综述：振动光谱技术作为心源性猝死诊断工具的系统评价

（推荐语）本综述系统评价了傅里叶变换红外光谱（FTIR）和拉曼光谱在法医病理学中对心源性猝死（SCD）的诊断潜力，指出其通过检测心肌、肺组织等样本中蛋白质二级结构（如α-螺旋/β-折叠）和脂质变化（1500-1700 cm-1区域），结合化学计量学（PCA/PLS-DA）可实现95%特异性，但需标准化方案解决样本异质性等问题。

　　

背景

心源性猝死（SCD）作为法医病理学中的常见自然死亡原因，其诊断面临死后生化变化复杂、病因多样（如缺血性心脏病、遗传性心律失常）等挑战。传统组织病理学检测存在局限性，而振动光谱技术（含FTIR和拉曼光谱）凭借非破坏性、高灵敏度（可检测ng级分子变化）及"生物指纹区"（1800-900 cm^-1）分析能力，成为新兴辅助诊断工具。

研究方法

通过Scopus、PubMed等数据库系统检索，纳入10项符合标准的研究（9项FTIR、1项拉曼光谱）。采用PROBAST工具评估偏倚风险，结果显示仅1项研究为低风险，凸显领域方法学尚不成熟。

关键发现

1. 组织特异性光谱特征：

   • 心肌梗死样本中，FTIR显示酰胺I（1700-1500 cm^-1）和酰胺II区β-折叠结构减少，α-螺旋增加（Zheng et al. 2010）；冠状动脉斑块中胶原I/III比例变化可通过2083 cm^-1峰值差异识别（Wetzel et al. 2005）。
   • 肺水肿液体通过主成分分析（PCA）区分SCD与其他死因，酪氨酸肽段丰度升高（Lin et al. 2018b）。

2. 技术对比：

   • FTIR更广泛应用于生物基质分析，而拉曼光谱在鼠模型肺组织分析中实现98.5%分类准确率（Zhang et al. 2024b）。
   • 衰减全反射（ATR）-FTIR结合随机森林算法对心肌纤维化的灵敏度达91%（Yang et al. 2022）。

3. 诊断优化：
   支持向量机（SVM）和遗传算法-偏最小二乘判别分析（GA-PLS-DA）显著提升分类性能，但样本量小（平均<50例）和死后时间未标准化限制临床转化。

局限与展望

当前研究存在SCD病因归类模糊（未区分离子通道病与心肌病）、未考虑死后生化动态变化（如血红蛋白降解）等问题。未来需多中心研究验证标准化光谱协议，并整合便携式设备实现现场快速检测。

结论

振动光谱技术为SCD死后诊断提供了分子水平的新视角，尤其在胶原重构和脂质过氧化标志物检测方面潜力明确。推动该技术从实验室走向法医实践，需解决算法泛化性和跨平台验证等核心问题。