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內窺醫用拉曼光譜解決方案

生物組織由細胞構成,而細胞由蛋白質、核酸、脂肪等拉曼信號較強的基本物質構成。疾病的產生往往伴隨組織和細胞的惡變,*早體現在蛋白質、核酸、脂肪等基本構成物分子結構構象或數量上的變化,但疾病初期這些變化的臨床癥狀和醫學影像表現往往并不明顯,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手段和方法來實現早期診斷！

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[]。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 的經驗，對檢測人員的專業性要求較高，且診斷的時效差，屬于有創的診斷方式。影像學診斷一般借助熒光成像或者其他顯微成像技術，會引入外部標記物，可能無法反應正常的細胞環境。

拉曼光譜是一種分子診斷技術，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積累了大量的證據。

拉曼光譜具有以下優勢：

傳統的基于拉曼光譜的腫瘤診斷方法有體內診斷和體外診斷。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據的采集，采集到的數據多采用主成分分析－線性判別分析（ＰＣＡ－ＬＤＡ）等多變量統計分析方法來分析，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，從而實現對不同腫瘤的診斷，根據文獻報道，已經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，通過大量的數據訓練，讓算法自動尋找差異并且判別是未來發展的趨勢。常規的體外診斷一般可以采用顯微共焦拉曼來進行測試，根據樣品的不同選擇合適的激發波長即可。

相比于體外診斷，利用拉曼探頭進行體內診斷的難度更大；主要體現在：

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：巴雷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重要。用于診斷BE異型增生的傳統內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組織拉曼光譜，從而構建了一個用于診斷BE異型增生的綜合拉曼庫，該系統允許在內窺鏡檢查期間進行實時、無創或微創光學活檢，以更高的精度針對高風險組織區域[]。

圖1  實驗裝置示意圖

案例2：炎癥性腸病（IBD）影響著全球大量個體，區分潰瘍性結腸炎 （UC） 和克羅恩病 （CD） 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，重點關注潰瘍性結腸炎 （UC） 和克羅恩病 （CD）。使用基于結腸鏡耦合光纖探針的拉曼光譜進行了一項體內研究，以識別UC和CD的光譜特征。通過使用統計技術分析收集到的光譜，他們開發了一種預測算法，在區分CD方面實現了90%的靈敏度和75%的特異性[]。

圖2 實驗裝置示意圖

案例3：如果在手術過程中沒有檢測到所有的癌細胞，手術作為-種癌癥治療的有效性就會降低，從而導致復發，對生存產生負面影響。為了在癌癥手術中*大限度地檢測癌細胞，研究人員設計了一種術中原位、無標記、光學癌癥檢測系統，該系統結合了固有熒光光譜、漫反射光譜和拉曼光譜。使用這種多模態光學癌癥檢測系統，我們發現腦癌、肺癌、結腸癌和皮膚癌可以在手術中原位檢測，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，提高生存率和質量生活[]。

圖3 多模態光譜檢測系統
 

卓立漢光可以提供體外顯微共聚焦拉曼光譜儀， 也能提供醫用內窺拉曼光譜儀。

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

醫用拉曼光譜儀基于我們代理的EMVISION 的內窺拉曼探頭，結合自主研發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極高的信噪比，光纖耦合，易于與內窺鏡結合使用。
 

Finder Insight Pro 系列小型激光拉曼光譜儀是經過性能優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，可選配96孔測試板，配合軟件進行全自動測量操作。

參考文獻：