编辑推荐：
本文聚焦表面增强拉曼散射（SERS）与人工智能（AI）/ 机器学习（ML）的融合，系统探讨其在癌症、感染性疾病、神经退行性疾病等诊断中的应用，分析技术进展、临床验证及挑战，展望多模态学习等未来方向，助力精准诊断发展。
表面增强拉曼散射（surface-enhanced Raman spectroscopy，SERS）作为一种变革性分析工具，在疾病诊断中展现出无与伦比的灵敏度和分子指纹识别能力。其核心原理是利用等离子体纳米结构聚集体间隙中的 “热点”，通过表面等离子体共振（surface plasmon resonance，SPR）或光诱导电荷转移（photo-induced charge transfer，PICT）等机制，显著增强拉曼散射信号，从而获取靶物质的特征指纹峰。
机器学习（machine learning，ML）在处理 SERS 复杂光谱数据中发挥关键作用。监督学习算法如偏最小二乘判别分析（partial least squares discriminant analysis，PLS-DA）、极端梯度提升（extreme gradient boosting，XGBoost）、支持向量机（support vector machines，SVM）和 k - 近邻算法（k-nearest neighbors，KNN），以及深度学习（deep learning，DL）算法如卷积神经网络（convolutional neural networks，CNN）及其变体残差神经网络（ResNet）、VGGNet 和 GoogLeNet 等，可实现自动化模式识别、特征提取和分类任务。
在疾病诊断应用方面，SERS 与 AI/ML 的结合展现出广泛潜力：
- 癌症诊断：通过分析外泌体、细胞表面标志物（如 HER2）等，实现早期癌症检测。例如，基于 SERS 的外泌体分析结合 ML，可获取丰富的分子信息用于癌症诊断；机器学习驱动的无标记 SERS 检测可对 HER2 表达水平不同的癌细胞进行分类，准确率达 99.6%。
- 感染性疾病诊断：在细菌和病毒检测中，利用 SERS 获取细菌内毒素的光谱数据，结合 SVM、随机森林等算法实现细菌分类；针对病毒检测，SERS 结合 AI 可弥补传统核酸扩增技术依赖复杂设备的不足。
- 神经退行性疾病诊断：通过监测生物流体（如脑脊液）中的代谢物等生物标志物，结合 SERS 和 ML 技术，可辅助神经退行性疾病的早期发现和病程监测。
- 其他应用：在核酸检测、气体（如呼出气体中的挥发性有机物）检测、组织分析等领域，SERS 与 AI/ML 的融合均展示出高灵敏度和特异性的优势。
尽管取得显著进展，该领域仍面临诸多挑战：
- 数据层面：高质量、大规模标注数据集匮乏，尤其罕见病或早期病变样本有限，且不同设备或实验条件易导致光谱漂移和批次效应，增加模型过拟合风险。
- 模型层面：传统 ML 算法依赖人工特征提取，而 DL 模型的可解释性不足，影响临床信任度，需开发可解释 AI 工具提升透明度。
- 硬件与软件整合：便携式 SERS-AI 设备的研发需进一步优化硬件性能，同时实现算法与硬件的高效协同，以满足床旁检测需求。
- 标准化与伦理问题：缺乏统一的验证协议阻碍技术推广，同时需重视患者数据隐私与安全，确保 AI/ML 模型训练中敏感健康信息的匿名化和 confidentiality。
未来发展方向聚焦于以下几个关键领域：
- 多模态学习：融合 SERS 数据与其他检测技术（如影像学、基因组学），构建更全面的诊断模型，提升疾病识别的准确性和鲁棒性。
- 便携式设备研发：推动小型化、集成化 SERS-AI 设备的开发，结合边缘计算技术，实现现场快速诊断，尤其适用于资源有限的医疗环境。
- 标准化与临床验证：建立统一的光谱采集、数据预处理和模型评估标准，开展大规模多中心临床研究，验证技术的可靠性和泛化能力。
- 可解释 AI 与算法创新：开发基于注意力机制、图神经网络等的可解释模型，明确特征重要性，同时探索联邦学习等技术，在保护数据隐私的前提下整合多方数据。
通过跨纳米技术、生物医学和计算科学的学科交叉，SERS 与 AI/ML 的深度融合有望重新定义精准诊断，加速从实验室到临床的转化，为疾病的早期发现、个性化治疗和公共卫生防控提供创新解决方案。
