化学测量方法应用于红外和拉曼光谱对 arboviruses 诊断:一个系统的审查与元分析
Karime Zeraik Abdalla Domingues1, Raul Edison Luna Lazo1, Laís Salvador do Amaral1
1Postgraduate Program in Pharmaceutical Sciences at Federal University of Parana Curitiba Brazil.
Analytical science advances
|December 12, 2025
概括
光谱技术与人工智能 (AI) 结合,显示出对像登革热这样的树病毒的诊断有前途. 拉曼光谱在系统性审查中获得了高灵敏度 (0.94) 和特异性 (0.97),尽管需要更强大的研究.
科学领域:
- 生物医学光谱学 生物医学光谱学
- 人工智能在诊断中的应用
- 传染病研究 传染病研究
背景情况:
- 甲状病毒 (登革热,寨卡病毒,奇孔古尼亚病毒,黄热病病毒) 呈现类似的症状,使联合循环区域的诊断复杂化.
- 传统的实验室对树病毒的方法受到交叉反应和基础设施需求的限制.
- 带有人工智能的光谱方法 (ATR-FTIR,Raman) 提供了快速,经济高效的诊断潜力.
研究的目的:
- 系统地审查和综合研究红外和拉曼光谱用于使用临床样本和化学模型诊断arbovirus.
- 质量和数量评估光谱技术与人工智能结合用于树状病毒感染的诊断性能.
- 确定研究缺口和需要进一步验证的arbovirus诊断.
主要方法:
- 系统的文献搜索和审查 (PROSPERO CRD420251006929) 应用光谱 (红外线,拉曼) 和AI对临床样本的研究.
- 分析了23项研究,主要集中在登革热上,其中一些包括寨卡和奇孔古尼亚.
- 应用多变量分析方法,如PCA-LDA和PLS-DA.
主要成果:
- 拉曼光谱法,通常与多变量分析 (PCA-LDA,PLS-DA) 相结合,显示出高的诊断准确性.
- 拉曼光谱的总体灵敏度为0.94 (95% CI:0.91-0.96) 和特异性为0.97 (95% CI:0.95-0.98).
- 在包括的研究中,注意到存在偏差的高风险.
结论:
- 光谱技术与人工智能相结合,显示出快速和低成本的树冠病毒诊断的巨大潜力.
- 特别是拉曼光谱,在检测树状病毒感染方面表现出有希望的灵敏度和特异性.
- 进一步的高质量,强大的研究对于临床验证和更广泛地实施这些先进的诊断方法至关重要.
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