Estudo Clínico Prospectivo Multicêntrico do Sistema Inteligente de Espectroscopia Raman do Soro para o Diagnóstico do Câncer de Próstata

Atualmente, a ferramenta de triagem clínica mais comumente usada é baseada no exame do antígeno prostático específico (PSA). Como o PSA é um marcador específico de tecido e não específico de tumor, ele tem baixa especificidade e sensibilidade para o câncer de próstata. Embora tenha sido comprovado que esses modelos de diagnóstico relacionados ao PSA (PHI, 4Kscore) melhoram a sensibilidade e a especificidade do diagnóstico precoce do câncer de próstata, eles ainda não atendem aos requisitos de um diagnóstico preciso. Portanto, é de extrema importância o desenvolvimento de uma ferramenta diagnóstica com maior especificidade, sensibilidade e precisão na atual estratégia de rastreamento de tumores de próstata.

A espectroscopia Raman (Raman Spectrum, RS) como uma tecnologia de detecção molecular de materiais não invasiva e de alta especificidade, pode ser obtida em nível molecular, portanto, sensível para detectar proteínas, ácidos nucléicos, lipídios e açúcares relacionados ao metabolismo do tumor de amostras biológicas -mudanças de moléculas. Como os cientistas apontaram em uma literatura em "análises da sociedade química" em 2020, embora a tecnologia SERS tenha mostrado boa eficácia diagnóstica em muitos estudos pré-clínicos em múltiplos tumores, ela é limitada a um tamanho de amostra geralmente pequeno e carece de validação externa. Portanto, é necessário um estudo clínico de espectros Raman para diagnóstico de tumores, que atenda aos seguintes requisitos: 1. É necessária uma aplicação objetiva, rápida e prática do processamento de dados espectrais Raman e o método de aprendizado profundo pode ser o melhor método de classificação; 2. Requer amostras clínicas multicêntricas e grandes para treinar o modelo de diagnóstico de aprendizado profundo e verificar sua verdadeira eficácia por meio de dados externos de estudo prospectivo.

Em nosso estudo preliminar, coletamos dados de espectros Raman de uma grande coorte de 2899 pacientes e construímos um sistema de diagnóstico inteligente Raman baseado no modelo CNN. O sistema de diagnóstico inteligente alcançou precisão de 83%. A fim de obter o mais alto nível de evidência clínica e realmente realizar a transformação clínica, este estudo clínico multicêntrico prospectivo foi projetado para verificar o sistema de diagnóstico inteligente para o diagnóstico precoce do câncer de próstata.