基于ATR-FTIR光谱与偏最小二乘分析的血清脂质检测技术实现乳腺癌早期无创诊断

本研究创新性地结合衰减全反射傅里叶变换红外光谱（ATR-FTIR）与化学计量学方法（PCA/PLS-DA），通过分析血清脂质区域（2800-3000 cm-1）光谱特征，建立乳腺癌早期筛查模型。该模型展现出优异判别性能：灵敏度83.33%、特异性100%、准确率91.66%，为开发快速无创乳腺癌诊断技术提供重要理论依据。

　　

研究亮点

本研究采用定制PVC载玻片替代传统玻璃载玻片，通过增强ATR-FTIR光谱信号采集质量显著提升光谱清晰度。PVC材料凭借其拉伸强度与柔韧性（56,58），使样品与钻石晶体表面实现最优接触，有效减少光谱伪影。图1展示了在4000-500 cm^-1范围内采用两种载玻片获取的血清样品红外吸收光谱及对应二阶导数谱。

样本光谱分析

所有样本在2800-3000 cm^-1脂质区域均呈现显著吸收峰，其中2920 cm^-1处非对称CH₂伸缩振动与2850 cm^-1处对称CH₂伸缩振动最为突出（59-61）。2958 cm^-1处的CH₃非对称伸缩振动及2870 cm^-1处的CH₃对称伸缩振动同样被清晰记录（59-61）。乳腺癌组在2920 cm^-1与2850 cm^-1处的吸收强度显著高于对照组（p<0.05），提示癌症患者血清脂质浓度升高。

主成分分析

对核酸+碳水化合物（800-1200 cm^-1）、蛋白质（1300-1700 cm^-1）和脂质（2800-3000 cm^-1）三个生物分子区域分别进行PCA分析。唯有脂质区域呈现明显的组间聚类分离，表明乳腺癌组与对照组在该区域存在统计学显著差异（p<0.05）。前两个主成分累计解释率达89.7%，其中PC1贡献80.1%，PC2贡献9.6%。

偏最小二乘判别分析

基于脂质区域光谱数据构建的PLS-DA模型显示：交叉验证均方根误差（RMSECV）为0.2505，校准均方根误差（RMSEC）为0.3252；交叉验证确定系数（R_CV²）为0.7417，校准确定系数（R_C²）为0.5676。模型通过留一交叉验证法验证，最终选取4个潜变量构建分类器，其灵敏度、特异性和准确率分别达83.33%、100%和91.66%。

结论

本研究通过ATR-FTIR光谱技术结合多元统计分析，成功建立基于血清脂质特征的乳腺癌筛查方法。创新性采用PVC载玻片显著提升光谱质量，脂质区域特征峰强度变化有效区分乳腺癌患者与健康个体。PLS-DA模型展现出卓越的判别性能，为开发快速、无创的乳腺癌早期诊断平台奠定坚实基础。