혈행성 전이에 대한 SERS 기반 혈청 분자 스펙트럼 스크리닝

폐암의 진단과 치료는 현대의학의 발전으로 많은 발전을 이루었지만, 대부분의 환자는 국소진행기나 원격전이로 진단되며, 특히 혈행성 전이를 통해 암이 다른 장기로 전이된 말기의 경우 더욱 그렇습니다. 이는 환자의 생존율을 크게 높일 뿐만 아니라 치료의 복잡성과 난이도도 증가시킵니다. 혈행성 전이는 폐암의 임상적 진행에 중요한 역할을 하며, 이의 복잡한 생물학적 과정은 임상 관리에 큰 어려움을 안겨줍니다. 혈행성 전이의 조기 발견은 어렵고, 전통적인 영상 방법은 작은 전이 병변을 발견하는 데 감도가 제한적입니다. 순환 종양 세포(CTC)의 새로운 기술은 높은 검출 비용과 기술적 요구 사항으로 인해 임상 적용이 제한되었습니다. 따라서 혈행성 전이 폐암의 위험을 예측하기 위한 고감도, 고특이도, 간편성, 대중화 용이성, 저비용 기술의 연구 개발은 조기 진단과 보다 정확한 치료를 위해 매우 중요합니다. 비침습적, 고도로 특이적인 분자 검출 기술인 라만 분광법(RS)은 생물학적 시료 내 종양 대사와 관련된 단백질, 핵산, 지질, 당 등의 생체분자를 분자 수준에서 검출할 수 있습니다. 이 기술을 기반으로 개발된 표면 강화 R 분광법(SERS)은 고감도 생체분자 분석을 위한 가능한 방법 중 하나입니다. SERS 기술은 다양한 종양에 대한 수많은 전임상 연구에서 진단 결과를 보여 주었지만 표본 크기가 작아 제한적이며 외부 검증이 부족합니다. 따라서 종양 진단에 대한 임상 연구가 필요하며, 다음과 같은 요구사항을 가지고 있다. 1. 객관적이고 신속하며 실용적인 라만 분광학 데이터 처리 방법이 필요하며 딥러닝 방법이 가장 좋은 분류 방법이 될 수 있다. 2. 딥러닝 진단 모델을 트레이닝하기 위해서는 다기관, 대규모 표본 임상 샘플이 필요하며, 전향적 연구에서 얻은 외부 데이터를 통해 실제 성능을 검증해야 합니다. 이전 연구에서 연구자들은 폐 악성 종양이 있는 23명의 환자 집단으로부터 혈청 라만 분광학 데이터를 수집하고 학습 모델을 기반으로 비소세포폐암(NSCLC)의 혈행성 전이에 대한 지능형 라만 진단 시스템을 개발했습니다. 95%. 최고 수준의 임상 증거를 얻고 실제로 임상적 전환을 달성하기 위해 이 전향적 다기관 임상 목표는 NSCLC에서 혈행성 전이의 조기 진단을 위한 지능형 진단 시스템의 사용을 검증하는 것입니다.