Espectroscopia LIBS-Raman integrada acoplada con aprendizaje automático explicable para la caracterización bioquímica...

Área de la Ciencia:

• Óptica Biomédica
• Espectroscopia
• Diagnóstico del Cáncer

Sus antecedentes:

• El melanoma es un cáncer de piel letal que requiere herramientas de diagnóstico mejoradas.
• La histopatología tradicional necesita métodos complementarios objetivos y sin etiquetas.
• La espectroscopia óptica ofrece potencial para el análisis de tejidos sin etiquetas.

Objetivo del estudio:

• Aplicar la espectroscopia de ruptura inducida por láser (LIBS) y la espectroscopia Raman para caracterizar el melanoma.
• Modelar datos espectrales utilizando Extreme Learning Machine (ELM) e interpretar hallazgos con SHapley Additive exPlanations (SHAP).
• Establecer un marco interpretable que vincule las firmas espectrales con los mecanismos bioquímicos en el melanoma.

Principales métodos:

• Se analizaron tejidos de melanoma y normales humanos fijados en formalina e incluidos en parafina (FFPE).
• Se adquirieron y modelaron espectros LIBS y Raman utilizando ELM con cinco funciones de activación.
• Se empleó el análisis SHAP para la interpretabilidad del modelo.

Principales resultados:

• Precisión media: LIBS (activación seno) 92,43 %, Raman (activación sigmoide) 74,41 %.
• La fusión a nivel de características logró una precisión del 77,88 % con activación sigmoide.
• SHAP identificó características clave de LIBS (K, Ca) y Raman (bandas de amida, C-C/C-N) que discriminan el melanoma.

Conclusiones:

• La espectroscopia LIBS y Raman, interpretada a través de ELM y SHAP, proporciona una caracterización objetiva y sin etiquetas del melanoma.
• Las características espectrales se correlacionan con cambios bioquímicos como el desequilibrio iónico y las alteraciones de proteínas en el melanoma.
• Este enfoque óptico multimodal muestra una gran promesa para la evaluación precisa y transparente del cáncer.