Breast biopsy is usually recommended on most patients diagnosed with a breast irregularity such as a lump or an abnormal finding seen on a mammogram or a breast ultrasound. These screening methods have some limitations, and upon biopsy 70% to 90% of detected lesions are found to be benign. As a result patients often complain of having undergone an unnecessary surgical intervention. To date, no accurate and fast method can yet be satisfactorilly applied to identify metastasis accuratelly and/or determine sentinel lymph nodes during the time of the operation.In this study, portable Raman spectroscopy is used to compare fresh breast lesions and metastasis lymphy nodes with normal breast tissues and lymphy nodes. For this, we constructed a mathematical model using Raman spectra results obtained from normal and malignant tissues and based on various biochemical characteristics such as calcification, protein structure and fat structure. This algorithm allowed to identify early pathological changes. Most importantly it allowed to distinguish the nature of the breast tissue (normal, benign and malignant) and explore the inner link between breast cancer and premalignant lesions. In the study, the main purpose of using the fresh organization and portable Raman spectrometer to construct the model is to prepare to identify the property of the breast lesions by nonsurgical methods and metastasis of axillary lymphy nodes during the operation for the next study. The application of Raman Spetroscopy to determine breast pathological changes can be used not only as an efficient way to reduce the need for unnecessary surgical biopsy, significantly save medical resources, but also, while creating a benefical economic advantage this new methodology will decrease the psychological burden of the patients .
目前对于乳腺检查所发现的异常,多只能通过手术活检明确病变性质,但是总体活检后约70-90%的患者证实为良性病变,而做了不必要的手术活检。前哨淋巴结活检转移与否的术中判定也一直没有准确而快速的方法。本研究采用便携式拉曼光谱检测新鲜乳腺病灶、正常乳腺组织及腋窝淋巴结,通过检测结果所反映的组织中化学成分的差异(包括钙化灶、蛋白质构成、脂肪构成等)构建数学模型,鉴别病变的性质(良性、恶性、癌前病变及淋巴结有无转移等);而且利用拉曼光谱在检测早期病变上的优势,区分不同性质的癌前病变与乳腺癌光谱结果的差异,探索癌前病变与乳腺癌的内在联系,为改良预防性治疗方法提供理论依据。本研究采用新鲜组织和便携式拉曼光谱仪所得数据来建立模型主要目的是为进一步非手术方法确定病变性质和术中即时判断腋窝淋巴结转移与否奠定研究基础,减少不必要的手术活检,节约医疗资源,减轻患者的经济和心理负担。
拉曼光谱具有无损、信息量丰富的优势,可直接对样品检测,被广泛应用于疾病诊断研究中。本研究通过研究乳腺正常组织及乳腺恶性肿瘤发生各阶段拉曼光谱,比较它们之间的差异,构建乳腺癌拉曼光谱诊断模型。1、新鲜组织拉曼光谱研究及模型构建方法探索:运用便携式拉曼光谱仪器,检测新鲜乳腺组织及病变组织,探索高斯方法、PCA和SVM等不同算法构建良恶性病变的鉴别模型。无论是正常组织、良性组织还是恶性组织,无论从准确率、灵敏度,特异度和MCC,SVM-RFE方法均远高于PCA方法,具有应用优势。2、乳腺恶性肿瘤发生各阶段光谱学特征:采用共聚焦拉曼系统检测NB,ADH、DCIS及IDC的差异,通过脂类、类胡萝卜素、蛋白及核酸的含量及分子结构变化,归纳乳腺恶性肿瘤发生各阶段光谱学特征。从ADH到DCIS到IDC过程中蛋白质和核苷酸的含量逐渐增加而脂类的含量逐渐降低;ADH具有较强的酰胺I特征峰而DCIS和IDC组织中并没有此峰出现。DCIS和IDC组织中CH2特征峰发生蓝移。研究组首次采用冰冻连续切片,精确定位癌病灶位置,获得不同组织拉曼光谱特征,分析了ADH与DCIS和IDC的差异与联系。3、表面增强拉曼光谱在乳腺癌检测中的特征及应用:采用共聚焦拉曼系统检测了五种乳腺冰冻组织切片,分别为乳腺正常组织、纤维腺瘤、ADH、DCIS及IDC组织。利用Au@SiO2壳层隔绝纳米粒子来增强乳腺组织的拉曼光谱,以突出拉曼光谱数据特征。并且对冰冻切片的普通拉曼光谱和Au@SiO2壳层隔绝纳米粒子增强的SHINERS光谱进行了比较。对于1262cm-1、1442cm-1、1004cm-1、1090cm-1特征峰五种组织之间有明显差异。对于蛋白质和脂类五种组织分别表现出不同的增强效果。研究首次使用表面增强方法获得了比较好的拉曼光谱特征,并从另外一个角度认识乳腺癌拉曼光谱特征,为模型构建提供了一部分信息。4、腋窝淋巴结拉曼光谱的检测:采用便携式拉曼光谱仪检测了7枚新鲜淋巴结组织,其中3枚乳腺癌转移性淋巴结,4枚未转移性淋巴结。由于样品数量比较少,目前得到的结果尚不能代表有无恶性转移的特征光谱。5、乳腺癌细胞拉曼光谱检测探索:采集新鲜乳腺癌组织,通过原代培养获得乳腺癌细胞,进行拉曼光谱检测,收集特征,以构建更加理想模型。我们目前尚在培养细胞及分离癌细胞阶段,尚需时间。
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数据更新时间:2023-05-31
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