拉曼光谱在胃癌诊断中的应用与研究进展

拉曼光谱是一种分子振动光谱技术,具有分子水平的肿瘤检测和诊断能力.胃癌是常见恶性肿瘤,经常到晚期才得到诊断,死亡率较高,而早期胃癌预后较好,因此胃癌早期检测和诊断显得尤为重要.文章介绍了拉曼光谱用于胃癌早期检测和诊断的应用,并综述其研究进展,结果认为拉曼光谱探针与内镜整合,将实现胃癌活体检测和诊断,极具临床应用价值.     

红外光谱结合化学计量学快速检测熊胆粉真伪及掺伪问题CSCD

利用红外光谱技术对熊胆粉正品、伪品及掺伪品进行快速鉴别并预测掺伪比例,建立熊胆粉的快速质量评价方法。采集94批熊胆粉正品、70批伪品(猪胆粉、牛胆粉、羊胆粉、兔胆粉、鸡胆粉、鸭胆粉、鹅胆粉)及180批掺伪品(掺伪猪胆粉、掺伪牛胆粉)的红外光谱图,利用正交偏最小二乘判别分析(OPLS-DA)及偏最小二乘回归(PLSR)分别建立熊胆粉正品、伪品和掺伪品的定性校正模型及不同类别掺伪品掺伪比例的定量校正模型。熊胆粉正品、伪品及掺伪品的定性校正模型对样本的判别准确率分别为99.64%(校正集)和95.65%(验证集);通过进一步判别分析,可鉴别熊胆粉伪品及掺伪品种类,准确率均大于95%;在2个不同类别掺伪品定量校正模型中,验证集相关系数(R_(V)^(2))和预测均方根误差(RMSEP)分别为0.9874、2.6300%(熊胆粉掺伪猪胆粉)和0.9826、3.1887%(熊胆粉掺伪牛胆粉);3个定性模型及2个定量模型均表现出优秀的预测能力。本研究建立的红外光谱结合化学计量学方法可实现对熊胆粉正品、伪品和掺伪品的快速鉴别及掺伪比例确定,为熊胆粉的质量控制及评价提供参考。     

当归产区根际土壤近红外漫反射光谱指纹图谱研究北大核心CSCD

以积分球漫反射方式采集11个当归产区共147批根际土壤样品的NIRDRS,解析特征吸收峰,采用"相关系数法"对NIRDRS指纹图谱进行相似度分析,建立正交偏最小二乘-判别分析(OPLS-DA)模型探讨其与土壤类型及产区划分的关系。结果表明8个主产县根际土壤的NIRDRS指纹图谱、一阶导数光谱及二阶导数光谱均较为相似,但临洮县、临潭县及康乐县等3个产区与其他产地(尤其是岷县)差异明显;基于OPLS-DA模型能够将各产区根际土壤的NIRDRS指纹图谱进行明确区分,其差异的主要波数范围为7352.5~6935.9 cm-1、5819.9~5760.4 cm-1、4927.1~4609.7 cm-1、4411.3~4485.7 cm-1及4307.1~4188.1 cm-1。当归产区根际土壤具有较为明显的地域性分布特征,根际土壤的NIRDRS指纹图谱与土壤类型密切相关。     

拉曼光谱检测胃癌变信号的研究

利用激光拉曼光谱对胃癌患者血清及非胃癌患者血清进行对比检测,并结合对体外培养胃癌细胞分泌物的检测,对胃癌特征拉曼峰作初步探讨。得出一种有重要临床应用价值的癌症辅助快速诊断方法。     

胃癌与萎缩性胃炎的血清拉曼光谱数据分析

利用激光诱导拉曼光谱技术,测定了萎缩性胃炎患者、胃癌患者血清的拉曼光谱。采用主成分分析法和判别分析法对拉曼光谱数据进行了分析和处理,得到辨别胃癌和萎缩性胃炎的准确率为92％。     

胃癌患者手术前后血清的激光拉曼光谱研究

为了探讨胃癌患者血清光谱在手术前后的变化及临床应用价值,用光谱法分别检测了30例胃癌细胞培养液、20例健康人血清和41例胃癌患者手术前、后血清的激光拉曼光谱。结果表明细胞培养液的拉曼光谱与空白对照有明显不同,且峰值与培养时间增成正相关;胃癌患者血清的拉曼光谱与健康人有显著差异;手术后胃癌患者血清的拉曼光谱峰值比术前明显降低。研究表明拉曼光谱可以作为胃癌细胞体外研究的检测手段,并有潜力成为胃癌筛查、预后监测及疗效判断的新方法。     

胃癌血清的表面增强拉曼光谱研究

表面增强拉曼光谱技术在癌症诊断领域已经有了广泛的研究和应用,本文利用金纳米溶胶为增强基底,采用便携式近红外拉曼光谱系统,对89例胃癌患者及正常人血清样本进行了SERS光谱探测。结果表明,血清的特征峰主要归属于氨基酸,其次是核酸、糖类及脂类。相比于正常人血清SERS光谱,胃癌血清中归属于核酸的特征峰强度都较高,大部分归属于蛋白质的特征峰强度较低,与医学研究结论相符。说明SERS技术可以有效地反映胃癌患者和正常人血清的差异,为后期SERS技术快速诊断胃癌提供了实验基础。     

正常和癌变胃粘膜组织的共焦拉曼光谱初探

目的:分析研究胃正常和癌变粘膜组织的拉曼光谱特征,为拉曼光谱应用于胃癌的临床检测诊断奠定基础。方法:收集胃镜检查中活检的19例正常和12例癌变胃粘膜组织标本,采用785 nm激发光拉曼光谱仪进行拉曼光谱采集。比较分析胃正常和癌变粘膜组织的拉曼光谱特征差异并研究其区分正常和癌变组织的价值。结果:1)特征峰1 098 cm-1、1 444 cm-1、1 555 cm-1、1 660 cm-1等在胃癌组织中发生了移位,平均位移(2.57±1.28)cm-1,以红移为主;2)癌变组织中相对峰强比I1087 cm-1/I1207 cm-1≥1.87,其区别胃癌和正常胃粘膜组织的准确率、灵敏度和特异度分别为87.1%、83.3%、89.5%;3)癌组织中增加了表征蛋白质的特征峰1 262 cm-1、1 586 cm-1,但同时减少了表征蛋白质和脂质特征峰1 172 cm-1。结论:拉曼光谱不仅可以准确区分正常和癌变,而且可以探索癌变相关的分子生化改变。拉曼光谱在胃癌的跟踪发现和检测诊断中具有良好前景。     

红外光谱技术在滇龙胆栽培方式选择上的应用

该研究采用傅里叶变换红外光谱结合化学计量学,对条播、撒播、剪根后移栽、扦插和剪枝后移栽的滇龙胆进行了分析,以筛选滇龙胆的最佳栽培方式。结果表明:(1)不同栽培方式的滇龙胆原始谱图在峰形、峰位和峰强上有一定差异;用小波去噪法对光谱进行优化处理并进行偏最小二乘判别分析(Partial least squares discriminant analysis,PLS-DA),能较好地区分不同栽培方式的滇龙胆样品,PLS-DA二维得分图显示同一栽培方式的样品聚在一起,表明相同栽培方式的滇龙胆化学组成和含量差异较小;播种滇龙胆样品(条播和撒播)距离较近,移栽滇龙胆样品(剪根、扦插和剪枝)距离较近,而播种和移栽滇龙胆样品距离较远,表明栽培方式对滇龙胆化学成分的积累有影响。(2)滇龙胆四种主要成分总含量大小依次是剪枝剪根撒播条播扦插,除剪根后移栽,剪枝后移栽滇龙胆中四种主要成分总含量显著高于其他栽培方式下的滇龙胆(P0.05),剪枝后移栽滇龙胆质量最佳。(3)以液相数据为参考值,采用正交信号校正—偏最小二乘回归模型预测不同栽培模式滇龙胆中龙胆苦苷、马钱苷酸、獐牙菜苦苷和当药苷的含量。校正集和验证集的决定系数(R2)均大于0.90,校正均方根误差、交叉验证均方差和预测均方根误差均小于1.65,模型相关性和预测效果好,该方法对红外光谱分析在中药领域的推广应用提供了参考。     

HPLC指纹图谱结合化学计量法对比研究博落回不同器官化学组分CSCD

本研究采用HPLC法分别建立博落回根、叶、果、茎化学指纹图谱,并测定其原阿片碱、别隐品碱、血根碱、白屈菜红碱4种生物碱含量;采用正交偏最小二乘法-判别分析(OPLS-DA)对博落回根、叶、果进行质量评价。指纹图谱结果表明,17批根样品共标定10个共有峰,14批叶样品共标定9个共有峰,14批果样品共标定9个共有峰,10批茎样品共标定6个共有峰。博落回不同器官4种生物碱总含量高低顺序依次为:果>根>叶>茎;果中以上4种生物碱含量均较高,根和叶中原阿片碱、别隐品碱含量高,茎中以上4种生物碱含量均低;博落回根资源量大且原阿片碱、别隐品碱含量高于果和叶,可同博落回果、叶作为以上生物碱提取原料进行开发利用。OPLS-DA结果以VIP>1计,别隐品碱及白屈菜红碱可作为博落回根潜在质量标志物;血根碱、白屈菜红碱可作为博落回叶潜在质量标志物;原阿片碱、别隐品碱、血根碱可作为博落回果的潜在质量标志物。本研究结果为博落回根、叶、果、茎的鉴别评价及博落回根的开发利用提供了研究依据。     

利用PCA-LDA和参数-CART方法对直肠癌血清拉曼光谱的分析

本文利用拉曼光谱技术检测由直肠癌的发生导致的血清成分的变化。比较了直肠癌患者和对照组之间血清拉曼光谱的差异,并对术后直肠癌患者血清拉曼光谱的变化也进行了比较,以监测术后治疗效果。结果表明在某些波数位置不同组的拉曼峰有统计学意义的变化,这些变化反应了血清中相应的生物物质的改变。之后,主成分分析(PCA)及峰强比参数这两种方法被用于原始拉曼光谱的特征变量的提取。将线性判别分析(LDA)和分类回归树(CART)两种判别分析法用于特征变量的判别分析。PCA-LDA和参数-CART方法的诊断准确率分别为87%和90%。     

NIR-SERS技术结合统计分析结直肠癌氧合血红蛋白

基于一种新型、高效近红外表面增强拉曼散射(NIR-SERS)基底,检测了20例健康人和16例结直肠癌患者氧合血红蛋白NIR-SERS光谱。对比发现,结直肠癌患者和健康人氧合血红蛋白NIR-SERS光谱之间存在明显差异。通过谱峰归属分析,发现结直肠癌患者氧合血红蛋白中吡咯环和乙烯基团的振动模式、数量和构象发生了一定的变化,尤其是吡咯环的对称呼吸振动和乙烯集团的反对称伸缩振动模式的数量比健康人要少很多,这些变化很可能是结直肠癌患者组织出现变异以及体内杂乱的新陈代谢引起。利用统计分析方法诊断结直肠癌的特异性与灵敏度分别为85.0%和93.8%,为验证利用统计方法的可靠性,使用受试样品的工作特征曲线方法进行评价。研究表明NIR-SERS光谱技术结合统计分析方法有望发展成为一种新型的结直肠癌临床诊断工具。     

Deciphering the finger Prints of Brain Cancer Astrocytoma in comparison to Astrocytes by using near infrared Raman Spectroscopy

To explore the biochemical differences between brain cancer cells Astrocytoma and normal cells Astrocyte, we investigated the Raman spectra of single cell from these two cell types and analyzed the difference in spectra and intensity. Raman spectrum shows the banding pattern of different compounds as detected by the laser. Raman intensity measures the intensity of these individual bands. The Raman spectra of brain cancer cells was similar to those of normal cells, but the Raman intensity of cancer cells was much higher than that of normal cells. The Raman spectra of brain cancer Astrocytoma shows that the structural changes of cancer cells happen so that many biological functions of these cells are lost. The results indicate that Raman spectra can offer the experimental basis for the cancer diagnosis and treatment.     

激光拉曼光谱技术在生物分子DNA研究中的应用和进展

激光技术的兴起使拉曼光谱成为激光分析中最活跃的研究领域之一,已被广泛地用于物质成分的分析和分子结构的鉴定。本文综述了拉曼技术在DNA研究中近年来的最新进展,包括：DNA的常规拉曼光谱分析;DNA的激光共振拉曼光谱分析;DNA在金属表面或电极上吸附行为的表面增强拉曼光谱研究;DNA的傅立叶变换拉曼光谱研究等。并对拉曼光谱技术在DNA等生物大分子领域中的研究前景做了进一步的展望。     

苯并(a)芘诱导的肺细胞癌变过程中时间异质性的拉曼光谱分析

目的 肺癌在生物学特性、基因组变异、增殖速度及化疗响应方面的时间异质性,构成了对有效治疗的显著阻碍。肺癌时间异质性的复杂性,结合其空间异质性,为研究带来了极大挑战。本文将为肺癌研究开辟新的方向,有助于更深入地理解肺癌的时间异质性,从而提升对肺癌的治疗成功率。方法 应用拉曼光谱显微技术作为监测肺癌细胞生物分子组成实时变化的有力工具,揭示了疾病的时间异质性。通过拉曼光谱与多元统计分析的结合,对苯并(a)芘处理后人类肺上皮细胞的生物分子变化进行了细致观察。结果 随时间推移,核酸、脂质、蛋白质及类胡萝卜素含量呈现下降趋势,而葡萄糖浓度上升。这些变化模式暗示,苯并(a)芘可导致遗传物质结构损伤、促进脂质过氧化、干扰蛋白质代谢、降低类胡萝卜素生成,并改变葡萄糖代谢路径。运用拉曼光谱技术,以实时、无侵入性、非破坏性的方式监控肺癌细胞内的生物分子动态,进而阐明其关键分子特性。结论 本项研究深化了对肺癌演进的认识,并为发展个性化治疗策略提供支持,助力提升患者的临床治疗效果。     

胃粘膜正常和癌变细胞基因组DNA的表面增强拉曼光谱研究

通过测试胃粘膜正常上皮细胞、高、中、低和未分化胃癌细胞基因组DNA的表面增强拉曼光谱,分析各自特征性谱峰。结果表明：正常和高分化细胞基因组DNA在1060cm^-1。被抑制,只在1010cm^-1。被激活,但后者的谱峰更强且出现“红移”,其DNA链结构出现不稳定;中、低、未分化细胞基因组DNA中以上两种振动模式都被激活,说明它们的DNA链出现了断裂,且呈现渐强的趋势。同时也说明了脱氧核糖基在恶性程度越高的细胞基因组DNA中带正电趋势越强。1100—1670cm^-1谱带属于dC,dG,dA,dT的综合振动叠加,恶性程度越高的癌细胞中更多的模式被激活。可见,分化越低的胃癌细胞基因组DNA具有更多的振动模式被激活,与正常的差异更明显,并且DNA链整体带正电的趋势也可能越强,提示可能有更多的氧化反应发生。     

激光显微切割分选少量胃癌细胞中PSCA基因的SNP分析

随着基因组关联分析方法的应用,越来越多与胃癌相关的易感基因被发现．易感基因的多态性检测已逐步进入胃癌临床诊断和研究．然而,利用少量胃粘膜细胞开展单核苷酸多态性（SNP）分析对胃癌进行早期诊断常遇下述困难,一是少量胃癌细胞混杂在多种细胞中,异常信号常易被淹没,二是细胞量极少,因此获得的基因组DNA量微,进行多位点或全基因组分析存在困难. 本文利用激光显微切割技术分选少量胃癌细胞,结合全基因组放大技术,进行胃癌相关的前列腺干细胞抗原基因(PSCA)的SNP分析．通过聚合酶链反应-限制性片段长度多态性(PCR-RFLP)和克隆测序方法分析,在分选的胃癌细胞中检测到PSCA的rs2976392位点胃癌相关的“A”等位与rs2294008位点胃癌相关的“T”等位．研究结果表明,所采用的全基因组放大方法保真性高,经过分选的胃癌细胞中SNP位点的检测灵敏度和可靠性大为提高．所建立的少量细胞基因多位点检测方法将同样应用于其它肿瘤和组织的少量细胞研究中,全基因组放大产物也可进行高通量的基因芯片和第二代测序研究．     

Discrimination of normal, benign, and malignant breast tissues by Raman spectroscopy

Breast cancers are the leading cancers among females. Diagnosis by fine needle aspiration cytology (FNAC) is the gold standard. The widely practiced screening method, mammography, suffers from high false positive results and repeated exposure to harmful ionizing radiation. As with all other cancers survival rates are shown to heavily depend on stage of the cancers (Stage 0, 95%; Stage IV, 75%). Hence development of more reliable screening and diagnosis methodology is of considerable interest in breast cancer management. Raman spectra of normal, benign, and malignant breast tissue show significant differences. Spectral differences between normal and diseased breast tissues are more pronounced than between the two pathological conditions, malignant and benign tissues. Based on spectral profiles, the presence of lipids (1078, 1267, 1301, 1440, 1654, 1746 cm(-1)) is indicated in normal tissue and proteins (stronger amide I, red shifted DeltaCH2, broad and strong amide III, 1002, 1033, 1530, 1556 cm(-1)) are found in benign and malignant tissues. The major differences between benign and malignant tissue spectra are malignant tissues seem to have an excess of lipids (1082, 1301, 1440 cm(-1)) and presence of excess proteins (amide I, amide III, red shifted DeltaCH2, 1033, 1002 cm(-1)) is indicated in benign spectra. The multivariate statistical tool, principal components analysis (PCA) is employed for developing discrimination methods. A score of factor 1 provided a reasonable classification of all three tissue types. The analysis is further fine-tuned by employing Mahalanobis distance and spectral residuals as discriminating parameters. This approach is tested both retrospectively and prospectively. The limit test, which provides the most unambiguous discrimination, is also considered and this approach clearly discriminated all three tissue types. These results further support the efficacy of Raman spectroscopic methods in discriminating normal and diseased breast tissues.