近五年拉曼光谱技术在宫颈癌中的研究进展

宫颈癌是女性发病率第四位的癌症,如果能早期诊断宫颈癌和宫颈上皮内瘤变可大大提高生存率。现有的诊断技术存在假阳性率高、特异度低、灵敏度低、耗时、价格高等问题。拉曼光谱技术是一种可靠的新兴的技术, 它可分析物质的分子结构,还可以分析人体组织的化学成分。在医学研究方面,拉曼成像已成功应用于鼻咽、胃肠、肺、食管、肾、脑癌等。综述总结了近五年拉曼光谱技术在宫颈癌中的关键研究。拉曼技术对宫颈癌的研究已有几十年的历史,近五年的研究在诊断宫颈癌的同时,更深入地研究了炎症因素对诊断的影响、宫颈鳞癌腺癌的区分等。本综述从体内组织学、体外组织学、细胞学以及血液方面分类总结了近五年的文献,还汇总了文章中出现的数据处理方法、激发光波长、拉曼波数及其代表物质。现有文献证明,拉曼光谱对宫颈癌的诊断特异性及准确度均可达到90%以上,不亚于传统HE染色,并且相较于HE染色,拉曼技术拥有免染色、免固定、专业人员需求量少、快速等优点,对于宫颈癌的诊断提供了另一种可行性。然而,拉曼光谱在应用于临床之前,还需要更多的研究及证据来充分论证拉曼光谱在宫颈癌诊断中的作用,我们也期待着能有更多样本数据,更多研究思路的出现。     

应用血红蛋白的拉曼光谱进行食管癌诊断的研究

早期诊断对食管癌患者的治疗具有重要意义。通过对21例食管癌患者和20例健康人的血红蛋白溶液进行拉曼光谱的检测和研究,发现食管癌患者与健康人血红蛋白的拉曼光谱有较明显的区别。与健康人相比,食管癌患者血红蛋白中处于低自旋态的铁离子增多,而处于高自旋态的铁离子减少,说明癌变导致食管癌患者血红蛋白中部分处于高自旋态的铁离子转移到了低自旋态,这与癌症患者血样较易溶血的现象相吻合。采用主成分分析(PCA)方法,对所得拉曼光谱建立多元统计模型进行计算,得到的光谱峰值的PCA得分三维散点图可以良好的区分食管癌患者与健康人。利用判别分析方法得出该算法诊断食管癌的灵敏度和特异性分别为90.5%和95%,总判别正确率为92.7%。结果表明,对血红蛋白的拉曼光谱进行检测和分析有可能成为食管癌早期诊断的有效工具之一。     

拉曼光谱检测生物大分子损伤的研究进展

拉曼光谱是基于拉曼散射效应而发展起来的一种光谱分析技术,体现的是分子的振动或转动信息。由于拉曼光谱技术与常规化学分析技术相比,具有对样品无损、样品制备简单和所需样品量少等特点,广泛用于生物大分子结构变化的研究。拉曼光谱不仅可以用于蛋白质、核酸和脂类等生物大分子损伤的快速检测,而且可以用于癌症的诊断与手术治疗。通过对比正常组织与癌变组织的拉曼光谱,可以找到两种组织特征吸收峰的差异,从而为癌症的最终确诊和确定肿瘤切除范围提供重要信息。文章综述了拉曼光谱检测生物大分子损伤的研究进展,介绍了利用表面增强拉曼光谱、傅里叶变换拉曼光谱和紫外共振拉曼光谱等技术在检测蛋白质二级结构、膜脂及DNA损伤中的应用,并展望了未来拉曼光谱技术的发展前景。     

癌症患者血清的激光拉曼光谱

按正常人和不同种类癌症患者进行分类,用激光拉曼光谱分别对正常人,鼻咽癌患者、肝癌患者和慢性白血病患者四类受试者的血清在０－２０００ｃｍ＾－１范围内进行测试。结果表明,同类患者中不同受试者血清的激光拉曼光谱特征峰值大小虽然不同,但光谱图特征基本一致;不同种类癌症患者血清的激光拉曼光谱图存在较大差异;在各类癌症患者血清的激光拉曼光谱图特征峰附近,正常人血清均没有拉曼光谱特征峰。     

基于唾液的拉曼光谱检测进行肝癌诊断的研究

表面增强拉曼光谱技术是近年来快速发展的一种痕量特征标记性物质检测技术, 达到了分子识别水平, 具有很高的灵敏度, 能够精确地分析和了解物质结构和成分。人体唾液中含有大量体征相关的特异性蛋白质和分泌物质。唾液检测具有无创、获取方便、适合开展大规模普查等优点。表面增强拉曼光谱检测技术可以快速地对唾液进行检测, 二者的结合, 有可能成为一种癌症诊断的新方法。本文利用表面增强光谱技术对肝癌患者进行实验研究, 通过对肝癌患者唾液的采集、样品的处理、光谱的采集及光谱分析, 肝癌特异性标记物AFP(alpha fetoprotein)的检测及分析等过程得到肝癌相关特征信息, 表明肝癌患者与正常人的唾液样本分类良好, 灵敏度及特异性较好; 进一步验证了AFP抗原的分子组成, 且AFP抗原的拉曼强度基本随浓度的递增呈递减趋势; 对肝癌患者的唾液样本及AFP抗原的拉曼光谱进行比对分析, 提示利用表面增强拉曼光谱检测唾液有可能诊断早期癌症。     

拉曼光谱技术在病理诊断中的研究进展

拉曼光谱技术能够提供与物质特定分子结构相关的光谱信息,可用于识别生物组织微小的生化变异,具有快速、实时、无损、无需样本预处理等优点,在临床病理诊断领域极具应用前景。与常规组织病理学分析相比,拉曼光谱技术能够直接检测活体组织,简化了分析程序,缩短了诊断时间。人体病变组织的细胞分子组成和结构可能发生变化,这为拉曼光谱技术在组织病理诊断中的应用提供了检测依据。基于组织分子组成与结构的差异,结合机器学习和化学计量学方法,拉曼光谱技术可以提供客观的诊断信息,实现快速、低侵入的病理诊断。回顾了近十年来拉曼光谱技术在组织病理诊断中的研究进展,对取得的关键成果进行了总结,阐述了当前离体和活体应用拉曼光谱技术的一些关键问题。针对离体拉曼光谱检测,重点评估福尔马林固定石蜡包埋样本、冷冻样本和新鲜组织样本等离体样本的适用情况;阐述拉曼光谱数据收集的关键技术,包括适用光源、光谱范围,以及病理样本光谱采集的方式等。对于活体拉曼光谱检测,重点介绍了活体检测研究中拉曼光谱技术应用的两种形式：结合医用内窥镜进行体内检测,以及开放手术中的直接检测;综述了临床适用的拉曼系统,重点介绍了当前活体拉曼研究中应用的光纤探头。同时,文章也讨论了拉曼光谱数据的处理与分析方法,通过光谱预处理,特征提取与分类识别,构建拉曼光谱病理诊断模型,在小样本范围能够获得较好的诊断结果。考虑临床实际应用,仍需要不断优化分析方法,实现拉曼光谱与生化信息的关联,将样本个体差异的影响纳入分类模型中,以提升模型性能。文章对拉曼光谱应用于病理诊断中的关键问题进行了讨论,为进一步开展研究提供参考。未来需要更深入和广泛地开展离体和活体研究,以促进拉曼光谱技术在临床中的应用。     

基于拉曼光谱和多元统计分析技术的结肠癌早期诊断

为了寻找结肠癌的病理发展规律在拉曼光谱属性上的体现,采用共聚焦显微拉曼光谱仪对60例离体的正常结肠组织、腺瘤性息肉和腺癌组织的近红外拉曼光谱进行对比检测,初步探讨了三类组织的拉曼光谱特征及其改变的规律。结果表明:三类组织拉曼光谱的差异明显存在于830,855,1 032,1 210,1 323,1 335,1 445,1 450,1 655 cm^-1处,腺瘤性息肉的光谱大体位于正常组织与腺癌组织之间。以组织病理诊断为金标准,主成分分析结合线性判别分析技术建立的诊断算法区分3类组织的灵敏度分别为96.9%、85.7%和97.3%,特异性分别为82.8%、90%和92.3%。因此,拉曼光谱有潜力在分子水平上区分正常结肠组织、腺瘤性息肉和腺癌组织,有望成为结肠癌早期诊断的一种有效方法。     

拉曼光谱用于关节软骨和骨关节炎的研究进展

骨关节炎是由多种因素引起的慢性退行性关节疾病,严重影响患者的肢体功能和日常生活,是影响人类健康最常见的关节疾患之一。当骨关节炎发展到一定程度时,形成不可逆疾病。因此,骨关节炎的及时检测和诊断是至关重要的。拉曼光谱在分子水平上显示出微创、无标记和客观诊断的潜力,因此越来越多的被用于骨关节炎的研究。在目前本领域流行研究的基础上综述了拉曼光谱在关节软骨和骨关节炎研究中的创新性研究成果和进展,并简要分析了目前国内外拉曼光谱技术应用的部分局限性以及未来的发展方向。全文所述分别基于不同拉曼测量模式即宏观拉曼、显微拉曼、光纤拉曼三种拉曼光谱技术,检测在骨关节炎发展中关节软骨等组织中的细胞外基质、细胞周围基质、以及软骨细胞中蛋白质、脂质、核酸成分等的变化,甚至关联的软骨下骨和滑液的主要成分变化及其对应的部分骨关节炎特征或生理功能的变化。该综述表明拉曼光谱检测骨关节炎组织成分变化的有效性和可行性,可为骨关节炎的后续研究提供参考。另一方面,拉曼光谱技术诸多的检测和诊断优势,特别是不受水影响的特征,使其非常有潜力发展为本领域临床早期诊断和康复监测的有力的分子光谱技术和临床工具。     

子宫病变组织的拉曼光谱研究

拉曼光谱方法可以从分子水平反映组织、细胞在化学成分及分子结构上的差异,现已在细胞、组织的结构、功能及病变等方面的研究工作中取得了重大进展.文章首次利用光纤拉曼光谱仪研究了子宫肌瘤、子宫内膜癌、子宫腺肌症等子宫病变组织的拉曼光谱,并与对应正常组织的拉曼光谱进行了比较.结果表明:子宫肌瘤组织中甲硫氨酸C-S键振动引起的拉曼峰分裂成为双峰,包括一个由色氨酸振动引起的峰,并出现了一个胡萝卜素引起拉曼峰,这在正常肌层组织中没有体现出来,子宫内膜癌组织在1 447 cm-1处对应着CH2-CH3的变形振动,表现出组织癌变的特征峰;子宫腺肌症组织在骨架α螺旋C-C键的伸缩振动引起的拉曼峰强度明显弱于正常组织,其由C-O键弯曲振动引起的拉曼峰由正常组织的1 160 cm-1移至1 173 cm-1.以上结果进一步证实了拉曼光谱技术能在分子水平有效鉴别不同的子宫病变,这不仅有助于子宫病变的早期诊断,同时,对子宫疾病的基础研究也是至关重要的.而基于光纤的拉曼光谱技术将有望发展成一种高灵敏的诊断技术.     

油纸绝缘老化状态判别的拉曼光谱特征研究

获取能准确反映油纸绝缘老化的有效特征量,对实现油纸绝缘老化的准确诊断具有重要意义。表面增强拉曼光谱技术在油纸绝缘老化诊断领域已表现出一定的应用潜力。对25#矿物变压器油和普通牛皮纸构成的油纸绝缘试品进行了加速热老化实验,结合共聚焦拉曼光谱检测平台和银纳米片表面增强基底获取其拉曼光谱信号,从多种角度提取了拉曼光谱特征量。使用竞争性自适应重加权算法在提取出光谱的关键变量,其结果对应了油纸绝缘老化特征物的主要特征峰;使用VOIGT函数对光谱进行解析,解析峰的轮廓参数与油纸绝缘老化程度之间呈现相关性;以绝缘纸聚合度为依据将样本进行老化程度分类,光谱的前8个主成分及其载荷不仅与老化特征物和老化程度呈现相关性,且能够对样本进行准确分类;最后对光谱进行了小波包能量熵分析,分析了油纸绝缘老化过程中拉曼光谱的能量变化情况。研究成果为表面增强拉曼光谱技术应用于油纸绝缘老化诊断提供了依据,为实现油纸绝缘设备故障与老化状态的快速、非接触的现场诊断奠定了基础。     

Raman spectral properties of squamous cell carcinoma of oral tissues and cells

Early diagnosis is the key of the improved survival rates of oral cancer. Raman spectroscopy is sensitive to the early changes of molecular composition and structure that occur in benign lesion during carcinogenesis. In this study, in situ Raman analysis provided distinct spectra that can be used to discriminate between normal and malignant tissues, as well as normal and cancer cells. The biochemical variations between different groups were analyzed by the characteristic bands by comparing the normalized mean spectra. Spectral profiles of normal, malignant conditions show pronounced differences between one another, and multiple Raman markers associated with DNA and protein vibrational modes have been identified that exhibit excellent discrimination power for cancer sample identification. Statistical analyses of the Raman data and classification using principal component analysis (PCA) are shown to be effective for the Raman spectral diagnosis of oral mucosal diseases. The results indicate that the biomolecular differences between normal and malignant conditions are more obviously at the cellular level. This technique could provide a research foundation for the Raman spectral diagnosis of oral mucosal diseases.     

膀胱肿瘤离体组织的拉曼光谱学研究

使用激光共聚焦显微拉曼光谱仪测取膀胱肿瘤和正常膀胱组织的拉曼特征谱,应用主成分分析/支持向量机(principal component analysis,PCA/support vector machines,SVM)分类器对数据进行判别分析,最后使用弃一交叉验证法(leave-one-out cross validation,LOOCV)测试判别结果的准确度。结果发现膀胱肿瘤组织与正常膀胱组织的拉曼光谱存在明显差异,肿瘤组织在782和1 583cm-1等核酸特征谱带处峰高显著增强,而正常组织在1 061,1 295,2 849,2 881cm-1等蛋白质和脂质特征谱带处峰高显著增强。PCA/SVM可良好区分膀胱肿瘤组织和正常膀胱组织的拉曼光谱,LOOCV测试分类器显示肿瘤诊断的敏感度86.7%、特异度87.5%、阳性预测值92.9%、阴性预测值77.8%。由此得出结论:拉曼光谱可以良好诊断膀胱肿瘤的体外组织,展现了优越的临床应用前景。     

肿瘤和正常组织的FT-Raman与FT-IR研究

本文运用ＦＴ－Ｒａｍａｎ光谱法研究肠、胃、十二指肠、口腔腮腺等部位正常组织与肿瘤组织，发现正常组织与肿瘤组织在Ｒａｍａｎ光谱上表现出较为明显的差别，这一结果与我们先前所得到的红外光谱结果相一致。此结果说明Ｒａｍａｎ光谱亦有潜力发展成为一种活体、原位、无损诊断肿瘤的新方法。     

Study of both fingerprint and high wavenumber Raman spectroscopy of pathological nasopharyngeal tissues

High wavenumber (HW) Raman spectroscopy has weaker fluorescence background compared with fingerprint (FP) region. This study aims to evaluate the discrimination feasibility of nasopharyngeal non‐cancerous and nasopharyngeal cancer (NPC) tissue with both FP and HW Raman spectroscopy. HW Raman spectra of nasopharyngeal tissue were obtained for the first time. Raman spectra were collected to differentiate nasopharyngeal non‐cancerous (n = 37) from NPC (n = 41) tissues in FP (800–1800cm⁻¹), HW (2700–3100cm⁻¹), and integrated FP/HW region. First, to assess the utility of this method, the averaged Raman spectral intensities and intensity ratios of corresponding Raman bands were analyzed in HW and FP regions, respectively. The results show that intensities as well as the ratios of specific Raman peaks might be helpful in distinguishing nasopharyngeal non‐cancerous from NPC tissue with the HW Raman spectroscopy, as with FP Raman reported before. The multivariate statistical method based on the combination of principal component analysis–liner discriminant analysis (PCA‐LDA), together with leave‐one‐patient‐out, cross‐validation diagnostic algorithm, was used for discriminating nasopharyngeal non‐cancerous from NPC tissue, generating sensitivities of 87.8%, 85.4%, and 95.1% and specificities of 86.5%, 91.9%, and 89.2%, respectively, with Raman spectroscopy in the FP, HW, and integrated FP/HW regions. The posterior probability of classification results and receiver operating characteristic curves were utilized to evaluate the discrimination of PCA‐LDA algorithm, verifying that HW Raman spectroscopy has a positive effect on the differentiation for the diagnosis of NPC tissue by integrated FP/HW Raman spectroscopy. What's more, the potential of Raman spectroscopy used for differentiating different pathology NPC tissues was also discussed. The results demonstrate that both FP and HW Raman spectroscopy have the potential for diagnosis and detection in early nasopharyngeal carcinoma, and HW Raman spectroscopy may improve the discrimination of NPC tissue compared with FP region alone, providing a promising diagnostic tool for the diagnosis of NPC tissue. Copyright © 2015 John Wiley & Sons, Ltd.     

Applications of Raman spectroscopy in dentistry part II: Soft tissue analysis

Raman spectroscopy is rapidly moving from an experimental technique for the analysis of biological molecules to a tool for the real-time clinical diagnosis and in situ evaluation of the oral tissue in medical and dental research. The purpose of this study is to identify various applications of Raman spectroscopy, to evaluate the contemporary status, and to explore future directions in the field of dentistry. Several in-depth applications are presented to illustrate Raman spectroscopy in early diagnosis of soft tissue abnormalities. Raman spectroscopy allows researchers to analyze histological and biochemical composition of biological tissues. The technique not only demonstrates its role in the disclosure of dysplasia and malignancy, but also in performing guided biopsies, diagnosing sialoliths, and assessment of surgical margins. Raman spectroscopy is used to identify the molecular structures and their components to give substantial information about the chemical structure properties of these molecules. In this article, we acquaint the utilization of Raman spectroscopy in analyzing the soft tissues in relation to dentistry.     

胃癌患者血红蛋白的表面增强拉曼光谱分析

胃癌患者能够得到早期诊断对其治疗具有十分重要的意义,疾病状态下的血红蛋白拉曼光谱检测在血液代用品的高铁血红蛋白含量检测中以及血氧饱和定量测定中占很大优势。本实验采用微波加热法制备银胶体粒子,依次对20例胃癌患者和11例健康人的血红蛋白进行表面增强拉曼光谱分析。采用SERS谱峰归属分析结果显示胃癌患者血红蛋白中的酪氨酸、苯丙氨酸和吡咯环的含量均低于正常人。本文还讨论了血红素的分子结构,在血红蛋白和氧气结合的前后,Fe2+分别处于高低自旋态,离子半径也随着与氧结合缩小了0.075 nm从而滑落入卟啉环平面中央的孔隙之中。这种空间的拉伸变化会牵动与铁相连的F8His,使得珠蛋白中两股螺旋之间空隙缩小,导致将HC2酪氨酸排挤出空隙。利用这一机理,对血红蛋白1 560 cm-1的吸收峰进行研究,证实了胃癌患者酪氨酸含量确实低于正常人。为了能得到更加明显的诊断区分,利用降维的思想,采用主成分分析(PCA)的方法对所有的拉曼光谱进行多元统计分析,得出三维的诊断散点图。为了更加精确的得出诊断准确率,用判别分析得出诊断的灵敏度和特异性分别为90.0%和90.9%,总判别正确率为90.3%。此项研究表明：对氧合血红蛋白的表面增强拉曼光谱诊断分析有希望成为一项新型的胃癌诊断技术应用于医学领域。