Многоцентровое проспективное клиническое исследование интеллектуальной системы рамановской спектроскопии сыворотки для диагностики рака предстательной железы

В настоящее время наиболее часто используемый инструмент клинического скрининга основан на исследовании простатспецифического антигена (ПСА). Поскольку ПСА является тканеспецифическим, а не опухолеспецифическим маркером, он имеет низкую специфичность и чувствительность к раку предстательной железы. Хотя было доказано, что эти диагностические модели, связанные с ПСА (PHI, 4Kscore), улучшают чувствительность и специфичность ранней диагностики рака предстательной железы, они все еще не отвечают требованиям точной диагностики. Поэтому чрезвычайно важно разработать диагностический инструмент с более высокой специфичностью, чувствительностью и точностью в текущей стратегии скрининга опухолей простаты.

Спектроскопия комбинационного рассеяния (Raman Spectrum, RS) как неинвазивная и высокоспецифичная технология молекулярного обнаружения материалов, может быть получена на молекулярном уровне, таким образом, чувствительная к обнаружению биологических образцов белков, связанных с метаболизмом опухоли, нуклеиновых кислот, липидов и сахарного состава био - молекулярные изменения. Как отмечают ученые в литературе в «обзорах химического общества» в 2020 году, хотя технология SERS показала хорошую диагностическую эффективность во многих доклинических исследованиях множественных опухолей, она обычно ограничена небольшим размером выборки и не имеет внешней проверки. Для этого необходимо клиническое исследование спектров комбинационного рассеяния для диагностики опухолей, которое отвечает следующим требованиям: 1. Необходимо объективное, быстрое и практическое применение обработки спектральных данных комбинационного рассеяния, и метод глубокого обучения может быть лучшим методом классификации; 2. Требуются многоцентровые и большие клинические образцы для обучения диагностической модели глубокого обучения и проверки ее истинной эффективности с помощью внешних данных проспективного исследования.

В нашем предварительном исследовании мы собрали данные спектров комбинационного рассеяния от большой когорты из 2899 пациентов и построили интеллектуальную диагностическую систему комбинационного рассеяния на основе модели CNN. Интеллектуальная система диагностики достигла точности 83%. Это проспективное многоцентровое клиническое исследование предназначено для проверки интеллектуальной диагностической системы для ранней диагностики рака предстательной железы, чтобы получить самый высокий уровень клинических данных и действительно осуществить клиническую трансформацию.