光谱学与光谱分析, 2018, 38 (8): 2430, 网络出版: 2018-08-26   

鼻咽癌患者唾液的表面增强拉曼光谱研究

Detection of Nasopharyngeal Carcinoma Based on Human Saliva Surface-Enhanced Raman Spectroscopy
作者单位
1 医学光电科学与技术教育部重点实验室(福建师范大学), 福建 福州 350007
2 福建中医药大学中西医结合学院, 福建 福州 350122
3 福建医科大学附属肿瘤医院, 福建 福州 350014
摘要
表面增强拉曼光谱(SERS)技术是一种快速、 有效、 无损的光学诊断方法, 能提供生物分子成分和结构的指纹特征。 人的唾液包含多种能反应人体健康状况的生物标志物。 采用纳米银溶胶为增强基底的SERS技术, 从46位鼻咽癌患者、 30位鼻炎患者和48位健康人的唾液样本中采集了208条高质量的SERS。 研究结果表明鼻咽癌患者、 鼻炎患者和健康人的唾液SERS之间存在明显差异。 利用主成分分析结合线性判别分析(PCA-LDA)对采集的唾液SERS进行诊断研究, 获得灵敏度分别为89.5%, 93.0%和100%, 特异性分别为94.6%, 96.7%和97.7%。 研究结果表明: 唾液SERS技术结合PCA-LDA分析方法可能快速、 有效区分鼻咽癌、 鼻炎患者与正常人的唾液样本, 具有鼻咽癌无损检测和临床筛查的潜能。
Abstract
Surface Enhanced Raman Spectroscopy (SERS) technique is a fast, convenient and nondestructive optical diagnose method that can provide specific fingerprints of biomolecular compositions and structures. Human saliva contains many biomarkers that can reflect health condition. In this paper, we employed SERS methods based on nanometer silver colloid to obtain high quality SERS of 208 saliva samples from 46 patients with nasopharyngeal carcinoma (NPC), 30 patients with rhinitis and 48 healthy volunteers. The results showed there were great differences in SERS pattern among these three subjects. Principal component analysis-linear discriminant analysis (PCA-LDA) was utilized to analyze and classify the saliva spectra from NPC, rhinitis and healthy subjects. The diagnostic sensitivity was 89.5%, 93.0% and 100% respectively, and meanwhile the specificity was 94.6%, 96.7% and 97.7% respectively. The research showed that saliva SERS combined with PCA-LDA can rapidly and effectively distinguish three saliva groups, and this technique has great potential to be a non-destructive and clinical screening method for nasopharyngeal carcinoma detection.

林学亮, 林多, 邱素芳, 戈小松, 潘建基, 吴琼, 林慧晶, 黄浩. 鼻咽癌患者唾液的表面增强拉曼光谱研究[J]. 光谱学与光谱分析, 2018, 38(8): 2430. LIN Xue-liang, LIN Duo, QIU Su-fang, GE Xiao-song, PAN Jian-ji, WU Qiong, LIN Hui-jing, HUANG Hao. Detection of Nasopharyngeal Carcinoma Based on Human Saliva Surface-Enhanced Raman Spectroscopy[J]. Spectroscopy and Spectral Analysis, 2018, 38(8): 2430.

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