综述：人工智能增强型表面增强拉曼光谱在癌症诊断与治疗监测中的临床应用

《Spectrochimica Acta Part A: Molecular and Biomolecular Spectroscopy》：Advanced artificial intelligence combined with SERS platforms for diagnosis and therapeutic effects of cancer in clinical applications

本综述系统阐述了人工智能（AI）与表面增强拉曼光谱（SERS）技术融合在癌症精准医疗中的前沿进展。文章详述了SERS的信号增强原理及AI（涵盖传统机器学习ML与深度学习DL算法）在光谱预处理、特征提取与疾病分类中的关键作用，重点展示了该联合技术在多种癌症（如乳腺癌BC、肺癌LC等）的早期无创诊断、治疗反应实时监测及预后预测中的巨大应用潜力，并探讨了其临床转化面临的数据标准化、模型可解释性等挑战。

　　

引言

癌症作为一种具有高度异质性的复杂疾病，其有效的治疗很大程度上依赖于早期诊断和精准监测。传统影像学技术（如CT、PET、MRI）和分子诊断方法存在辐射、侵入性强或耗时昂贵等局限。表面增强拉曼光谱（SERS）技术，凭借其极高的检测灵敏度，能够无创地检测血清、唾液、尿液等生物样本中的痕量生物分子。然而，SERS光谱的复杂性、背景噪声及生物样本差异为其临床解读带来巨大挑战。人工智能（AI）技术的引入，为自动化处理复杂SERS数据、挖掘深层生物信息提供了强大工具，二者结合正推动癌症诊疗模式向更精准、高效的方向变革。

癌症诊断中SERS的基本原理

SERS是一种基于拉曼散射（RS）的振动光谱技术，它能通过金银等贵金属纳米结构产生的局域表面等离子体共振效应，将拉曼信号增强数百万倍以上。这种增强效应使得SERS能够检测到皮摩尔（pM）浓度甚至单细胞水平的生物分子，如DNA、RNA、蛋白质、脂质和代谢物。SERS检测策略主要分为标记和无标记两种：无标记SERS直接获取样本自身的分子“指纹”信息；而标记SERS则利用与目标分子特异性结合的拉曼报告分子，实现更高特异性的检测。

人工智能在光谱分析中的作用

面对SERS产生的高维、复杂光谱数据，人工智能扮演了“智能大脑”的角色。其作用主要体现在三个方面：

1. 1.
   光谱信号处理：AI算法能够自动进行基线校正、噪声滤除和光谱标准化，有效克服样本基质差异和实验条件波动带来的干扰。
2. 2.
   特征选择与提取：传统机器学习（ML）方法，如支持向量机（SVM）、随机森林（RF），依赖于人工设计的特征。而先进的深度学习（DL）模型，如卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN），能够端到端地从原始光谱中自动学习最具判别性的特征，大大提升了分析效率与准确性。
3. 3.
   分类与识别：经过训练的AI模型能够对SERS光谱进行精准分类，区分健康与患病样本，甚至鉴别不同癌症类型、分期或分子亚型。

SERS结合AI在癌症诊断中的应用

AI-SERS平台已在多种癌症的诊断中展现出卓越性能。研究团队利用其高灵敏度分子指纹识别能力，结合AI的模式识别算法，成功实现了对乳腺癌（BC）、肺癌（LC）、前列腺癌（PCa）、皮肤癌、口腔癌、胃肠道癌、结直肠癌（CRC）、胰腺癌（PaC）和卵巢癌（OvCa）等的灵敏检测。例如，在血清或唾液样本中，AI-SERS模型能够识别出与特定癌症相关的微小代谢物或核酸变化，为实现早期、无创诊断提供了新途径。

预后监测与治疗反应评估

AI-SERS技术的价值在癌症的疗效监测和预后评估领域同样突出。相较于传统影像学和血清标志物检测，AI-SERS能够更早、更灵敏地捕捉到治疗引起的微小生化变化。通过定期分析患者治疗前后的血清、呼气冷凝物或组织样本，该平台可以实时动态监测肿瘤负荷的变化、评估药物疗效，甚至预测疾病复发风险，为临床医生调整治疗方案提供关键依据。

挑战与未来展望

尽管前景广阔，但AI-SERS技术在走向大规模临床应用前仍需克服一系列挑战。这包括：数据标准化（需要大规模、多中心的标准化临床数据集以训练鲁棒的模型）、模型可解释性（“黑箱”决策机制需要变得透明以获得临床医生的信任）、以及监管审批（需要建立严格的法规框架以确保其安全有效性）。未来的研究将致力于开发更稳定可靠的SERS基底、更高效的AI算法，并推动大规模临床验证试验。

结论

人工智能与表面增强拉曼光谱的融合，标志着癌症诊断技术进入了一个新纪元。这种强大的组合技术为实现癌症的早期、无创、精准诊断和实时疗效监测提供了前所未有的解决方案。随着关键技术挑战的逐步攻克，AI-SERS平台有望在未来精准肿瘤学的临床实践中发挥核心作用，为癌症患者带来福音。