中紅外光譜法在腫瘤輔助診斷中的應用進展

楊洋，羅陽

四川衛生康復職業學院藥學系 (四川自貢 643000)

腫瘤是指在致癌因素影響下機體細胞發生基因突變、生長失控，從而形成的新生物[1]。《2020年全球癌癥統計報告》[2]顯示，2020年全世界約有1 930萬新發腫瘤病例，并預測在2040年將新發2 840萬腫瘤病例。全球腫瘤死因譜前5位是肺癌、結直腸癌、肝癌、胃癌和乳腺癌。據世界衛生組織統計，腫瘤在許多國家的死因順位已超心血管疾病等高病死率疾病，其發病率和病死率更是在不斷攀升，已成為全球性重大公共衛生問題。現主要采用預防為主的策略來延緩腫瘤的發生進展，其中二級預防是采用早期篩查方法及時確診，并予以早期治療，可有效降低患者負擔。因此，可靠、安全的篩查方法極為重要。

目前，臨床診斷腫瘤的金標準是病理學方法，但往往受經驗和主觀性所限。中紅外光譜法(mid-infrared spectroscopy，MIRS)是通過測定物質在中紅外區分子振動的基頻吸收，對其進行定性和定量分析的光譜方法，具有操作簡便、測試快、樣品用量少、環境污染小等特點，已被廣泛應用于諸多領域[3-5]。目前，MIRS多是基于生物樣品進行腫瘤診斷研究，本研究針對2020年癌癥死因譜前幾位腫瘤類型，簡述MIRS基于生物樣品診斷腫瘤的研究進展，為深入研究及臨床應用提供參考。

1 肺癌生物樣品

孫雷明等[6]測定肺癌及癌旁正常組織的中紅外光譜(mid-infrared spectrum，MIR)，發現兩類光譜有較大差異，如癌光譜N-H吸收峰向低波數位移、蛋白質酰胺 Ⅱ 帶吸收峰和C-OH鍵伸縮振動吸收峰向高波數位移等。程存歸等[7]基于正常肺組織、早期肺癌組織及進展期肺癌組織的MIR進行判別，結果準確率較高。Sun等[8]發現肺癌與正常肺組織MIR有顯著差異，采用典型判別法分析1 546 cm-1峰強、1 120 cm-1峰強比以及1 303 cm-1和1 240 cm-1半峰寬，靈敏度可達96.7%。Kaznowska等[9-10]采用主成分分析法分析得出，肺癌患者與非肺癌患者的正常肺組織光譜在蛋白質吸收區有相似處，癌組織與癌癥浸潤區外正常肺組織的光譜無相似處；后經深入研究發現，癌組織與正常肺組織MIR有差異，不同類型肺癌MIR有差異，中分化與低分化的肺鱗狀細胞癌MIR也有差異。Wang等[11]發現，肺癌患者與健康人血清的MIR中A1080/A1170可能有助于鑒別肺癌患者與健康人。Ghosal等[12]發現，肺癌患者與健康人痰液的MIR有差異，基于1 031.7 cm-1和1 409.7 cm-1建立了良好的預測模型，能較好地鑒別肺癌與健康人群，但肺癌高危人群易被誤診為肺癌。Lewis等[13]對比肺癌患者與健康人的痰液MIR發現，在964 cm-1、1 024 cm-1、1 411 cm-1、1 577 cm-1和1 656 cm-1處有顯著差異，并采用多變量分析法進行區分，得出MIR具有較高的靈敏度和特異度。可見肺癌生物樣品與正常生物樣品的中紅外光譜具有顯著差異，再結合化學計量學分析方法可達到較高的正判率；此外其生物樣品多樣，如肺組織、血清、痰液等，有望實現無創性檢測。

2 結直腸癌生物樣品

Dong等[14]基于結直腸癌組織與正常組織MIR進行判別，診斷靈敏度達96.6%，表明MIRS可有效診斷結直腸癌。曹麗亞[15]基于組織切片MIR建立模型，能準確、快速診斷大腸組織是否癌變，可輔助病理診斷。Ollesch等[16]利用光纖探針采集結直腸癌與正常組織的MIR并建模，靈敏度及特異度均高于80%，表明光纖MIRS在臨床手術環境中識別腫瘤中具有一定潛力。劉棟等[17]發現直腸癌轉移淋巴結和非轉移淋巴結的MIR有差異，所建鑒別模型性能較好，表明該技術可在術中實現原位、在體、快速、簡便地診斷直腸癌是否會發生淋巴結轉移。Li等[18]結合內鏡技術測量結腸炎與結直腸癌組織的MIR，對比發現癌組織光譜中脂質相關吸收峰的強度降低甚至消失、蛋白質酰胺 Ⅰ 帶和 Ⅱ 帶的吸收強度降低等特點；采用改進K-最近鄰分類方法建立的分類方法的靈敏度為81.38%、特異度為92.69%。Kaznowska等[19]測量健康結腸組織、化療前后的結腸癌組織、結腸癌手術邊緣組織的MIR，顯示健康組織與化療前后癌組織的光譜有差異。Akin等[20]基于石蠟包埋組織的MIR發現胃癌組和結腸癌組與其相應健康組相比，表征脂質、核酸、蛋白質等生物分子的光譜吸收峰有顯著差異，基于化學計量學的分類正確率較高，說明基于石蠟包埋組織MIRS快速診斷胃癌和結腸癌具有一定的可行性。阮森林等[21]將結直腸癌患者、腸炎患者及健康者血清凍干壓片，測量并分析其MIR，發現結直腸癌患者與健康者的血清光譜中核酸峰位有差異，聚類分析結果顯示具有一定程度的聚類。可見結直腸癌的MIR研究較為深入廣泛，可采用組織或血清判別癌與非癌、癌與炎癥等，并結合光纖、內鏡等技術實現原位、在體檢測。

3 胃癌生物樣品

劉銘等[22]利用光纖測定正常胃組織與胃癌組織MIR，對比發現兩類組織在蛋白質、脂質、糖類和核酸的相關譜帶存在明顯差異。白月奎等[23]使用光纖探頭測量胃周淋巴結(轉移淋巴結與非轉移淋巴結)組織MIR，發現兩者的峰位、峰強等存在差異，說明該方法用于診斷胃癌淋巴結轉移具有可行性。Sheng等[24]對比胃癌患者與健康人血清的MIR，發現H2959/H2931比值可作為胃癌與健康人群的鑒別診斷的依據，對1 140～1 000 cm-1區進行高斯擬合顯示胃癌患者RNA/DNA比值明顯低于健康人，表明基于血清MIRS可診斷胃癌。Wang等[25]通過研究胃癌患者與正常人頭發的MIR發現癌光譜中有明顯峰位移動，化學成像顯示有脂質等變化。可見MIR可基于多種生物樣品(如胃部組織、血清、頭發等)判別胃癌與正常、胃癌淋巴結是否轉移，結果具有較高的正判率；還可結合光纖等技術實現原位、在體檢測。

4 乳腺癌生物樣品

Depciuch等[26]測量正常乳腺組織、化療前后乳腺癌組織及乳腺癌周圍正常乳腺組織MIR，發現與正常組織相比，癌組織中糖、蛋白質、脂肪、類胡蘿卜素的含量和結構有變化，這4類物質可作為診斷乳腺癌的腫瘤標志物。Luo等[27]結合多變量對比研究乳腺癌組織與正常乳腺組織MIR，發現癌組織中脂質與蛋白質、核酸與脂質、磷酸鹽與碳水化合物等的含量均有顯著改變，認為以上物質可作為預測乳腺癌的潛在生物標志物。Backhaus等[28]測定乳腺癌患者與非乳腺癌女性血清MIR并結合聚類分析和人工神經網絡進行分析，均可達到90%以上的靈敏度和特異度。Elmi等[29]分析發現，健康人與乳腺癌患者血清的MIR在多個波段存在差異，結合偏最小二乘線性判別分析法可達到較好的診斷準確度、靈敏度和特異度。沈婕等[30]采集健康女性和乳腺癌患者血清的MIR并建立判別模型(驗證集正判率100%)，表明該方法能基于血清區分健康者與乳腺癌患者。Lyman和Murraywijelath[31]對比得出乳腺癌患者與非乳腺癌女性頭發的MIR有差異，推測可能是乳腺癌影響頭發生長致使頭發里物質的組成和構造發生變化。可見通過對比乳腺正常組織與癌組織的MIR表征，發現多種可用于乳腺癌診斷的腫瘤標志物；此外血清、頭發的MIR也具有一定差異，有望實現無創檢測。

5 小結

目前,幾乎沒有針對肝癌診斷的MIRS研究，但對其他腫瘤均有研究。MIRS可在分子層面為臨床診斷腫瘤提供一種便捷、準確的分析方法，且樣品類型多樣(組織、血清、毛發、痰液)，還可借助光纖探頭和內鏡實現在體、原位測量光譜。為推廣MIRS在臨床腫瘤輔助診斷方面的應用，相關研究人員仍需不斷研究和優化MIRS和設備，以實現早發現、早治療，提高腫瘤患者治愈率及術后生命質量，降低病死率和醫療費用，減輕個人和社會的經濟負擔。