表面增强拉曼光谱(SERS)在生物医学应用中的前沿进展与诊断潜力

这篇综述系统阐述了拉曼光谱(RS)及其增强技术(SERS)在生物医学诊断中的革命性应用。文章重点介绍了该技术在脑部疾病、多种癌症、药物滥用及COVID-19检测中的突破性进展，通过非侵入性、高灵敏度（可达106倍增强）的特性，实现了对疾病标志物的快速识别。特别探讨了纳米粒子增强机制与机器学习结合的前沿趋势，为精准医疗提供了新的技术路径。

　　

Highlight

理论部分：拉曼光谱技术

材料通过透射、散射和/或吸收与电磁辐射相互作用。只有当入射光子的能量差与分子能级差相匹配时，才会发生允许的跃迁。而散射现象则源于光子与分子/晶格相互作用导致的电子云形变，这种形变会引发分子极化率的改变。

聚焦生物样本拉曼散射光谱原理

1928年CV Raman发现的拉曼效应本质上是光与物质相互作用产生的非弹性散射现象。当光子与粒子相互作用时，约每10⁷次碰撞会产生一次导致分子振动/旋转的极化率改变。这种极化率变化是拉曼光谱检测的物理基础。

共振拉曼光谱(RRS)

在特定条件下，通过将激发光波长调整至样品电子跃迁波长，可实现高达六个数量级的信号增强。RRS技术能选择性放大特定振动模式的拉曼信号，为痕量生物标志物检测提供了可能。

生物医学样本的拉曼光谱数据分析

拉曼图谱包含丰富的结构和化学信息，通常以散射光强度对频率（拉曼位移，单位cm^-1）的形式呈现。这些离散的散射峰既反映化学成分，也包含分子构象信息。

在脑部疾病中的应用

针对神经退行性疾病和脑肿瘤等重大脑部疾病，拉曼技术能有效检测异常蛋白积聚和代谢物变化。其非侵入特性特别适合血脑屏障穿透性研究，为阿尔茨海默症等疾病的早期诊断开辟了新途径。

在药物滥用检测中的应用

作为非接触式筛查方法，拉曼光谱特别适合法医毒理学检测。结合共振拉曼和SERS技术，可在开放环境中实现液体-液体或固体-液体体系的快速定性定量分析。

癌症诊断的拉曼成像

过去十年间，拉曼散射已成为癌症筛查和术中导航的重要工具。为克服自发拉曼信号弱的缺点，相干反斯托克斯拉曼散射(CARS)和SERS技术被广泛应用于肿瘤边界界定和循环肿瘤细胞检测。

在COVID-19检测中的应用

基于金纳米棒的SERS基底可在几分钟内检测拭子样本中的病毒RNA和蛋白质。结合机器学习算法，唾液拉曼光谱诊断准确率可达85%以上，为疫情防控提供了快速筛查方案。

未来展望

机器学习模型的选择和优化是临床转化的关键挑战。需要开发兼顾准确性和抗过拟合能力的新型算法，同时建立标准化的拉曼峰数据库以提升模式识别可靠性。

结论

纳米科学与光谱技术的融合推动了疾病诊断的革命性进步。拉曼光谱在组织分类和病理变异识别方面展现出独特优势，其应用范围正持续扩展到更广泛的医学领域。