Klinisk diagnos av diabetes med hjälp av ytförbättrad Raman-spektroskopi Liquid Biopsi och maskininlärning

Denna studie om den kliniska tillämpningen av ytförbättrad Raman-spektroskopi (SERS) omfattar två delar. Först kommer ett SERS -mätprotokoll att utvecklas för att förbättra interaktioner mellan guld -nanopartiklar och komponenterna i patientens prover, vilket maximerar Raman -spektroskopiska signaturer. Med tanke på den komplexa sammansättningen av mänskligt blod, som omfattar många biologiska beståndsdelar, fokuserar studien på serum, en komponent erhållen genom centrifugering efter avlägsnande av celler och koagulationsfaktorer. Femton spektra kommer att registreras per prov. De råa spektra kommer att efterbehandlas, inklusive avlägsnande av substratsignalen, baslinjekorrigering, vektorormalisering och utjämningssteg.

SERS -mätprotokollet som fastställts i det första avsnittet kommer därefter att tillämpas på prover av friska och diabetespatienter. Två olika tillvägagångssätt kommer att följas. Först kommer multivariat dataanalys att utföras för att identifiera distinkta funktionsegenskaper i proverna som korrelerar med deras grupp (friska och diabetespatienter), vilket möjliggör patientdiagnos. För det andra kommer olika maskininlärningsalgoritmer och strategier för dataförstärkning att undersökas för bättre patientdiagnos.