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光譜技術(shù)+AI 為提升肺癌精準(zhǔn)診斷提供創(chuàng)新范例
2025年04月11日 09:35:57 來源：化工儀器網(wǎng) 點擊量：1506

近日，中國科學(xué)院合肥物質(zhì)院安光所環(huán)境光學(xué)中心FTIR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)(NIRS)與人工智能相結(jié)合，顯著提高了肺癌識別準(zhǔn)確率。

　　近年來，國家陸續(xù)出臺多項政策，鼓勵人工智能(AI)的快速發(fā)展創(chuàng)新，加速人工智能與其他產(chǎn)業(yè)的融合發(fā)展。在數(shù)字化轉(zhuǎn)型大潮的推動下，人工智能已成為推動各行各業(yè)創(chuàng)新與進步的戰(zhàn)略性技術(shù)。
 
　　近日，中國科學(xué)院合肥物質(zhì)院安光所環(huán)境光學(xué)中心FTIR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)(NIRS)與人工智能相結(jié)合，顯著提高了肺癌識別準(zhǔn)確率。相關(guān)研究成果《基于雙跡二維近紅外光譜與機器學(xué)習(xí)的血紅蛋白指紋圖譜解碼：肺癌早期診斷新策略》發(fā)表于光譜學(xué)權(quán)威期刊SPECTROCHIMICA ACTA PART A-MOLECULAR AND BIOMOLECULAR SPECTROSCOPY。
 
　　在全球范圍內(nèi)，肺癌的發(fā)病率和死亡率居高不下，已成為嚴(yán)重威脅人類健康的疾病之一。面對這一挑戰(zhàn)，了解并采取有效的預(yù)防措施顯得尤為重要。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，該診斷手段往往存在侵入性強、成本高以及準(zhǔn)確率不足等問題，導(dǎo)致大多數(shù)患者在確診時已處于晚期。而本次研究，科研人員利用自主研發(fā)設(shè)備檢測血紅蛋白光譜特征，為非侵入性篩査提供了全新解決方案。
 
　　科研團隊利用安光所FTIR團隊自主研發(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(CWT)和雙跡二維相關(guān)分析(2T2D-COS)等技術(shù)手段，研究人員成功捕捉并放大了血紅蛋白(Hb)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4862cm-1、4615 cm-1和4432 cm-1三個特征波段，肺癌患者與健康對照組的Hb的二級結(jié)構(gòu)(如α螺旋與β折疊)存在顯著差異。
 
　　基于這些發(fā)現(xiàn)，科研團隊利用機器學(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，該診斷方法的準(zhǔn)確率高達97.50%，特異性也達到90.91%。
 
　　該研究成果標(biāo)志著我國科研團隊在肺癌早期精準(zhǔn)診斷方面開辟了全新的方向，也為光學(xué)醫(yī)學(xué)診斷領(lǐng)域提供創(chuàng)新范例。同時，也為未來的醫(yī)療臨床應(yīng)用奠定了堅實基礎(chǔ)。目前，該研究成果申請了國家發(fā)明專利一項。這不僅是中國醫(yī)療科技的一大進步，更是全球范圍內(nèi)肺癌防治領(lǐng)域的一重大突破。
 
　　素材來源：中國科學(xué)院合肥物質(zhì)科學(xué)研究院
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