综述：拉曼光谱检测子宫内膜癌代谢特征的应用潜力

本综述聚焦拉曼光谱（Raman Spectroscopy）在子宫内膜癌（EC）代谢重编程研究中的突破性应用。通过捕捉癌变过程中特异性代谢物指纹，该技术为EC的早期筛查、无创诊断及疗效监测提供了新思路，尤其适用于肥胖相关高危人群的精准管理。

　　

ABSTRACT
代谢异常与子宫内膜癌（Endometrial Cancer, EC）的发生发展密切相关，肥胖更是其明确风险因素。随着研究深入，代谢重编程（metabolic reprogramming）被证实是驱动EC恶性转化和治疗抵抗的关键机制。然而现有筛查手段因灵敏度不足、侵入性强等问题难以普及，亟需开发新型诊断工具。

拉曼光谱技术原理
当激光与生物样本相互作用时，分子振动会吸收特定频率的光子，产生具有化学键特征的散射光谱。这种"代谢指纹"能精确反映样本中代谢物（如核酸、脂质、蛋白质）的分子振动信息，且无需标记或破坏样本。通过结合多元统计分析（如主成分分析PCA），可量化区分癌组织与正常组织的代谢差异。

EC特异性代谢标志物
研究表明，EC细胞呈现独特的代谢特征：
• 糖酵解（Glycolysis）通路增强：HK₂和LDH_A表达上调导致乳酸堆积
• 脂代谢异常：游离脂肪酸（FFA）和磷脂酰胆碱（PC）水平显著改变
• 核苷酸合成加速：嘌呤代谢相关代谢物浓度升高

临床应用前景

1. 早期筛查：在阴道镜活检前实现无创初筛，对肥胖等高危人群尤为重要
2. 术中导航：实时区分肿瘤边界，指导精准切除
3. 疗效预测：通过治疗前后代谢谱变化评估化疗/放疗敏感性
4. 复发监控：检测循环肿瘤细胞（CTC）的代谢异质性

技术挑战与展望
当前面临光谱数据库不完善、设备便携性不足等瓶颈。未来或可结合人工智能（AI）进行光谱解析，并开发微型化探头用于门诊筛查。该技术为EC的代谢靶向治疗提供了全新研究维度。