利用拉曼光谱对颅内肿瘤进行分类
2022年1月
外科医生怎样能够在15分钟内准确区分肿瘤组织和健康组织？答案可能是 — 使用拉曼光谱。
手术切除肿瘤是癌症患者的重要治疗策略，可以显著改善预后。另一方面，切除周围的非癌组织可能会对患者的健康造成极大的额外伤害。因此，要尽量切除肿瘤组织，还必须保护健康组织，精确区分这两者就变得极为重要。
在外科神经肿瘤学中，改善患者预后与造成额外损伤之间仅有一线之隔：一旦切除功能性脑组织就可能会导致终生残疾。而更为棘手的是，肿瘤与健康组织之间鲜有明确界限，因为癌细胞可以脱离主要肿瘤，向周围的非癌组织渗透。因此，外科医生难以决定他们要冒险切除的肿瘤体量，而准确区分肿瘤和健康组织的技术手段则备受推崇。拉曼光谱有望为实现这一目标带来有效的新方法。
拉曼光谱的临床应用
雷尼绍开发了一款拉曼光谱仪RA816，专门用于加快分析生物样品。重要的是，这款拉曼光谱仪紧凑小巧，可以放在工作台上，便于整合到临床环境中。牛津大学纳菲尔德临床神经学部Plaha教授团队的神经外科医生James Livermore与雷尼绍合作，开发了一个工作流程，可以快速分析手术切除的组织，而且只需极少量的样品制备工作。该流程15分钟内就可获取拉曼光谱信息。由于分析用时如此之短，拉曼光谱可以在手术过程中协助外科医生实时决策。
肿瘤组织还是健康组织？
James使用RA816收集了62个癌变脑组织活检的9,799个拉曼光谱，以及11个正常脑组织活检的1,825个拉曼光谱。他用这些光谱开发了一个分类模型，应用于更多的组织活检样品，根据细小的光谱差异来确定它们是否癌变。该模型采用主成分分析 (PCA) 与线性判别分析 (LDA) 相结合的方法构建，识别肿瘤组织和正常组织的灵敏度和特异性均在0.96以上，证明了其区分肿瘤和健康组织的有效性。
肿瘤组织的基因亚型
神经外科医生面临的另一个难题是，不同患者对肿瘤切除有不同的反应。因此，即使已经识别并切除了肿瘤组织，也很难确定患者健康状况的改善程度和持续时间，以及肿瘤再生的可能性。肿瘤切除对健康的潜在益处受肿瘤的基础遗传学因素影响，例如，异柠檬酸脱氢酶 (IDH) 突变可使肿瘤患者具有更长的无进展生存期。因而，将肿瘤组织按照特定的基因亚型分类，能够为外科医生决定肿瘤切除策略提供非常有价值的信息。
拉曼光谱有望为胶质瘤分类提供有效的平台。James利用癌变脑组织活检的9,799个拉曼光谱，开发了一个基因亚型模型，据此可以将胶质瘤组织分为三种最常见的基因亚型：1) 有IDH突变的星形细胞瘤；2) 无IDH突变的星形细胞瘤（野生型）；以及3) 少突神经胶质瘤。用PCA/LCA构建的模型可以有效地将新鲜组织分为各个亚型，最低灵敏度为0.79，最低特异性为0.90。
结论
拉曼光谱因此可以为外科医生提供丰富的信息，帮助他们决定最合适的干预策略。该项技术可以在15分钟内准确识别和标记肿瘤组织，以便外科医生决定是否手术切除。此外，如果切除健康组织有造成损伤的风险，那么迅速获取肿瘤的遗传信息，就可以帮助外科医生们预测患者的预后，从而帮助他们决定肿瘤组织的切除程度。
最终，随着拉曼光谱在临床上的应用，医疗专业人士在疾病诊疗监测方面有了新的选择，该项技术可与传统的组织分析方法相辅相成。雷尼绍正在不断推动拉曼成像技术的发展，神经肿瘤学只是我们在生命科学领域探索的诸多应用方向之一。
详情请参阅以下出版物：
雷尼绍生物分析仪仅供科研使用 (RUO)，不适用于诊断用途。
