综述：拉曼光谱与机器学习在乳腺癌诊断中的应用

这篇综述系统评价了拉曼光谱（RS）结合机器学习（ML）在乳腺癌诊断中的价值，指出其非侵入性、高灵敏度（>90%）和分子特异性优势，尤其通过血清样本检测癌症标志物（如1004 cm-1苯丙氨酸峰）的潜力。作者强调支持向量机（SVM）、卷积神经网络（CNN）等算法在分类中的优异表现，同时提出多中心验证和标准化协议是临床转化的关键挑战。

　　

引言

乳腺癌作为全球女性最高发的恶性肿瘤，每年新增病例达230万例，早期诊断对预后至关重要。传统影像学（如乳腺X线摄影）和活检存在侵入性及灵敏度局限，而拉曼光谱技术通过检测分子振动信号提供了一种革命性的解决方案。

拉曼光谱技术原理

拉曼散射分为弹性（瑞利散射）和非弹性（斯托克斯/反斯托克斯散射）两种，后者通过波长偏移（拉曼位移）反映分子键振动信息。

关键技术变体包括：

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  表面增强拉曼散射（SERS）：利用银/金纳米颗粒增强信号，但重复性受限于基底制备；

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  相干反斯托克斯拉曼散射（CARS）：快速无标记成像，但易受背景噪声干扰。

机器学习驱动的高精度诊断

9项纳入研究（2017-2024年）显示，ML模型对血清样本的分类性能尤为突出：

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  SVM：在333例血清中实现93.2%灵敏度/95.1%特异性（Lin等）；

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  CNN：804例血清数据达到98.5%灵敏度（Wang等），其分层特征提取能力显著优于传统算法；

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  随机森林：对124例血清的癌症亚型分类特异性达92.2%（Ishwar等）。

关键生物标志物包括：

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  蛋白质（酰胺I带1650 cm^-1）

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  脂质（1445 cm^-1）

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  核酸（785 cm^-1）

挑战与展望

当前瓶颈包括样本制备异质性（如SERS基底稳定性）和小样本量（仅28%研究n>100）。未来需推动785 nm激光标准化、开发便携设备，并通过多中心试验验证泛化性。Meta分析显示，RS-ML联合诊断的汇总灵敏度达0.98（95%CI 0.97-1.00），预示其有望成为乳腺癌筛查的重要辅助工具。