综述：应用于红外和拉曼光谱技术的化学计量方法在虫媒病毒诊断中的应用：一项系统评价与荟萃分析

本文系统综述了ATR-FTIR和拉曼光谱结合AI在诊断登革热等虫媒病毒中的应用，结果显示该方法灵敏度和特异度分别达94%和97%，但存在样本量小、验证不足等问题，需进一步研究。

　　
本文是一篇系统综述，旨在整合并评估近年的研究成果，探讨基于光谱学与人工智能技术（AI）的病毒性发热性疾病诊断方法。研究聚焦于登革热、寨卡病毒、基孔肯雅病毒和黄热病四种由蚊媒传播的疾病，这些疾病在临床表现上高度相似，给鉴别诊断带来挑战。传统实验室检测方法存在交叉反应、依赖专业设备等局限性，而新兴的光谱学技术结合AI算法展现出快速、低成本和高效的特点。

### 关键发现与意义
1. **技术原理**
研究主要采用两种光谱技术：
- **ATR–FTIR**（衰减全反射傅里叶红外光谱）：通过检测样本中化学键的振动模式，分析蛋白质、核酸和脂质等生物分子的结构变化。
- **Raman光谱**（包括表面增强拉曼光谱SERS）：通过非弹性散射检测分子振动特征，特别适用于检测病毒蛋白或免疫反应相关的分子标记。
这两种技术无需复杂前处理，可直接分析血清、血浆等体液样本，适合临床快速筛查。

2. **AI与化学计量学结合的优势**
- **数据处理能力**：AI算法（如主成分分析-线性判别分析PCA-LDA、偏最小二乘判别分析PLS-DA）能够从海量光谱数据中提取关键特征，降低维度并消除冗余信息。
- **诊断效能**：综合23项研究的结果，基于Raman光谱的模型灵敏度达94%，特异性达97%，基于ATR–FTIR的模型性能接近。AUC（受试者工作特征曲线下面积）均超过0.97，表明其分类能力优于传统方法。
- **适用性广**：技术可应用于多种样本类型（如血清、血浆、全血），且无需特定试剂，适合资源有限的地区。

3. **方法学挑战与局限性**
- **样本偏差**：大部分研究来自单一地区（如巴基斯坦占65%），且病例多为登革热，其他病毒如寨卡和基孔肯雅的样本量较少，可能影响模型的泛化能力。
- **验证不足**：仅少数研究采用外部验证（独立样本测试），且验证集规模较小，存在过拟合风险。此外，约34.8%的研究未明确报告交叉验证方法，可能夸大模型性能。
- **临床转化障碍**：现有技术依赖实验室专业设备（如拉曼光谱仪），尚未实现便携化。成本效益、操作规范性和结果可重复性仍需优化。

4. **创新方向**
- **多技术融合**：例如SERS结合ATR–FTIR可同时捕捉表面增强效应与红外特征，提升检测灵敏度。
- **深度学习探索**：已有研究尝试用卷积神经网络（CNN）处理高维光谱数据，但需更大样本支持。生成对抗网络（GAN）被用于合成缺失样本数据，缓解小样本问题。
- **标准化流程**：需建立统一的样本采集、预处理和光谱采集标准，并制定AI模型性能评估的通用框架（如PROBAST-AI工具的应用）。

### 现实应用潜力
该技术路线对热带地区具有特殊价值：
- **快速筛查**：在症状出现初期（如登革热前3天）即可通过血清样本检测，早于PCR方法。
- **多病鉴别**：部分研究成功区分登革热与其他蚊媒疾病（如寨卡、基孔肯雅）及疟疾，减少误诊。
- **成本优势**：ATR–FTIR设备成本低于质谱，Raman光谱的便携式设备已进入临床测试阶段。

### 局限性与改进建议
1. **样本多样性不足**：需纳入不同地理、年龄、性别分布的样本，尤其是混合感染病例。
2. **结果可解释性差**：AI模型常被视为“黑箱”，需结合化学计量学方法（如特征变量可视化）增强结果解释。
3. **临床验证缺失**：仅少数研究通过多中心外部验证，未来需扩大试验规模并纳入真实世界数据。

### 结论
光谱学与AI的结合为登革热等蚊媒疾病提供了高效、无创的检测方案，但其临床落地仍需解决标准化、设备便携化和大规模验证问题。后续研究应着重于多中心合作、模型可解释性提升及成本控制，以推动技术从实验室走向实际诊疗场景。