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拉曼光譜×智能分析:生物醫(yī)學(xué)研究的前沿探索

來(lái)源:長(zhǎng)春長(zhǎng)光辰英生物科學(xué)儀器有限公司 更新時(shí)間:2025-10-17 09:15:20 閱讀量:86
導(dǎo)讀:長(zhǎng)光辰英P300共聚焦拉曼光譜儀,作為拉曼光譜智能化應(yīng)用的典型代表,已在病原體、腫瘤、血清與藥效研究中展現(xiàn)出卓越應(yīng)用潛力。
曼光譜作為一種基于分子振動(dòng)的光學(xué)檢測(cè)技術(shù),能夠在無(wú)標(biāo)記、無(wú)損傷的條件下提供分子指紋信息,在材料科學(xué)與化學(xué)分析中已廣泛應(yīng)用。但在生物醫(yī)學(xué)領(lǐng)域,復(fù)雜樣品背景與弱信號(hào)仍是拉曼技術(shù)應(yīng)用的瓶頸。隨著智能數(shù)據(jù)分析與機(jī)器學(xué)習(xí)的引入,拉曼光譜突破了傳統(tǒng)分析的局限,能夠在更短時(shí)間內(nèi)實(shí)現(xiàn)復(fù)雜生物樣品的快速檢測(cè)、分類與分型
P300共聚焦拉曼光譜儀,作為拉曼光譜智能化應(yīng)用的典型代表,已在病原體、腫瘤、血清與藥效研究中展現(xiàn)出卓越應(yīng)用潛力。


01
P300在生物醫(yī)學(xué)研究的典型應(yīng)用案例

1.
病原菌鑒定與耐藥性檢測(cè)


· 物種快速鑒定

結(jié)合XGBoost 算法,可實(shí)現(xiàn)呼吸道病原菌的快速分類與預(yù)測(cè),準(zhǔn)確率超過(guò)90%,展現(xiàn)了在非培養(yǎng)條件下進(jìn)行快速鑒定的潛力。

6種呼吸道病原菌拉曼光譜建庫(kù)。

左圖為XGBoost算法訓(xùn)練后的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率,右圖為XGBoost算法的ROC曲線[1]。

關(guān)聯(lián)閱讀:精準(zhǔn)識(shí)別,快速出擊:P300助力呼吸道病原菌檢測(cè)與耐藥性分析

· 免培養(yǎng)藥敏檢測(cè)

借助Raman-D2O(拉曼-重水)方法,可在3–6小時(shí)內(nèi)直接完成細(xì)菌耐藥性判定,避免了冗長(zhǎng)的培養(yǎng)步驟,為臨床當(dāng)天用藥提供了可行性方案。

大腸桿菌不同藥物藥敏結(jié)果[1]

關(guān)聯(lián)閱讀:拉曼光譜丨細(xì)菌免培養(yǎng)藥敏檢測(cè)新工具

2.
腫瘤組織切片快速識(shí)別


在腫瘤病理快檢中,通過(guò)拉曼mapping與機(jī)器學(xué)習(xí)分類模型,可在無(wú)染色條件下精準(zhǔn)區(qū)分腫瘤與正常組織,為術(shù)中導(dǎo)航和病理診斷研究提供新方案。

 病理組織拉曼區(qū)分

關(guān)聯(lián)閱讀:癌癥診療新視角:拉曼光譜如何讓腫瘤邊界“涇渭分明”

3.
胃腸癌血清學(xué)檢測(cè)


結(jié)合GRU 深度學(xué)習(xí)模型,對(duì)外周血血清光譜進(jìn)行分析,可預(yù)測(cè)胃腸癌及其分型分期,分類準(zhǔn)確率超過(guò) 95%,為“無(wú)創(chuàng)、快速的腫瘤早篩”提供可能。

 不同分化程度、不同分期的胃腸癌GRU分類的混淆矩陣和ROC曲線統(tǒng)計(jì)[2]

關(guān)聯(lián)閱讀:一滴血檢測(cè)胃癌?拉曼光譜技術(shù)正在實(shí)現(xiàn)

4.
藥效評(píng)價(jià)與病理?yè)p傷可視化


在腦缺血/再灌注模型研究中,聯(lián)合 PCA-LDA 與光譜 mapping 技術(shù),成功實(shí)現(xiàn) 神經(jīng)元損傷分級(jí)與藥物干預(yù)效果的可視化,揭示了阿魏酸鈉的劑量依賴性保護(hù)作用。

 阿魏酸鈉干預(yù)大鼠腦缺血再灌注拉曼光譜藥效評(píng)價(jià)流程圖[3]

關(guān)聯(lián)閱讀:拉曼“分子二維碼”:解鎖腦缺血損傷及藥效評(píng)價(jià)的細(xì)胞級(jí)證據(jù)


02
P300產(chǎn)品優(yōu)勢(shì):智能拉曼驅(qū)動(dòng)生物醫(yī)學(xué)探索

高分辨率與高靈敏度

能夠精準(zhǔn)捕捉病原菌耐藥性差異及血清樣本中的微弱信號(hào),保障檢測(cè)結(jié)果的可靠性。

卓越穩(wěn)定性

在組織切片和腦組織mapping等復(fù)雜應(yīng)用中,確保光譜細(xì)微變化真實(shí)可比,支持長(zhǎng)期與大規(guī)模研究。

智能化數(shù)據(jù)分析

配套HOOKE IntP軟件,集成聚類、分類與建模功能,大幅提升光譜解析與結(jié)果判讀效率。

廣泛適用性

覆蓋單細(xì)胞、組織切片及血清樣本等多層級(jí)研究需求,均可實(shí)現(xiàn)高質(zhì)量數(shù)據(jù)采集與結(jié)果輸出。


03
智能拉曼平臺(tái)助力生物醫(yī)學(xué)前沿
過(guò)拉曼光譜技術(shù)與智能分析算法的融合,P300已在病原菌快速檢測(cè)與藥敏分析、腫瘤識(shí)別、血清學(xué)篩查和藥效研究中展現(xiàn)出多維價(jià)值。它不僅突破了傳統(tǒng)方法在檢測(cè)速度與準(zhǔn)確性上的限制,也為精準(zhǔn)醫(yī)學(xué)、個(gè)體化診療與藥物開(kāi)發(fā)提供了新思路。
作為拉曼光譜智能化應(yīng)用的重要實(shí)踐平臺(tái),P300共聚焦拉曼光譜儀將繼續(xù)推動(dòng)生物醫(yī)學(xué)研究向更高效、更智能的方向發(fā)展。

參考文獻(xiàn):

[1]Liu, Ziyu, et al. "Rapid identification and drug resistance screening of respiratory pathogens based on single-cell Raman spectroscopy." Frontiers in Microbiology 14 (2023): 1065173.

[2]Liu, Kunxiang, et al. "Evaluation of Raman spectroscopy combined with the gated recurrent unit serum detection method in early screening of gastrointestinal cancer." Analyst 148.23 (2023): 6061-6069.

[3]Liu, Mingying, et al. "In vitro diagnosis and visualization of cerebral ischemia/reperfusion injury in rats and protective effects of ferulic acid by raman biospectroscopy and machine learning." ACS Chemical Neuroscience 14.1 (2022): 159-169.

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