拉曼光谱技术在子宫内膜癌代谢异常检测及诊疗监测中的应用前景

为解决子宫内膜癌(EC)早期筛查灵敏度不足和诊断方法侵入性强的问题，研究人员开展拉曼光谱技术(RS)在EC代谢重编程监测中的应用研究。该技术通过捕获癌变特异性代谢指纹，实现了肿瘤组织与健康组织的无创鉴别，为EC高危人群筛查、诊断及疗效监测提供了新思路。

　　

肥胖相关性疾病子宫内膜癌(Endometrial Cancer, EC)的恶性转化与代谢重编程(metabolic reprogramming)密切相关。传统筛查手段因灵敏度/特异性不足难以临床推广，现有诊断方法又存在侵入性高、耗时长等缺陷。拉曼光谱技术(Raman Spectroscopy, RS)通过激光与生物样本相互作用产生的原子振动吸收谱，可生成独特的"代谢指纹"(metabolite fingerprint)，结合多元统计分析能无创区分癌变与正常组织。该技术对EC诊断具有双重价值：既能捕捉恶性转化过程中的癌症特异性代谢物变化，又可动态监测治疗抵抗相关的代谢异常。尤其对于高危人群，RS在实现早期筛查的同时，还为疗效评估提供了实时代谢维度数据，展现出从基础研究向临床转化的巨大潜力。