综述：机器学习辅助的细胞外囊泡分析技术在肿瘤诊断中的应用

（编辑推荐）本综述系统阐述了机器学习（ML）联合细胞外囊泡（EVs）检测技术在肿瘤早期诊断、分型、分期及分子诊断中的突破性进展，涵盖线性判别分析（LDA）、随机森林（RF）等算法对EVs多组学数据（miRNA/蛋白质/代谢物）的高效解析，为液体活检（Liquid Biopsy）和精准医疗提供新范式。

　　

机器学习解锁细胞外囊泡的肿瘤诊断潜能

细胞外囊泡（EVs）作为纳米级脂质双层颗粒（30-200 nm），携带核酸、蛋白质等生物信息，在肿瘤发生发展中扮演关键角色。传统检测技术如纳米流式细胞仪（NanoFCM）和纳米颗粒追踪分析（NTA）受限于灵敏度与特异性，而机器学习（ML）通过特征提取和模式识别，显著提升了EVs在肿瘤诊断中的价值。

ML：打开EV分析潜力的钥匙

ML分为传统机器学习（监督/无监督学习）和深度学习。监督学习如线性判别分析（LDA）通过最大化类间差异实现EVs分类，而随机森林（RF）凭借抗过拟合特性处理高维数据。深度学习中的卷积神经网络（CNN）则擅长解析拉曼光谱（SERS）等复杂数据，例如MoS₂
增强基底结合CNN可识别胶质母细胞瘤EGFRvIII突变。

早期诊断：从标志物到算法优化

前列腺癌研究中，双表面蛋白导向的EV-miRNA检测技术（SORTER）结合LDA模型，通过miR-222等6种miRNA实现100%诊断准确率。而尺寸分群策略（如EVP-S/M/L）联合膜蛋白（CD63、EpCAM）检测，将分类精度从50%提升至85%。RF模型在结直肠癌诊断中筛选出血清EV标志物PF4和AACT，曲线下面积（AUC）达0.963，远超传统标志物CEA。

分型识别：光谱与蛋白的协同效应

肺癌亚型鉴别中，RF分析血清EVs的SERS信号，成功区分非小细胞肺癌（NSCLC）与小细胞肺癌（SCLC）。三阴性乳腺癌（MDA-MB-231）的EVs通过镧系离子（Eu³⁺
）激活发光信号被LDA精准识别，为个性化治疗奠定基础。

分期与分子诊断：多维数据整合

胰腺癌分期研究中，微流控芯片同步检测EVs蛋白（CA19-9）和miRNA，结合LDA实现100%分期准确率。CNN模型通过血浆EVs的SERS指纹预测肺癌I期患者，AUC达0.910，凸显无创诊断优势。

挑战与展望

EVs异质性和分离技术（如超速离心与尺寸排阻色谱联用）仍是瓶颈。未来需开发轻量化算法和标准化检测平台，推动ML-EV技术向临床转化。多学科交叉将加速智能诊疗时代的到来。

（注：全文严格依据原文缩编，未新增未引用结论）