鼻癌查和基于血分离的免疫疗法疗效评估,结合无标签SERS技术
Ruiying Lin1, Zhangying Jiang2, Jinyong Lin3
1Department of Radiology, Shengli Clinical Medical College of Fujian Medical University, Fujian Provincial Hospital, Fuzhou University Affiliated Provincial Hospital, Fuzhou, 350001, China.
Analytica chimica acta
|May 15, 2025
概括
表面增强的拉曼光谱 (SERS) 与血相结合可以识别鼻癌 (NPC) 患者,这些患者可能受益于免疫疗法. 这种方法有助于查患者并评估治疗的有效性.
科学领域:
- 生物医学光学 生物医学光学
- 频谱学是一种光谱学.
- 机器学习 机器学习
背景情况:
- 鼻癌 (NPC) 治疗已通过免疫疗法取得进展,但预测患者的反应仍然具有挑战性.
- 识别特定的生物标志物对于选择受益于免疫治疗的患者至关重要.
- 表面增强拉曼光谱 (SERS) 为检测NPC瘤标志物提供了一种敏感的方法.
研究的目的:
- 调查无标签SERS与血合成结合用于分析NPC患者血样本的潜力.
- 基于SERS数据,开发一种机器学习模型来区分不同患者群体.
- 评估这种方法在NPC免疫疗法查和治疗评估中的有用性.
主要方法:
- 来自NPC患者 (免疫治疗前和后) 和健康志愿者的血样本使用无标签SERS进行分析.
- 血酶被用来根据分子量分离血成分,防止信息丢失.
- 主要组件分析-线性区分分析 (PCA-LDA) 用于从SERS数据中构建一个区分模型.
主要成果:
- 上层血层显示正常患者和治疗后患者之间的差异很大 (88.5%的灵敏度,92.3%的特异性).
- 下层血层有效地区分了治疗前和治疗后的患者 (84.6%的灵敏度,80.8%的特异性).
- 结合SERS和等离子体合成方法,成功地从血中提取了诊断信息.
结论:
- 血酶通过揭示血中隐藏的诊断信息来增强SERS分析.
- 这种方法对查NPC患者的免疫疗法益处和术后评估充满希望.
- 进一步的研究可以优化SERS用于检测NPC中的免疫疗法生物标志物,改进治疗策略.
