficie (SERS) sviluppata sulla base di questa tecnologia è uno dei metodi fattibili per la tecnologia di analisi biomolecolare altamente sensibile. Sebbene la tecnologia SERS abbia mostrato buoni effetti diagnostici in un gran numero di studi preclinici su tumori multipli, è limitata dalla dimensione generalmente ridotta del campione e dalla mancanza di verifica esterna. Pertanto, è necessario condurre una ricerca clinica sull'uso della spettroscopia Raman per la diagnosi dei tumori, che soddisfi i seguenti requisiti: 1. Sono necessari metodi di elaborazione dei dati della spettroscopia Raman oggettivi, rapidi e pratici e i metodi di apprendimento automatico e profondo possono essere i migliori metodi di classificazione; 2. Sono necessari campioni clinici multicentrici e di grandi dimensioni per addestrare modelli diagnostici di deep learning e la loro reale efficacia è verificata da dati esterni provenienti da studi prospettici.

Nel nostro studio precedente, abbiamo raccolto dati di spettroscopia Raman sul siero da una coorte di 191 pazienti con noduli polmonari e creato un sistema di diagnosi intelligente Raman per noduli polmonari benigni e maligni basato su un modello di apprendimento automatico. La precisione di questo sistema di diagnosi intelligente ha raggiunto l'89,7%. Al fine di ottenere il massimo livello di evidenza clinica e realizzare una reale trasformazione clinica, questo studio clinico prospettico e multicentrico mira a verificare l’utilizzo di questo sistema di diagnosi intelligente per la diagnosi precoce dei noduli polmonari maligni.