加速拉曼光谱化学指纹的临床应用

时间:2020-04-28 22:40 来源:seo 作者:小可爱科技知识网 点击量:

加速拉曼光谱化学指纹的临床应用

“拉曼光谱技术结合新兴的机器学习方法,使其快速进入手术室,提高手术的准确性的前景在肿瘤范围广泛的应用程序中,包括神经外科,”弗雷德里克·Leblond说,巴黎蒙特利尔工程物理教授。他的团队的新论文旨在通过增加临床医生对结果的信心来加速拉曼光谱在生物医学中的应用。

1928年,印度物理学家c·v·拉曼首次观测到拉曼散射,拉曼光谱学就是以他的名字命名的。分子散射回来的光提供了分子结构和键结的信息,因此拉曼光谱可以用来探测和识别化学变化。在医学上,这种散射技术提供了细胞、组织或生物液体的“化学指纹”,为研究人员提供了丰富的生物分子信息,可以揭示疾病的原因和影响。

与其他分析技术,如组织学、x射线、MRI和PET扫描相比,拉曼光谱具有非侵入性、非破坏性和使用非电离辐射等优点。通常没有样品准备,研究人员可以选择分析多少或多少样品。此外,几乎所有的材料都表现出拉曼散射。纯金属只会反光,但冶金学家可以使用拉曼光谱,因为碳化物、氮化物和氧化物会产生拉曼散射。

尽管有这些优点,拉曼光谱是一种低信号技术,需要相对较长的采集时间,迄今为止还没有有效的方法来监测和保证术中拉曼信号的质量。这种缺陷限制了训练健壮而准确的机器学习癌症检测模型的能力,从而妨碍了该技术的临床应用。它还限制了术中数据采集的可靠性,常常需要额外的人员在手术过程中可视化地监控数据质量。

测量信号质量

在最近发表于《SPIE生物医学光学杂志》(JBO)上的一篇论文中,Leblond和他的团队解决了这个问题,并描述了他们为开发一种定量方法来评估拉曼信号质量所做的努力,该方法基于重要组织带中随机噪声的方差。

达特茅斯塞耶工程学院(Thayer School of Engineering at Dartmouth)的麦克林(MacLean)工程学教授、JBO主编布赖恩?波格(Brian Pogue)表示:“学术研究常常推动医学光学工具的发展,但它们没有仔细研究用于决策的光谱数据的质量。”“在拉曼光谱领域,这可能是特别重要的,因为数据固有的信噪比有限,本质上非常复杂。光谱中有许多分子共振峰,它们相互重叠,有些共振峰的信号强度很小。先进的自动化数据分析工具,以确保测量的光谱数据有足够的高质量,以作出医疗决定是非常重要的,因为这些新技术已被推进到临床试验。”

本文详细介绍了一种新技术的发展,该技术可以根据信号的特定分子特征(特别是某些蛋白质和脂质带的存在)明确地量化拉曼数据质量。该方法可用于手术过程中拉曼信号质量的自动监测,提高了脑癌检测的准确性。

量化的质量

为了测试该方法,研究小组使用了一个由Leblond和他的团队开发的单点手持拉曼光谱探测系统从44名脑癌患者那里获得的315个原位光谱数据集。在提供给三个独立的审稿人进行定性评估之前,将光谱随机打乱,并隐藏指定的病理标签。具体的标准,如视觉评估无处不在的拉曼组织峰被采用。

在另一项试验中,对1例胶质母细胞瘤患者在手术期间进行了15次活体脑测量,以评估重复测量的拉曼信噪比。他们发现他们的方法可以分离高质量和低质量的光谱,敏感性为89%,特异性为90%,这可以分别将癌症检测的敏感性和特异性提高20%和12%。

波格说:“这项由蒙特利尔理工大学的弗雷德·勒布隆德和他的研究小组以及CHUM研究中心进行的新研究提出了一种概念,即进行基于医疗诊断的光谱测量,并通过数据的质量指标进行验证。”“这个团队在神经外科使用拉曼光谱方面做了一些最具开创性的研究,他们出版了一系列出版物,在仪器、数据分析和可视化工具的各个方面进行了改进,并推进了临床试验。目前的这篇论文关注的是光谱质量的检测和量化这一被忽视的关键问题,因为它被用于医学决策。

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