基于拉曼光谱的系统性红斑狼疮快速检测方法研究

《Frontiers in Immunology》：Research on a rapid detection method for systemic lupus erythematosus based on Raman spectroscopy

　　

背景：系统性红斑狼疮（SLE）是一种多系统自身免疫性疾病。临床诊断受限于主观评估工具、传统生物标志物灵敏度低且频繁交叉反应，以及实时反映疾病状态能力有限；此外SLE与其他自身免疫性疾病（如类风湿关节炎（RA））表型相似。亟需非侵入、高效技术以提升早期诊断准确性。方法：本研究建立一种基于拉曼光谱的SLE快速检测方法。获取28例SLE患者与69例对照者（含类风湿关节炎、干燥综合征（SS）、皮肌炎（DM）患者及健康受试者）外周血单个核细胞（PBMC）的拉曼光谱。原始光谱预处理后输入多种分类模型，最终由多层感知机（MLP）集成各分类器特征输出构建集成学习器产生分类预测结果。结果：线性判别分析（LDA）显示SLE样本高度离散反映疾病异质性，而疾病对照组紧密聚集表明分子同质性。SLE患者PBMC中单糖与苯丙氨酸拉曼峰强度高于健康对照，鸟嘌呤与核酸则相反；疾病比较组部分代谢物峰强度更高。集成模型表现最佳，准确率93%、AUC 0.98，优于单一模型并有效区分SLE与非SLE人群。结论：本概念验证研究证明PBMC拉曼光谱联合集成学习鉴别SLE与非SLE人群（含健康对照及其他自身免疫病）可行。所观测光谱差异提供描述性分子指纹，可指导未来假设驱动研究。

研究背景与立项依据

系统性红斑狼疮（Systemic lupus erythematosus, SLE）是一种以抗核抗原自身抗体、免疫复合物沉积及皮肤关节肾脏等靶器官慢性炎症为特征的多系统自身免疫性疾病。其病程多变，持续炎症可致累积性器官损伤甚至早逝。现行2019年欧洲抗风湿病联盟（EULAR）分类标准整合临床症状、体征、实验室参数等多维数据，但仍面临三重核心挑战：评估工具主观性强易受医师经验影响；抗双链DNA（anti-dsDNA）与抗Sm抗体虽特异但抗Sm灵敏度仅约30%且可与其他结缔组织病交叉反应；常规生物标志物难以实时反映免疫病理与慢性损伤进展。类风湿关节炎（RA）、SLE、干燥综合征（SS）、皮肌炎（DM）等自身免疫病（Autoimmune diseases, ADs）临床与血清学重叠显著，外周血单个核细胞（Peripheral blood mononuclear cells, PBMCs）作为免疫级联效应细胞可提供细胞自主性分子指纹。拉曼光谱（Raman spectroscopy）利用分子振动模式非破坏检测蛋白、核酸等生物分子，获固有“指纹”反映生理生化状态。已有研究将拉曼光谱用于SLE、神经精神性SLE（NPSLE）等诊断，但多基于血清血浆；本研究选取PBMC以更贴近免疫病理机制，并联合人工智能提升鉴别力。该研究发表于《Frontiers in Immunology》。

主要关键技术方法

研究人员依托北京大学深圳医院生物样本库，纳入97名受试者（28例SLE、39例疾病对照含24例RA/9例SS/6例DM、30例健康对照（HC）），经EDTA抗凝采血密度梯度离心获PBMC，去离子水洗涤去除磷酸盐干扰后点样铝片。采用WITec alpha 300R共焦拉曼显微镜（532 nm激发、350 nm光斑、0.1 s积分、单细胞100次累加、每样本约50细胞取均谱）采集500–3600 cm^-1光谱。数据经异常谱筛除、宇宙射线与荧光基线校正、面积归一化预处理，按8:2分训练/测试集。分别训练13种分类模型（MLP、ANN、GRU、KNN、LDA、GB、CNN、RF、LSVM、QDA、LR、RSVM、NB），以专用MLP集成各分类器logit输出构建集成学习器；统计用Python 3.9 SciPy做双尾t检验与Bonferroni校正。

研究结果

3.1 研究人群与临床特征：97人中SLE组全为女性、中位年龄40.7岁，疾病对照组与HC年龄性别分布见队列表，SLE组92.9% ANA阳性、28.6% anti-dsDNA阳性，验证队列符合入排标准同质性。

3.2 PBMC-拉曼区分不同队列：共4634条谱（SLE 1287、HC 1431、RA+SS+DM 1916）。LDA降维显示三簇分离，SLE散点广布反映异质性，RA+SS+DM紧密聚集表明分子同质性。指纹区（500–1800 cm^-1）中疾病对照组898 cm^-1单糖峰左移至886 cm^-1、1455 cm^-1脱氧核糖峰左移至1447 cm^-1，提示碳水与脱氧核糖共有修饰；LDA载荷以1233 cm^-1（酰胺III）、721与829 cm^-1（核酸磷酸骨架）贡献最大。层次聚类示SLE与HC列簇较近，RA+SS+DM离散，1072/418/524/1393 cm^-1在SLE与HC高强、1338/782/1172/621 cm^-1在疾病对照高强。

3.3 多队列生物分子定量：相对强度分析示SLE组898 cm^-1单糖、1002 cm^-1苯丙氨酸高于HC与疾病对照；1086 cm^-1核酸信号在SLE与疾病对照均低于HC；疾病对照组1233 cm^-1酰胺III、1366 cm^-1鸟嘌呤/色氨酸、1447 cm^-1脂质、1550 cm^-1色氨酸、3000 cm^-1不饱和脂肪酸强度高于SLE与HC。峰强为相对振动信号差非绝对定量。

3.4 PBMC-拉曼联合集成学习诊断技术：13单模型中最优MLP准确率0.86、灵敏度0.85、特异度0.93；MLP集成器总准确率升至0.93、灵敏度0.93、特异度0.97，AUC由单模型HC 0.96/SLE 0.94/疾病对照0.98提升至0.98/0.98/0.99，混淆矩阵显示SS+RA+DM特异度95%，有效分辨三态。

讨论部分总结

研究人员指出SLE诊断受异质表型、低敏生物标志与实时动态捕获不足制约；本研究以PBMC-拉曼+集成学习达93%准确率，超越Chang等血清拉曼88%准确率，归因PBMC细胞自主免疫读数优于血清异源代谢。核心临床价值在鉴别SLE与表型重叠的SS/RA/DM，集成模型95%特异度降低误分非SLE风湿病风险。分子层面对应已知机制：898 cm^-1单糖升高支持SLE T细胞糖酵解重编程假说，1002 cm^-1苯丙氨酸升高契合活化T细胞氨基酸需求，1366/1086 cm^-1核酸信号普降提示TLR7/9核酸感应通路为风湿病共有标志。技术端仅需50 μL EDTA血、无标记、2小时内完成，优于肾活检与抗Sm 1–2天出报告，且3000 cm^-1脂蛋峰动态或反映疾病活动。局限为97例概念验证、SS/DM亚组小、SLE全女HC含男、未按狼疮肾炎等分亚型、拉曼仅相对强度需LC-MS验证、设备难下沉基层、缺纵向复发数据。

结论部分翻译

本概念验证研究建立了基于外周血单个核细胞共焦拉曼光谱联合集成机器学习鉴别系统性红斑狼疮的无标记快速诊断策略。获三方面核心发现：其一，LDA与层次聚类确认SLE、其他风湿自身免疫病（RA/SS/DM）与健康者间分子光谱明显分离，SLE样本高度离散反映疾病异质性，疾病对照组共享一致光谱特征与统一生物分子代谢改变；其二，特征峰分析识别SLE特异性光谱生物标志物——SLE患者PBMC中单糖与苯丙氨酸拉曼强度显著升高，而核酸信号在所有自身免疫队列普遍下降；其三，集成学习模型优于全部单一算法，总体诊断准确率93%、AUC 0.98，有效解决SLE与表型重叠自身免疫病误判的临床难题。本工作验证PBMC拉曼分子指纹作为微创快速辅助诊断工具的转化潜力，较传统血清抗体检测仅需微量外周血、免化学标记、2小时内完成检测与预测，有望支撑ANA阳性疑似SLE早筛及疾病免疫活动实时监测。未来将扩展多中心大队列、整合多组学阐明拉曼信号与SLE免疫致病因果、开发便携拉曼+云AI实现床旁快速检测。