术中高速拉曼光谱在软组织肉瘤（STS）切除中的应用：精准诊疗新突破

为提高软组织肉瘤（STS）手术切除效果，研究人员探究术中拉曼光谱技术，发现其检测准确率超 80%，意义重大。

　　在医学领域，软组织肉瘤（Soft Tissue Sarcoma，STS）是一类较为罕见却棘手的癌症，它源于间充质细胞，病理类型繁多，超过 100 种 。其中，腹膜后软组织肉瘤（Retroperitoneal Soft Tissue Sarcoma，RSTS）更是难上加难。RSTS 发病率约为每百万人 2.7 例，常见亚型有去分化脂肪肉瘤（DDLPS）、高分化脂肪肉瘤（WDLPS）和平滑肌肉瘤（LMS）等。

RSTS 的诊断和治疗面临诸多挑战。手术切除是主要治疗手段，切缘状态是关键预后因素，完全切除且切缘阴性对患者生存至关重要。然而，传统手术难以精准判断切缘是否存在癌细胞，宏观阳性（R2）切缘手术预后明显更差 。虽然 R0（显微镜下切缘阴性）切除似乎比 R1（显微镜下切缘阳性）切除更有利于患者生存，但目前对此仍缺乏明确结论。此外，新辅助或辅助放疗仅在特定病例中使用，辅助化疗也未显示出对 RSTS 患者生存有益。

为解决这些难题，来自加拿大蒙特利尔理工大学（Polytechnique Montréal）、蒙特利尔大学（Université de Montréal）等机构的研究人员开展了一项重要研究，相关成果发表在《Scientific Reports》上。

研究人员使用了多种关键技术方法。一是拉曼光谱技术，它基于光与物质相互作用时产生的非弹性散射光进行分析。不同组织的分子构成不同，拉曼光谱也各具特征，可用于组织识别。二是开发了新型手持点探针拉曼光谱系统（UltraProbe），与前代相比，其成像时间大幅缩短，光收集效率显著提高。三是运用机器学习随机森林分类算法，对拉曼光谱数据进行分析，预测组织是健康组织还是 STS。

研究结果如下：

1. 新型拉曼探针系统性能优越：开发的 UltraProbe 系统在相同光照功率和曝光时间下，采集信号强度比前代设备提高了一个数量级以上，且能在更短时间内达到相似的信号质量。在软组织肉瘤（STS）切除手术中，单光谱平均采集时间为 276ms，通过减少拉曼光谱数量，有望实现亚秒级采集。
2. 患者招募与病理情况清晰：研究共招募了 30 例 STS 患者，其中 24 例为 RSTS，6 例为肢体 STS。患者中位年龄 57.5 岁，男女比例相当。病理诊断显示，15 例为脂肪肉瘤（其中 10 例为 WDLPS，5 例为 DDLPS），5 例为 LMS，3 例为未分化多形性肉瘤（UPS），1 例为孤立性纤维瘤（SFT），1 例为黏液纤维肉瘤（MFS），5 例最终诊断为腹膜后脂肪瘤。
3. 体内外数据集数据一致性良好：由于术中直接分析肿瘤组织存在困难，研究人员在肿瘤切除后立即进行体外光谱采集。通过对 5 名患者的研究发现，在样本切除后 60 分钟内采集的体内和体外拉曼光谱没有显著变化，这表明体内外光谱数据可用于训练癌症检测模型，且不会引入偏差。
4. 癌症检测机器学习模型表现出色：研究人员训练了机器学习分类模型，对不同组织样本的拉曼光谱进行分类。结果显示，区分脂肪肉瘤与健康脂肪组织的敏感性为 90%，特异性为 93%，准确率为 90%；区分 WDLPS 与健康脂肪组织的敏感性为 94%，特异性为 95%，准确率为 94%；区分非脂肪肉瘤 STS 与非脂肪健康组织的敏感性为 87%，特异性为 81%，准确率为 87%。

研究结论表明，拉曼光谱技术可在体内环境中检测 STS，其敏感性、特异性和准确率均较高，尤其是对脂肪肉瘤的检测。该技术能快速提供组织分析结果，且不会干扰手术流程，有望成为 STS 手术中的辅助工具，降低阳性切缘率，改善患者预后。不过，研究也存在一定局限性，如样本量较小，可能导致分类模型过拟合；点探针设计限制了对整个手术切缘的评估等。未来还需进一步研究，以提高分类算法性能，评估拉曼光谱技术对阳性切缘切除率和患者生存的影响，以及放疗对拉曼信号的影响等。这项研究为软组织肉瘤的精准诊疗开辟了新方向，有望在未来临床实践中发挥重要作用，帮助更多患者。