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Raman spectroscopy as a potential diagnostic tool to analyse biochemical alterations in lung cancer.
Analyst ( IF 3.6 ) Pub Date : 2019-12-17 , DOI: 10.1039/c9an02175b Qingfeng Zheng 1 , Junyi Li 2 , Lin Yang 3 , Bo Zheng 3 , Jiangcai Wang 2 , Ning Lv 3 , Jianbin Luo 2 , Francis L Martin 4 , Dameng Liu 2 , Jie He 1
Analyst ( IF 3.6 ) Pub Date : 2019-12-17 , DOI: 10.1039/c9an02175b Qingfeng Zheng 1 , Junyi Li 2 , Lin Yang 3 , Bo Zheng 3 , Jiangcai Wang 2 , Ning Lv 3 , Jianbin Luo 2 , Francis L Martin 4 , Dameng Liu 2 , Jie He 1
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Patient survival remains poor even after diagnosis in lung cancer cases, and the molecular events resulting from lung cancer progression remain unclear. Raman spectroscopy could be used to noninvasively and accurately reveal the biochemical properties of biological tissues on the basis of their pathological status. This study aimed at probing biomolecular changes in lung cancer, using Raman spectroscopy as a potential diagnostic tool. Herein, biochemical alterations were evident in the Raman spectra (region of 600-1800 cm-1) in normal and cancerous lung tissues. The levels of saturated and unsaturated lipids and the protein-to-lipid, nucleic acid-to-lipid, and protein-to-nucleic acid ratios were significantly altered among malignant tissues compared to normal lung tissues. These biochemical alterations in tissues during neoplastic transformation have profound implications in not only the biochemical landscape of lung cancer progression but also cytopathological classification. Based on this spectroscopic approach, classification methods including k-nearest neighbour (kNN) and support vector machine (SVM) were successfully applied to cytopathologically diagnose lung cancer with an accuracy approaching 99%. The present results indicate that Raman spectroscopy is an excellent tool to biochemically interrogate and diagnose lung cancer.
中文翻译：
拉曼光谱法是分析肺癌生化变化的潜在诊断工具。
即使在肺癌病例中被诊断后，患者的存活率仍然很差，并且由肺癌进展引起的分子事件仍然不清楚。拉曼光谱法可用于根据其病理状态无创且准确地揭示生物组织的生化特性。这项研究旨在探索肺癌的生物分子变化，使用拉曼光谱法作为潜在的诊断工具。在此，在正常和癌性肺组织的拉曼光谱（600-1800cm-1区域）中，生化改变是明显的。与正常肺组织相比，恶性组织中饱和和不饱和脂质的水平以及蛋白质与脂质，核酸与脂质以及蛋白质与核酸的比率发生了显着变化。肿瘤转化过程中组织中的这些生物化学变化不仅对肺癌进展的生物化学格局而且对细胞病理学分类都有深远的影响。基于这种光谱学方法，成功地将包括k近邻（kNN）和支持向量机（SVM）在内的分类方法应用于细胞病理学诊断肺癌，其准确率接近99％。目前的结果表明，拉曼光谱法是一种生化研究和诊断肺癌的极好的工具。成功地将包括k近邻（kNN）和支持向量机（SVM）在内的分类方法用于细胞病理学诊断肺癌，其准确性接近99％。目前的结果表明，拉曼光谱是一种生化研究和诊断肺癌的极好的工具。成功地将包括k近邻（kNN）和支持向量机（SVM）在内的分类方法用于细胞病理学诊断肺癌，其准确性接近99％。目前的结果表明，拉曼光谱法是一种生化研究和诊断肺癌的极好的工具。
更新日期：2019-12-18
中文翻译：
拉曼光谱法是分析肺癌生化变化的潜在诊断工具。
即使在肺癌病例中被诊断后，患者的存活率仍然很差，并且由肺癌进展引起的分子事件仍然不清楚。拉曼光谱法可用于根据其病理状态无创且准确地揭示生物组织的生化特性。这项研究旨在探索肺癌的生物分子变化，使用拉曼光谱法作为潜在的诊断工具。在此，在正常和癌性肺组织的拉曼光谱（600-1800cm-1区域）中，生化改变是明显的。与正常肺组织相比，恶性组织中饱和和不饱和脂质的水平以及蛋白质与脂质，核酸与脂质以及蛋白质与核酸的比率发生了显着变化。肿瘤转化过程中组织中的这些生物化学变化不仅对肺癌进展的生物化学格局而且对细胞病理学分类都有深远的影响。基于这种光谱学方法，成功地将包括k近邻（kNN）和支持向量机（SVM）在内的分类方法应用于细胞病理学诊断肺癌，其准确率接近99％。目前的结果表明，拉曼光谱法是一种生化研究和诊断肺癌的极好的工具。成功地将包括k近邻（kNN）和支持向量机（SVM）在内的分类方法用于细胞病理学诊断肺癌，其准确性接近99％。目前的结果表明，拉曼光谱是一种生化研究和诊断肺癌的极好的工具。成功地将包括k近邻（kNN）和支持向量机（SVM）在内的分类方法用于细胞病理学诊断肺癌，其准确性接近99％。目前的结果表明，拉曼光谱法是一种生化研究和诊断肺癌的极好的工具。
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