上海交大叶坚团队指导本科生在基于透射拉曼光谱的深层精准定位研究中取得重要进展

　　

近日，上海交通大学生物医学工程学院叶坚教授和林俐助理教授团队（拉曼医学和纳米光子学本科生科创实验室）指导本科生发表了基于透射拉曼深层病灶精准定位的最新研究成果：（1）Non-Invasive Detection, Precise Localization, and Perioperative Navigation of In Vivo Deep Lesions Using Transmission Raman Spectroscopy（Advanced Science, 2023, 10, 2301721）；（2）Locating Three-Dimensional Position of Deep-Seated SERS Phantom Lesions in Thick Tissues Using Tomographic Transmission Raman Spectroscopy（ACS Applied Materials & Interfaces, accepted）。生物医学工程学院本科生伍宗誉为第一篇论文的第一作者，本科生谢浩强为第二篇论文的第一作者。

该系列研究成果为本科生伍宗誉的莙政课题和谢浩强的大学生创新实践项目的延续。在科创工作室和学院、学校的支持下，两位同学已组建一支本科生研究团队，正开展关于透射拉曼光谱的基础研究和仪器设计工作。项目前期两位同学已发表论文（Photonics 2022, 9, 429），并获得2023年上海市挑战杯“特等奖”，将代表交大参加国家级挑战杯竞赛。

无创检测体内深层病灶并获取其位置信息，是临床诊疗面临的一大难题。开发一种病灶实时定位办法，可以辅助包括术前检测、术中引导和术后检查在内的一系列术周流程是非常有价值的。其中，光学检测手段由于其具备的实时采集、无电离辐射、仪器成本相对较低等优势受到了广泛的关注，并在肿瘤检测和淋巴结示踪等领域初显潜力。然而，目前的生物医学光学检测技术仍旧面临瓶颈，即难以根据测得的信号判断病灶的具体位置。

针对以上问题，课题组提出了基于透射拉曼光谱技术的解决方案。该系列研究基于组织光学知识，根据光辐射传递方程推导得到拉曼峰强度比值的自然对数值（Raman peak-to-peak ratio, RPR）与信号源深度的线性关系，建立无需先验知识的病灶深度获取模型。以深度获取模型为基础，两位本科生面向不同应用场景分别提出快速且精准的病灶三维定位方法：首先是结合多角度检测和最小化误差原则的环形扫描策略（ACS Applied Materials & Interfaces），在体外实验中，该策略可成功实现对于埋藏在4.5 cm厚的猪肉组织中病灶仿体的精准定位，误差小于2 mm；其次是结合多谱峰对校正模型的平面非匀质组织病灶定位策略（Advanced Science），应用于大鼠腘窝淋巴结的检测和定位中，在满足临床安全条件的激光照射下，实现了首次活体动物前哨淋巴结无创拉曼显影示踪与术周引导。

图1. 深度预测模型的构建过程及多角度的误差校正模型的体外实验结果（ACS Applied Materials & Interfaces）

图2. 多谱峰对校正模型的活体病灶定位实验结果（Advanced Science）

叶坚教授和林俐助理教授团队近期已在深穿透拉曼光谱领域开展一系列研究，包括定量研究光谱信号在生物组织中的检测深度（Med-X, 2023, 1, 9; JIOHS, 2021, 14, 2141001）、首次报道在离体肉组织中超过10cm的极高透射检测深度（Small Methods, 2023, 7, 2201334）、以及根据拉曼峰强度比值与信号源深度的关系建立病灶深度预测模型（View, 2023, 4, 20230022）。此次发表的两篇工作在活体动物病灶模型中验证了深穿透拉曼检测方法的可行性和准确性，进一步为拉曼光子学在深层病灶定位的临床应用场景中提供了理论支持，为基于纯光学方法的深层病灶的无创定位和术周导航提供新的思路。

研究获得了国家自然科学基金、上海市科委、上海市教委“晨光计划”、上海市妇科肿瘤重点实验室、上海交通大学等资助。

论文链接：

Advanced Science: https://doi.org/10.1002/advs.202301721

ACS Applied Materials & Interfaces: https://doi.org/10.1021/acsami.3c07792

作者：

谢浩强、伍宗誉

供稿单位：

生物医学工程学院