基于尿液自体荧光光谱结合多变量统计的肝硬化与肝细胞癌无创诊断新方法

本研究针对肝硬化与肝细胞癌(HCC)早期诊断难题，通过尿液荧光光谱技术结合PARAFAC和PCA等多变量分析方法，成功实现正常组与异常组(肝硬化+HCC)区分灵敏度达95.74%、特异性98%，三组分类准确率达86.6%，为肝病无创诊断提供新策略。

　　

通过人体尿液自体荧光光谱表征结合多变量统计与化学计量学方法，研究人员实现了肝硬化与肝细胞癌(hepatocellular carcinoma, HCC)的精准诊断。该研究采用荧光激发发射矩阵技术优化激发波长，在405 nm激发光下监测到与肝脏病变相关的分子水平变化。平行因子分析(PARAFAC)、主成分分析(PCA)及光谱解卷积技术证实尿液中存在烟酰胺腺嘌呤二核苷酸(磷酸)(NAD(P)H)、核黄素(riboflavin)、黄素类物质(flavins)和卟啉(porphyrins)等特征性荧光物质。研究显示荧光强度比值I_464/619在区分肝脏异常组（肝硬化与HCC）与正常组时表现最佳，其灵敏度达95.74%，特异性达98%。进一步通过线性判别分析对多种荧光强度比值进行建模，成功实现正常vs.肝硬化vs.HCC的三元分类，准确率达到86.6%。该无创检测技术为肝病早期诊断提供了新的转化医学方向。