生物組織由細胞構(gòu)成，而細胞由蛋白質(zhì)、核酸、脂肪等拉曼信號較強的基本物質(zhì)構(gòu)成。疾病的產(chǎn)生往往伴隨組織和細胞的惡變,最早體現(xiàn)在蛋白質(zhì)、核酸、脂肪等基本構(gòu)成物分子結(jié)構(gòu)構(gòu)象或數(shù)量上的變化，但疾病初期這些變化的臨床癥狀和醫(yī)學影像表現(xiàn)往往并不明顯，因此對于初期癥狀不太明顯的病癥檢測仍需要尋求一些其他的技術(shù)手段和方法來實現(xiàn)早期診斷！

拿腫瘤檢測舉例，腫瘤的三種主要檢測方法為腫瘤標志檢測、組織病理學診斷和影像學診斷^[1]。腫瘤標志物檢測易受個體差異以及某些良性疾病的影響，一般只能作為輔助手段；組織病理學診斷是腫瘤診斷臨床應用上的“金標準"，該方法從組織和細胞尺度上進行腫瘤的診斷。組織病理學是一門非常復雜的學科，要求檢測人員具有豐富的經(jīng)驗，對檢測人員的專業(yè)性要求較高，且診斷的時效差，屬于有創(chuàng)的診斷方式。影像學診斷一般借助熒光成像或者其他顯微成像技術(shù)，會引入外部標記物，可能無法反應正常的細胞環(huán)境。

拉曼光譜是一種分子診斷技術(shù)，在生物分子水平上顯示出組織病理學評估的前景，在過去的20年中，通過全面的體外研究，拉曼光譜的準確診斷能力已經(jīng)積累了大量的證據(jù)。

拉曼光譜具有以下優(yōu)勢：

• 高特異性： 拉曼光譜對分子的特異性非常高，可以準確識別不同生物分子，有助于對腫瘤組織和正常組織進行區(qū)分。

• 非侵入性： 拉曼光譜無需破壞樣品，是一種非侵入性的檢測方法，可以在活體組織中進行。

• 實時性： 拉曼光譜提供實時的分子信息，可以用于實時監(jiān)測手術(shù)中組織的生物化學變化。

• 化學多樣性： 拉曼光譜可以同時檢測多種生物分子，包括蛋白質(zhì)、核酸、脂質(zhì)等，提供了對生物組織化學構(gòu)成的全面了解。

• 無需標記： 拉曼光譜無需對樣品進行標記，避免了對生物體的額外處理，簡化了實驗流程。

• 對水不敏感：水的拉曼信號較弱，所以細胞可以在水環(huán)境中成像，這意味著活細胞成像是可能的.

傳統(tǒng)的基于拉曼光譜的腫瘤診斷方法有體內(nèi)診斷和體外診斷。體外診斷通常采集腫瘤組織或癌細胞系、血液或血液成分、腫瘤標志物（CTC）等原材料進行拉曼光譜數(shù)據(jù)的采集，采集到的數(shù)據(jù)多采用主成分分析－線性判別分析（ＰＣＡ－ＬＤＡ）等多變量統(tǒng)計分析方法來分析，著力尋找正常樣本以及不同分期的癌變樣本之間的光譜差異，從而實現(xiàn)對不同腫瘤的診斷，根據(jù)文獻報道，已經(jīng)可以通過拉曼光譜診斷出不通過部位的惡性腫瘤（癌癥），如膀胱癌，腦癌、肺癌、食管癌等；但是這種光譜差異往往不是很明顯，只通過操作人員的經(jīng)驗很難進行腫瘤的分期判別；人工智能的機器學習算法引入，通過大量的數(shù)據(jù)訓練，讓算法自動尋找差異并且判別是未來發(fā)展的趨勢。常規(guī)的體外診斷一般可以采用顯微共焦拉曼來進行測試，根據(jù)樣品的不同選擇合適的激發(fā)波長即可。

相比于體外診斷，利用拉曼探頭進行體內(nèi)診斷的難度更大；主要體現(xiàn)在：

1. 體內(nèi)環(huán)境比較復雜，對探頭的要求較高，需要一定的耐腐蝕設計；

2. 由于信號較弱，并且信號需要通過光纖的形式輸出到光譜儀中，對探頭的收光能力要求較高；

3. 由于探頭的收光能力一般比顯微系統(tǒng)中物鏡的收光能力差，所以對后端光譜儀的通光能力要求非常高。

4. 跟內(nèi)窺鏡結(jié)合一般要求實時得到數(shù)據(jù)并且跟數(shù)據(jù)庫進行比對，給出組織的風險等級，以便給操作人員對應的指導。

雖然困難重重，但是科研人員依舊取得了不錯的進展。

案例1：巴*特食管是食管腺癌的前兆，早期識別異型增生等高危病變對于提高患者生存率至關(guān)重要。用于診斷BE異型增生的傳統(tǒng)內(nèi)窺鏡檢查受到診斷準確性差和需要大量活檢取樣的限制，導致高昂的醫(yī)療成本和患者負擔。在新加坡進行的研究涉及從373名具有不同組織學亞型的上消化道患者身上獲取體內(nèi)組織拉曼光譜，從而構(gòu)建了一個用于診斷BE異型增生的綜合拉曼庫，該系統(tǒng)允許在內(nèi)窺鏡檢查期間進行實時、無創(chuàng)或微創(chuàng)光學活檢，以更高的精度針對高風險組織區(qū)域^[2]。

圖1  實驗裝置示意圖

案例2：炎癥性腸?。↖BD）影響著全球大量個體，區(qū)分潰瘍性結(jié)腸炎（UC）和克羅恩?。–D） 缺乏金標準。研究人員介紹了一項使用拉曼光譜對炎癥性腸病 （IBD） 進行臨床表征的研究，重點關(guān)注潰瘍性結(jié)腸炎（UC） 和克羅恩?。–D）。使用基于結(jié)腸鏡耦合光纖探針的拉曼光譜進行了一項體內(nèi)研究，以識別UC和CD的光譜特征。通過使用統(tǒng)計技術(shù)分析收集到的光譜，他們開發(fā)了一種預測算法，在區(qū)分CD方面實現(xiàn)了90%的靈敏度和75%的特異性^[3]。

圖2 實驗裝置示意圖

案例3：如果在手術(shù)過程中沒有檢測到所有的癌細胞，手術(shù)作為-種癌癥治療的有效性就會降低，從而導致復發(fā)，對生存產(chǎn)生負面影響。為了在癌癥手術(shù)中最大限度地檢測癌細胞，研究人員設計了一種術(shù)中原位、無標記、光學癌癥檢測系統(tǒng)，該系統(tǒng)結(jié)合了固有熒光光譜、漫反射光譜和拉曼光譜。使用這種多模態(tài)光學癌癥檢測系統(tǒng)，我們發(fā)現(xiàn)腦癌、肺癌、結(jié)腸癌和皮膚癌可以在手術(shù)中原位檢測，其準確性、靈敏度和特異性分別為97%、100%和93%。這種高靈敏度的光學分子成像方法可以深刻地影響廣泛的外科和無創(chuàng)介入腫瘤學的范圍程序，通過提高癌癥檢測能力，從而減輕癌癥負擔，提高生存率和質(zhì)量生活[4]。

圖3 多模態(tài)光譜檢測系統(tǒng)

卓立漢光可以提供體外顯微共聚焦拉曼光譜儀， 也能提供醫(yī)用內(nèi)窺拉曼光譜儀。

1. 顯微共聚焦拉曼光譜儀 finder930。

Finder930全自動化拉曼光譜儀在卓立經(jīng)典的共聚焦拉曼光譜儀的基礎上，新增了多種全新技術(shù)，非常適用于體外的組織拉曼成像診斷測試：

1) 采用針孔共聚焦設計，空間分辨達到500nm，軸向分辨<1um，極大程度抑制了非共聚焦點外的熒光或者其他背景干擾；

2) 引入了高精度的自動化電動控制系統(tǒng)，智能控制激光切換、激光功率、共焦針孔大小，使設備更加智能，操作更加簡單；

3) 嚴苛的溫度和時間穩(wěn)定性測試標準，讓設備穩(wěn)定性大幅提升，開機即用，無需專人維護。

2. 醫(yī)用內(nèi)窺拉曼光譜儀

醫(yī)用拉曼光譜儀基于我們獨*代理的EMVISION 的內(nèi)窺拉曼探頭，結(jié)合自主研發(fā)的透射光譜儀和科研級制冷型CCD，超大的光通量可以保證盡可能的信號損失，超高的靈敏度可以保證*高的信噪比，光纖耦合，易于與內(nèi)窺鏡結(jié)合使用。

3. Finder Insight Pro 系列小型激光拉曼光譜儀

Finder Insight Pro 系列小型激光拉曼光譜儀是經(jīng)過性能優(yōu)化的一款小型化的研究級拉曼光譜儀，它采用了科研級高靈敏度檢測器和大通光量的分光系統(tǒng)，可選配96孔測試板，配合軟件進行全自動測量操作。

1) 單點測量與順序測量，單譜采集、連續(xù)采集、間隔采集等模式，用戶自由選擇；

2) 可選配數(shù)據(jù)庫，進行未知樣品比對測量；

3) 內(nèi)置電池，小巧輕便，可便攜攜帶；

參考文獻：

[1]Qi Yafeng, Liu Yuhong, Liu Dameng. Research Progress on Application of Raman Spectroscopy in Tumor Diagnosis[J]. Laser & Optoelectronics Progress, 2020, 57(22): 220001

[2]Lambert JE, Ramos-Roman MA, Browning JD, Parks EJ. Increased de novo lipogenesis is a distinct characteristic of individuals with nonalcoholic fatty liver disease. Gastroenterology. 2014 Mar;146(3):726-35. doi: 10.1053/j.gastro.2013.11.049. Epub 2013 Dec 4.

[3]Li Y, Jing J, Qu Y, Miao Y, Zhang B, Ma T, Yu M, Zhou Q, Chen Z. Fully integrated optical coherence tomography, ultrasound, and indocyanine green-based fluorescence tri-modality system for intravascular imaging. Biomed Opt Express. 2017 Jan 24;8(2):1036-1044.

[4]Michael Jermyn, Jeanne Mercier, Kelly Aubertin, Joannie Desroches, Kirk Urmey, Jason Karamchandiani, Eric Marple, Marie-Christine Guiot, Frederic Leblond, Kevin Petrecca; Highly Accurate Detection of Cancer In Situ with Intraoperative, Label-Free, Multimodal Optical Spectroscopy. Cancer Res 15 July 2017; 77 (14): 3942–3950.

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