中紅外光譜法在腫瘤輔助診斷中的應(yīng)用進(jìn)展

楊洋，羅陽(yáng)

四川衛(wèi)生康復(fù)職業(yè)學(xué)院藥學(xué)系 (四川自貢 643000)

腫瘤是指在致癌因素影響下機(jī)體細(xì)胞發(fā)生基因突變、生長(zhǎng)失控，從而形成的新生物[1]?！?020年全球癌癥統(tǒng)計(jì)報(bào)告》[2]顯示，2020年全世界約有1 930萬(wàn)新發(fā)腫瘤病例，并預(yù)測(cè)在2040年將新發(fā)2 840萬(wàn)腫瘤病例。全球腫瘤死因譜前5位是肺癌、結(jié)直腸癌、肝癌、胃癌和乳腺癌。據(jù)世界衛(wèi)生組織統(tǒng)計(jì)，腫瘤在許多國(guó)家的死因順位已超心血管疾病等高病死率疾病，其發(fā)病率和病死率更是在不斷攀升，已成為全球性重大公共衛(wèi)生問(wèn)題?，F(xiàn)主要采用預(yù)防為主的策略來(lái)延緩腫瘤的發(fā)生進(jìn)展，其中二級(jí)預(yù)防是采用早期篩查方法及時(shí)確診，并予以早期治療，可有效降低患者負(fù)擔(dān)。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(biāo)準(zhǔn)是病理學(xué)方法，但往往受經(jīng)驗(yàn)和主觀性所限。中紅外光譜法(mid-infrared spectroscopy，MIRS)是通過(guò)測(cè)定物質(zhì)在中紅外區(qū)分子振動(dòng)的基頻吸收，對(duì)其進(jìn)行定性和定量分析的光譜方法，具有操作簡(jiǎn)便、測(cè)試快、樣品用量少、環(huán)境污染小等特點(diǎn)，已被廣泛應(yīng)用于諸多領(lǐng)域[3-5]。目前，MIRS多是基于生物樣品進(jìn)行腫瘤診斷研究，本研究針對(duì)2020年癌癥死因譜前幾位腫瘤類型，簡(jiǎn)述MIRS基于生物樣品診斷腫瘤的研究進(jìn)展，為深入研究及臨床應(yīng)用提供參考。

1 肺癌生物樣品

孫雷明等[6]測(cè)定肺癌及癌旁正常組織的中紅外光譜(mid-infrared spectrum，MIR)，發(fā)現(xiàn)兩類光譜有較大差異，如癌光譜N-H吸收峰向低波數(shù)位移、蛋白質(zhì)酰胺 Ⅱ 帶吸收峰和C-OH鍵伸縮振動(dòng)吸收峰向高波數(shù)位移等。程存歸等[7]基于正常肺組織、早期肺癌組織及進(jìn)展期肺癌組織的MIR進(jìn)行判別，結(jié)果準(zhǔn)確率較高。Sun等[8]發(fā)現(xiàn)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(qiáng)、1 120 cm-1峰強(qiáng)比以及1 303 cm-1和1 240 cm-1半峰寬，靈敏度可達(dá)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(zhì)吸收區(qū)有相似處，癌組織與癌癥浸潤(rùn)區(qū)外正常肺組織的光譜無(wú)相似處；后經(jīng)深入研究發(fā)現(xiàn)，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(xì)胞癌MIR也有差異。Wang等[11]發(fā)現(xiàn)，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(fā)現(xiàn)，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(yù)測(cè)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(duì)比肺癌患者與健康人的痰液MIR發(fā)現(xiàn)，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(jìn)行區(qū)分，得出MIR具有較高的靈敏度和特異度。可見(jiàn)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(jié)合化學(xué)計(jì)量學(xué)分析方法可達(dá)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(shí)現(xiàn)無(wú)創(chuàng)性檢測(cè)。

2 結(jié)直腸癌生物樣品

Dong等[14]基于結(jié)直腸癌組織與正常組織MIR進(jìn)行判別，診斷靈敏度達(dá)96.6%，表明MIRS可有效診斷結(jié)直腸癌。曹麗亞[15]基于組織切片MIR建立模型，能準(zhǔn)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(jié)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(shù)環(huán)境中識(shí)別腫瘤中具有一定潛力。劉棟等[17]發(fā)現(xiàn)直腸癌轉(zhuǎn)移淋巴結(jié)和非轉(zhuǎn)移淋巴結(jié)的MIR有差異，所建鑒別模型性能較好，表明該技術(shù)可在術(shù)中實(shí)現(xiàn)原位、在體、快速、簡(jiǎn)便地診斷直腸癌是否會(huì)發(fā)生淋巴結(jié)轉(zhuǎn)移。Li等[18]結(jié)合內(nèi)鏡技術(shù)測(cè)量結(jié)腸炎與結(jié)直腸癌組織的MIR，對(duì)比發(fā)現(xiàn)癌組織光譜中脂質(zhì)相關(guān)吸收峰的強(qiáng)度降低甚至消失、蛋白質(zhì)酰胺 Ⅰ 帶和 Ⅱ 帶的吸收強(qiáng)度降低等特點(diǎn)；采用改進(jìn)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(cè)量健康結(jié)腸組織、化療前后的結(jié)腸癌組織、結(jié)腸癌手術(shù)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(fā)現(xiàn)胃癌組和結(jié)腸癌組與其相應(yīng)健康組相比，表征脂質(zhì)、核酸、蛋白質(zhì)等生物分子的光譜吸收峰有顯著差異，基于化學(xué)計(jì)量學(xué)的分類正確率較高，說(shuō)明基于石蠟包埋組織MIRS快速診斷胃癌和結(jié)腸癌具有一定的可行性。阮森林等[21]將結(jié)直腸癌患者、腸炎患者及健康者血清凍干壓片，測(cè)量并分析其MIR，發(fā)現(xiàn)結(jié)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(jié)果顯示具有一定程度的聚類?？梢?jiàn)結(jié)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(jié)合光纖、內(nèi)鏡等技術(shù)實(shí)現(xiàn)原位、在體檢測(cè)。

3 胃癌生物樣品

劉銘等[22]利用光纖測(cè)定正常胃組織與胃癌組織MIR，對(duì)比發(fā)現(xiàn)兩類組織在蛋白質(zhì)、脂質(zhì)、糖類和核酸的相關(guān)譜帶存在明顯差異。白月奎等[23]使用光纖探頭測(cè)量胃周淋巴結(jié)(轉(zhuǎn)移淋巴結(jié)與非轉(zhuǎn)移淋巴結(jié))組織MIR，發(fā)現(xiàn)兩者的峰位、峰強(qiáng)等存在差異，說(shuō)明該方法用于診斷胃癌淋巴結(jié)轉(zhuǎn)移具有可行性。Sheng等[24]對(duì)比胃癌患者與健康人血清的MIR，發(fā)現(xiàn)H2959/H2931比值可作為胃癌與健康人群的鑒別診斷的依據(jù)，對(duì)1 140～1 000 cm-1區(qū)進(jìn)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(guò)研究胃癌患者與正常人頭發(fā)的MIR發(fā)現(xiàn)癌光譜中有明顯峰位移動(dòng)，化學(xué)成像顯示有脂質(zhì)等變化?？梢?jiàn)MIR可基于多種生物樣品(如胃部組織、血清、頭發(fā)等)判別胃癌與正常、胃癌淋巴結(jié)是否轉(zhuǎn)移，結(jié)果具有較高的正判率；還可結(jié)合光纖等技術(shù)實(shí)現(xiàn)原位、在體檢測(cè)。

4 乳腺癌生物樣品

Depciuch等[26]測(cè)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(fā)現(xiàn)與正常組織相比，癌組織中糖、蛋白質(zhì)、脂肪、類胡蘿卜素的含量和結(jié)構(gòu)有變化，這4類物質(zhì)可作為診斷乳腺癌的腫瘤標(biāo)志物。Luo等[27]結(jié)合多變量對(duì)比研究乳腺癌組織與正常乳腺組織MIR，發(fā)現(xiàn)癌組織中脂質(zhì)與蛋白質(zhì)、核酸與脂質(zhì)、磷酸鹽與碳水化合物等的含量均有顯著改變，認(rèn)為以上物質(zhì)可作為預(yù)測(cè)乳腺癌的潛在生物標(biāo)志物。Backhaus等[28]測(cè)定乳腺癌患者與非乳腺癌女性血清MIR并結(jié)合聚類分析和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行分析，均可達(dá)到90%以上的靈敏度和特異度。Elmi等[29]分析發(fā)現(xiàn)，健康人與乳腺癌患者血清的MIR在多個(gè)波段存在差異，結(jié)合偏最小二乘線性判別分析法可達(dá)到較好的診斷準(zhǔn)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(yàn)證集正判率100%)，表明該方法能基于血清區(qū)分健康者與乳腺癌患者。Lyman和Murraywijelath[31]對(duì)比得出乳腺癌患者與非乳腺癌女性頭發(fā)的MIR有差異，推測(cè)可能是乳腺癌影響頭發(fā)生長(zhǎng)致使頭發(fā)里物質(zhì)的組成和構(gòu)造發(fā)生變化?？梢?jiàn)通過(guò)對(duì)比乳腺正常組織與癌組織的MIR表征，發(fā)現(xiàn)多種可用于乳腺癌診斷的腫瘤標(biāo)志物；此外血清、頭發(fā)的MIR也具有一定差異，有望實(shí)現(xiàn)無(wú)創(chuàng)檢測(cè)。

5 小結(jié)

目前,幾乎沒(méi)有針對(duì)肝癌診斷的MIRS研究，但對(duì)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(zhǔn)確的分析方法，且樣品類型多樣(組織、血清、毛發(fā)、痰液)，還可借助光纖探頭和內(nèi)鏡實(shí)現(xiàn)在體、原位測(cè)量光譜。為推廣MIRS在臨床腫瘤輔助診斷方面的應(yīng)用，相關(guān)研究人員仍需不斷研究和優(yōu)化MIRS和設(shè)備，以實(shí)現(xiàn)早發(fā)現(xiàn)、早治療，提高腫瘤患者治愈率及術(shù)后生命質(zhì)量，降低病死率和醫(yī)療費(fèi)用，減輕個(gè)人和社會(huì)的經(jīng)濟(jì)負(fù)擔(dān)。