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新方法顯著提升早期肺癌診斷識別準確率
作者：王敏，齊瓊      來源：中國科學(xué)報
山東拓普生物工程有限公司  http://www.jlkcpj.cn
近日，中國科學(xué)院合肥物質(zhì)科學(xué)研究院研究員李相賢團隊與中國科學(xué)院合肥腫瘤醫(yī)院鄧慶梅團隊合作，創(chuàng)新性地將傅里葉變換近紅外光譜技術(shù)與人工智能相結(jié)合，顯著提高了肺癌識別準確率。相關(guān)研究成果發(fā)表于《光譜化學(xué)學(xué)報A輯-分子和生物分子光譜學(xué)》。
肺癌又叫支氣管肺癌，是全球發(fā)病率和死亡率最高的惡性腫瘤之一。肺癌的早期診斷是提高治療效果的有效途徑，主要采取的是影像學(xué)和痰液細胞學(xué)檢查等。然而，這些傳統(tǒng)診斷手段往往存在侵入性強、成本高以及準確率不足等問題，大多數(shù)患者在確診時已處于晚期。
研究團隊利用自主研發(fā)的傅里葉變換近紅外光譜儀，開展了針對肺癌患者血液成分的指紋光譜深入分析。通過運用連續(xù)小波變換和雙跡二維相關(guān)分析等技術(shù)手段，研究人員成功捕捉并放大了血紅蛋白二級結(jié)構(gòu)在分子振動層面的細微差異。研究發(fā)現(xiàn)在2.05微米、2.17微米和2.26微米三個特征波段，肺癌患者與健康對照組的血紅蛋白的二級結(jié)構(gòu)存在顯著差異�；�于這些發(fā)現(xiàn)，研究團隊利用機器學(xué)習(xí)算法構(gòu)建了早期肺癌的“光譜指紋”識別模型，臨床試驗顯示，該方法的肺癌診斷準確率高達97.50%，特異性也達到90.91%，同時，為非侵入性篩査提供了全新解決方案。
研究人員介紹，該研究不僅為肺癌的早期精準診斷開辟了全新的方向，也為未來的臨床應(yīng)用奠定了堅實基礎(chǔ)。目前，該研究成果已申請國家發(fā)明專利一項。
相關(guān)論文信息：https://doi.org/10.1016/j.saa.2025.126107
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