基于ATR-FTIR光谱技术的小鼠脑内血肿损伤时间创新性判定研究

本研究针对脑内血肿（ICH）损伤时间判定难题，通过ATR-FTIR（衰减全反射-傅里叶变换红外光谱）技术建立小鼠模型，结合机器学习算法构建时间预测模型，首次实现7天内损伤时间的精准判定，为法医学和临床诊断提供新方法。

　　

在法医学和临床神经科学领域，脑内血肿（Intracerebral Hematoma, ICH）损伤时间的精准判定一直是亟待解决的难题。传统方法依赖形态学观察和影像学检查，但存在主观性强、时间分辨率低等局限。随着光谱技术的发展，衰减全反射-傅里叶变换红外光谱（ATR-FTIR）因其非破坏性、高灵敏度和分子指纹识别能力，为生物样本的时间依赖性变化研究提供了新思路。

重庆医科大学实验动物中心的研究人员针对这一科学问题，设计了一项创新性研究。他们通过建立小鼠ICH模型，系统观察血肿体积和颜色的时序变化，并首次将ATR-FTIR光谱技术与机器学习算法相结合，构建了损伤时间预测模型。该研究成果发表在《Spectrochimica Acta Part A: Molecular and Biomolecular Spectroscopy》期刊上，为法医学实践和临床诊断提供了重要技术支撑。

研究采用140只SPF级昆明小鼠建立ICH模型，随机分为训练集和验证集。主要技术包括：1）标准化ICH小鼠模型建立；2）ATR-FTIR光谱数据采集；3）机器学习算法构建预测模型；4）外部验证集验证模型准确性。通过监测7天内血肿吸收过程，结合光谱特征变化，建立了高精度的时间判定体系。

【ICH小鼠模型】部分显示，研究人员通过严格控制实验条件，建立了稳定的ICH模型。所有操作均获得重庆医科大学实验动物伦理委员会批准（IACUC-CQMU-2024-05047），确保研究符合伦理规范。

【Macroscopical appearance of intracerebral hematoma in mice】部分详细描述了血肿的时序变化特征。研究发现，随着时间推移，血肿体积逐渐减小，颜色由鲜红变为暗红最后呈褐色。这种变化与吸收过程、淋巴引流、血液循环等多因素相关，为光谱特征分析提供了形态学基础。

【Conclusions】部分指出，该研究成功建立了7天内ICH吸收的时间预测模型。在保证基础饲养条件的前提下，未来可通过调控环境变量（如温度、卫生条件等）进一步探究外部因素对血肿吸收的影响机制。

研究的重要意义在于：1）首次将ATR-FTIR技术应用于ICH时间判定，填补了该领域技术空白；2）建立的小鼠模型和预测体系可直接应用于法医学实践；3）为临床ICH患者的治疗时机选择提供了客观依据。研究获得重庆市教委科技项目（KJQN202315134）和重庆市自然科学基金（CSTB2023NSCQ-BHX0052）支持。

值得注意的是，研究人员在【Declaration of competing interest】中声明无利益冲突，确保了研究的客观性。这项创新性工作不仅推动了光谱技术在法医学中的应用，也为ICH的病理机制研究提供了新视角。未来研究可进一步扩大样本量，探索不同物种间的特征差异，推动该技术向临床应用转化。