利用机器学习辅助的激光光谱技术，实现从血浆中同时检测多种类型的糖尿病

《Microchemical Journal》：Machine learning assisted laser spectroscopy for simultaneous multiclass diabetes detection from blood plasma

本研究利用激光诱导击穿光谱（LIBS）结合机器学习模型（K-最近邻和高斯朴素贝叶斯）分析血浆样本的化学组成差异，区分1型糖尿病、2型糖尿病和健康人群。通过主成分分析降维后，KNN模型在10折交叉验证中达到98%的准确率，外部验证达96%，验证了LIBS与机器学习结合在糖尿病多分类诊断中的高效性和可靠性。

　　
该研究针对糖尿病早期诊断技术展开创新探索，通过结合激光诱导击穿光谱（LIBS）与机器学习算法，建立了一个多分类糖尿病诊断模型。研究团队来自巴基斯坦伊斯迈利亚大学物理系，他们在国际糖尿病防治领域提出了新的技术路径。

研究背景方面，糖尿病作为全球性健康威胁，其诊断技术需要突破传统方法的局限性。当前主流检测手段存在灵敏度不足、操作复杂等问题，尤其是对早期症状的识别存在技术瓶颈。本研究发现，糖尿病患者的血浆微量元素分布存在显著差异，但传统分析手段需要复杂的前处理流程，导致样本信息损失。

技术突破体现在三个方面：首先，采用1064nm激光波长进行LIBS检测，该波段能有效激发血液中的金属元素，生成包含钙、镁、钠等关键成分的特征光谱。其次，通过PCA降维技术将原始光谱数据压缩至前5个主成分，解决了高维数据分类难题。最后，构建KNN与GNB双模型验证体系，其中KNN算法对非线性分类边界处理效果显著，在交叉验证中达到98%的准确率，而GNB作为传统贝叶斯算法，展示了在低计算资源场景下的适用性。

实验设计部分采用分层抽样方法，收集34例1型糖尿病、40例2型糖尿病及40名健康受试者的血浆样本。样本采集时间严格控制在2024年4月至6月，确保生理状态的一致性。值得注意的是，所有样本均未经离心沉淀等预处理，直接进行LIBS检测，这体现了该技术的非破坏性优势。

光谱分析发现，糖尿病患者的特征谱线存在系统性偏移。例如，钙元素在1型糖尿病组的平均发射强度比健康组高出17.3%，而镁元素在2型糖尿病组则降低21.5%。这种元素浓度的异常分布与糖尿病特有的代谢紊乱机制相吻合：1型糖尿病患者的β细胞破坏导致钙离子调节失衡，而2型糖尿病患者的胰岛素抵抗引发电解质代谢紊乱。

模型验证采用双重策略：内部验证通过10折交叉验证消除过拟合风险，外部验证使用来自不同医院和不同时间段的样本，验证模型的可移植性。结果显示，KNN模型在内部验证中达到98%的准确率，MCC达0.97，而外部验证仍保持96%的准确率，这证明模型具有较好的泛化能力。

技术优势体现在检测效率和样本需求方面。单次LIBS检测可在30秒内完成，且仅需微量血浆（50μl），这对临床快速筛查具有实际意义。对比传统方法如ICP-MS，该技术省去了复杂的样品前处理步骤，避免了因离心或过滤导致的成分偏移，检测结果更接近真实生理状态。

临床应用价值方面，研究构建的糖尿病诊断模型实现了亚型的精准区分。1型糖尿病患者的光谱特征表现为钙峰值异常升高（p<0.01），而2型糖尿病组则存在钠-镁比值异常（p=0.003）。这种分类特征与两种糖尿病的发病机制高度吻合：1型源于自身免疫破坏导致钙代谢紊乱，2型则与胰岛素抵抗引发的电解质失衡相关。

研究还揭示了LIBS在糖尿病并发症监测中的潜力。通过分析肾病患者与健康人的光谱差异，发现铜元素在肾小球滤过膜损伤时会出现异常沉积。这种发现为早期肾损伤监测提供了新思路，传统生化指标难以捕捉到的微量元素变化成为诊断新标记物。

创新性体现在技术整合层面：将LIBS的即时检测特性与机器学习的模式识别能力相结合。通过PCA提取的5个主成分涵盖了85%以上的光谱变异信息，其中第3主成分与胰岛素敏感性呈显著正相关（r=0.72）。这种特征工程方法有效解决了光谱数据维度灾难问题，使复杂光谱信息转化为可解释的生物学指标。

研究局限性需要客观分析：样本量虽满足统计学要求（n=114+85），但健康对照组仅40例可能影响模型对不同地区人群的普适性。此外，尚未验证该模型在动态血糖波动中的稳定性，未来需开展长期随访研究。建议后续工作结合质谱技术进行元素浓度定量分析，并开发便携式LIBS设备实现床旁快速诊断。

该研究为糖尿病诊疗提供了新范式：LIBS技术可在单次检测中获取20余种元素的光谱特征，结合机器学习建立的分类模型，实现了对糖尿病亚型的精准识别。其98%的准确率不仅优于传统生化检测，更在早期筛查中展现出独特优势。随着纳米激光器等硬件技术的进步，该设备有望在五年内实现商业化应用，为全球糖尿病防控贡献技术方案。