拉曼光谱用于子宫癌诊断
拉曼光谱用于子宫癌诊断
将遗传算法应用于拉曼光谱分析中，可以对子宫上的早期癌性组织做活体快速识别；这一项前瞻性工作被发表于最近的《分析》（Analyst）杂志上。
新加坡国立大学光学生物成像实验室的Shiyamala Duraipandian， Wei Zheng ，Zhiwei Huang及国立大学医院妇产肿瘤科的Joseph Ng, Jeffrey Low,A. Ilancheran解释说子宫癌为世界范围内第二大常规恶性肿瘤，也是第五大导致女性死亡的恶性肿瘤。早期准确的诊断尤为必要，但巴氏涂片检查及阴道镜等常规检查存在固有的误报及副作用。科学家们正在努力寻找可用于活体检测，并能准确检测癌前细胞是否形成或转移的方法。发表在《分析》上的文章，解释了他们如何将近红外拉曼光谱应用于临床癌前细胞检测及如何去评价。他们采用遗传算法-偏最小二乘、判别分析（GA-PLS-DA）技术来解释拉曼光谱。这种化学计量学分析能够在癌变早期快速检测宫颈组织的生物分子变化，即所谓的肿瘤转换。
研究者从征募的29名志愿者病人身上、从57个不同位置（35个位置正常，22个位置癌前病变）采集分析105幅拉曼光谱；采用遗传算法及偏最小二乘能够获得正常与病变组织拉曼光谱的显著性差异信息。他们分析识别得到7个与组织内蛋白、核酸、血脂相关的拉曼光谱带；研究者介绍说：“对癌早期诊断，诊断准确度82.9%（灵敏度72.5% (29/40)，特异性89.2% (58/65)）”。
通过对比，巴氏涂片的灵敏度及特异性分别为30到87%，86到100%；然而它不能同时获得高的检测灵敏度及特异性。同样，对子宫癌早期检测，阴道镜灵敏度可达96%，而特异性却只有48%。“从正常良性组织中判别低度癌早期病变，即使在操作熟练的专家手中采用阴道镜，判别也十分困难。因为良性组织的特征与低度病变组织十分相似”研究人员说到。所有这一切意味着，很多妇女可以除去不必要的活检及治疗，而让肿瘤科医生通过拉曼光谱得到更准确、积极的检验结果。
研究人员提议通过采用近红外拉曼光谱及强大的统计分析技术能够彻底的改变子宫癌及早期癌变诊断问题。 研究人员相信通过结合拉曼光谱与GA-PLS-DA及DCV技术，可以在分子水平上对子宫正常组织与癌变组织进行识别。
研究人员现在正在对另外的50名病人进行活体拉曼光谱测量。据介绍，这将提供更为丰富的拉曼光谱数据，用于建立更为稳定的统计分析模型。他们也正在添加校正因子用于修正遗传算法中诸如年龄差异、种族、人类乳头状肿瘤病毒（HPV）及是否吸烟等。这些校正因子最终会添加到模型中用于改善精度。研究人员总结说“我们希望活体拉曼光谱结合GA-PLS-DA,DVC建模技术能够在分子水平上，为临床子宫癌及早期病变检测上提供一种无损、快速辨别的实用工具”。
