Молекулярно-спектральный скрининг сыворотки на основе SERS на предмет гематогенных метастазов

Хотя современная медицина добилась значительных успехов в диагностике и лечении рака легких, у большинства пациентов диагноз диагностируется на местно-распространенной стадии или с отдаленными метастазами, особенно на поздних стадиях, когда рак распространился на другие органы посредством гематогенных метастазов. Это не только существенно увеличивает выживаемость больных, но и увеличивает сложность и трудность лечения. Гематогенное метастазирование играет важную роль в клиническом прогрессировании рака легких, его сложные биологические процессы представляют огромную проблему для клинического лечения. Раннее выявление гематогенных метастазов затруднено, а традиционные методы визуализации имеют ограниченную чувствительность при обнаружении небольших метастатических поражений. Новая технология циркулирующих опухолевых клеток (ЦОК) имеет ограниченное клиническое применение из-за высоких затрат на обнаружение и технических требований. Поэтому исследование и разработка высокочувствительных, высокоспецифичных, простых, легко популяризируемых и недорогих технологий прогнозирования риска гематогенного метастазирования рака легких имеют решающее значение для ранней диагностики и более точного лечения. Рамановская спектроскопия (РС), неинвазивная и высокоспецифичная технология молекулярного обнаружения, может обнаруживать в биомолекулах, таких как белки, нуклеиновые кислоты, липиды и сахара, связанные с метаболизмом опухоли, в биологических образцах на молекулярном уровне. Поверхностно-усиленная R-спектроскопия (SERS), разработанная на основе этой технологии, является одним из возможных методов высокочувствительного биомолекулярного анализа. Хотя технология SERS показала диагностические результаты в многочисленных доклинических исследованиях различных опухолей, она ограничена небольшим размером выборки и не имеет внешней проверки. Таким образом, необходимы клинические исследования по диагностике опухолей рамановской спектроскопии со следующими требованиями: 1. необходимы объективные, быстрые и практичные методы обработки данных рамановской спектроскопии, и методы глубокого обучения могут быть лучшими методами классификации; 2. Для обучения диагностических моделей глубокого обучения необходимы многоцентровые клинические выборки с большой выборкой, а реальная эффективность должна быть подтверждена с помощью внешних данных проспективных исследований. В предыдущем исследовании исследователи собрали данные рамановской спектроскопии сыворотки у группы из 23 пациентов со злокачественными новообразованиями легких и разработали интеллектуальную рамановскую диагностическую систему гематогенных метастазов при немелкоклеточном раке легких (НМРЛ) на основе моделей обучения с уровнем точности 95%. Целью этой проспективной многоцентровой клинической практики является подтверждение использования этой интеллектуальной диагностической системы для ранней диагностики гематогенных метастазов при НМРЛ, чтобы получить высочайший уровень клинических данных и действительно добиться клинического применения.