综述：拉曼光谱在肺癌检测与诊断中的荟萃分析

这篇综述系统评估了拉曼光谱（RS）在肺癌诊断中的价值，通过荟萃分析9项研究（2014-2024年）发现其具有卓越的敏感度（98.68%）和特异度（91.81%）。血清样本结合主成分分析-线性判别分析（PCA-LDA）模型表现最优（达100%准确率），而唾液/血浆检测需进一步标准化。机器学习（SVM/CNN）能有效解析光谱特征（如1365 cm-1色氨酸峰），但临床转化仍面临光谱标准化、多中心验证等挑战。

　　

引言

肺癌作为全球癌症相关死亡的首要原因，每年导致约180万例死亡，其预后不良主要归因于晚期诊断。尽管治疗手段不断进步，但现有诊断技术（如影像学和病理学）在早期检测中仍存在局限性。拉曼光谱技术凭借其非侵入性、实时性和分子特异性优势，成为突破现有诊断瓶颈的新兴工具。该技术通过分析样本中化学键的振动模式（如1600-1683 cm^-1的酰胺I带），可生成独特的"分子指纹"，区分癌变与正常组织的生化差异（如蛋白质/核酸含量变化）。

方法与方法论

研究团队系统检索了PubMed等4大数据库（2014-2024年），筛选出9项符合严格标准的文献。纳入研究需满足：①采用拉曼光谱作为独立诊断工具；②应用机器学习算法（如PCA-LDA、SVM）；③报告敏感度/特异度≥80%。通过随机效应模型进行荟萃分析，并采用热图展示不同样本类型（血清/唾液/组织）的性能差异。值得注意的是，血清研究普遍采用表面增强拉曼散射（SERS）技术，通过银纳米颗粒（Ag-NPs）将信号强度提升10⁶-10⁸倍，显著提高低浓度生物标志物的检出率。

结果与讨论

样本类型比较：

• 血清样本表现最稳健，在110例样本的PCA-LDA模型中实现100%敏感度/特异度，主要归因于血清中稳定的肿瘤标志物（如甲胎蛋白）浓度。
• 唾液检测虽便捷（91.2-100%敏感度），但受饮食/口腔菌群干扰导致特异度波动（80.2-100%）。
• 组织活检虽准确（94-95.7%），其侵入性限制筛查应用。

关键光谱标志物：
所有研究均报告1365 cm^-1（色氨酸）、1004 cm^-1（苯丙氨酸）及1445 cm^-1（磷脂）峰值的强度变化，这些分子与肿瘤代谢重编程密切相关。

算法贡献：
卷积神经网络（CNN）在40例血浆外泌体样本中实现83.3%分类准确率，其优势在于自动识别微小光谱偏移（如5 cm^-1差异）。相比之下，正交偏最小二乘判别分析（OPLS-DA）更适合小样本（190例）数据的可视化解读。

挑战与展望

当前限制包括：①激光功率/波长等参数缺乏标准化；②唾液样本的日内变异系数高达15%；③纳米颗粒合成批次差异影响SERS重现性。未来需建立国际共识协议，并开展>1000例的多中心试验。值得注意的是，结合人工智能的便携式拉曼设备（如785 nm激光源）已进入临床试验阶段，有望5年内实现床旁快速诊断。