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为解决淋巴瘤传统诊断耗时长、操作繁琐且不适用于微创病变检测的问题，研究人员开展 AI 辅助表面增强拉曼散射（SERS）成像用于淋巴瘤微创诊断的研究。结果显示该方法识别率达～91.7 ± 2.1%，为多种疾病诊断提供新方向。
淋巴瘤，这一免疫系统的恶性肿瘤，正悄然威胁着人们的健康。近年来，其发病率逐年攀升，给患者带来了沉重的负担。目前，临床诊断淋巴瘤主要依靠超声引导核心针穿刺活检（UGCNB）辅助组织病理学分析，但这一方法存在诸多弊端。组织病理学分析实验步骤繁琐，从取样到得出诊断结果往往需要 7 - 15 天，漫长的等待不仅让患者焦虑，还可能延误病情。而且，该方法需要较大视野（>1000×1000μm2）的组织学图像来识别微观结构特征，对操作人员的技术要求高，在医疗人力资源相对匮乏的地区，难以广泛开展。
为了攻克这些难题，苏州大学的研究人员踏上了探索之旅。他们致力于开发一种创新的分子成像策略，期望能实现淋巴瘤的微创、快速诊断。最终，研究成果发表在了《Journal of Nanobiotechnology》上。
研究人员在这项研究中主要运用了以下关键技术方法：首先，通过氢氟酸辅助的电沉积法制备了硅基 SERS 芯片（Ag NPs@Si），该芯片能有效增强拉曼信号。接着，利用 UGCNB 获取临床组织样本，对样本进行处理后进行二维 SERS 成像。最后，构建了包含卷积层、池化层、Dropout 层和全连接层的卷积神经网络（CNN）模型，用于对 SERS 成像数据进行分析。
下面来看看具体的研究结果：
- UGCNB 引导的淋巴瘤切片 SERS 检测：研究人员运用 UGCNB 方法获取淋巴瘤组织条，然后进行无标记 SERS 映射。他们通过合成 Ag NPs@Si 芯片，利用原子力显微镜（AFM）和扫描电子显微镜（SEM）表征发现，平均尺寸为 180nm 的球形银纳米颗粒均匀分布在硅表面，该芯片具有良好的 SERS 重复性，相对标准偏差（RSD）值为 4.33%，且增强因子（EF）达 1.5×10?。通过对淋巴瘤切片样本的 SERS 信号分析，发现 1588cm?1 处的拉曼信号增强与 DNA 双链断裂（DSBs）有关，Ag NPs@Si 芯片能有效增强淋巴瘤切片样本的固有拉曼信号强度。
- SERS 检测 DNA 双链断裂：研究人员通过对 RPMI 细胞提取的基因组 DNA 进行紫外线（UV）照射或过氧化氢（H?O?）处理，发现经处理后的样本在 1588cm?1 处的 SERS 信号强度增加，且与 DNA DSBs 的程度相关。对临床石蜡包埋的弥漫大 B 淋巴瘤组织切片进行 H&E 染色和 SERS 映射，发现 SERS 信号在损伤区域、细胞炎症边界和非病理区域有明显差异，且 SERS 信号与抗 H2A.X 免疫染色信号重叠，表明 SERS 信号源于 DNA 的 DSB。此外，通过对不同类型淋巴瘤组织切片的分析，发现非霍奇金淋巴瘤（NHL）的 DNA DSB 密度高于正常组织。
- SERS - AI 平台诊断淋巴瘤：研究人员收集了 900 个 SERS 成像数据点，将其分为训练集（810 个图像）和测试集（90 个图像），用于训练和验证 CNN 模型。经过训练和测试，该模型对健康样本和 NHL 样本的识别率高达～91.7 ± 2.1%，通过受试者工作特征（ROC）曲线评估，其分类准确性可接受。
在结论和讨论部分，研究人员开发的 AI - SERS 策略为淋巴瘤的快速微创诊断带来了新希望。该策略能在 15 分钟内实现 900μm2 淋巴瘤组织的二维 SERS 映射，借助深度学习，可准确区分健康对照和 NHL 临床样本。这一成果不仅为淋巴瘤的诊断提供了可靠工具，还有望推动一系列基于组织学的 SERS - AI 技术发展，用于诊断包括其他癌症在内的多种疾病，为未来恶性肿瘤的快速无创诊断开辟了新的道路，在生命科学和健康医学领域具有重要的意义和广阔的应用前景。
