1 西安交通大学医学院第一附属医院泌尿外科, 教育部环境与疾病相关基因重点实验室, 陕西 西安 710061
2 西安交通大学理学院物理学系, 陕西 西安 710049
3 西安交通大学医学院第一附属医院病理科, 陕西 西安 710061
使用激光共聚焦显微拉曼光谱仪测取膀胱肿瘤和正常膀胱组织的拉曼特征谱, 应用主成分分析/支持向量机(principal component analysis, PCA/support vector machines, SVM)分类器对数据进行判别分析, 最后使用弃一交叉验证法(leave-one-out cross validation, LOOCV)测试判别结果的准确度。 结果发现膀胱肿瘤组织与正常膀胱组织的拉曼光谱存在明显差异, 肿瘤组织在782和1 583 cm-1等核酸特征谱带处峰高显著增强, 而正常组织在1 061, 1 295, 2 849, 2 881 cm-1等蛋白质和脂质特征谱带处峰高显著增强。 PCA/SVM可良好区分膀胱肿瘤组织和正常膀胱组织的拉曼光谱, LOOCV测试分类器显示肿瘤诊断的敏感度86.7%、 特异度87.5%、 阳性预测值92.9%、 阴性预测值77.8%。 由此得出结论: 拉曼光谱可以良好诊断膀胱肿瘤的体外组织, 展现了优越的临床应用前景。
拉曼光谱 膀胱肿瘤 正常膀胱组织 主成分分析 支持向量机 Raman spectroscopy Bladder cancer Normal bladder Principal Component Analysis Support vector machines
