SERS光谱技术在结直肠癌诊断中的应用效果

选取扬州大学附属江都人民医院收集的50例结直肠癌组血清和50例健康组血清。以金纳米星(AuNS)为基底,利用Renishaw inVia Reflex激光共焦Raman光谱仪,对血清样本的表面增强Raman散射(SERS)光谱进行测定。借助Origin 2021对Min-Max归一化后平均光谱的特征峰分析,并用主成分分析(PCA)-K最邻近(KNN)模型对关键特征提取、分类。结果表明AuNS基底具有良好的均匀性、灵敏度和洁净性。结直肠癌患者在572、633、873、1065、1314、1417和1655 cm^(-1)特征峰处强度明显高于健康组,在1000和1536 cm^(-1)特征峰处强度低于健康组。PCA-KNN模型的准确率达到95%,灵敏度、特异性和曲线下的面积(AUC)分别达到90.0%、96.7%和0.933。结合PCA-KNN模型和SERS光谱技术可实现对结直肠癌快速、准确的识别,为诊断结肠癌提供了一种探索性的新方法。