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彩神外泌體（sEV）作為一種新興生物標(biāo)志物，在腫瘤診斷方面具有重要意義。目前的研究主要以體液中預(yù)先分離出的sEV作為研究對象，對群體sEV進(jìn)行分析。相比之下，單sEV分析可以區(qū)分sEV的異質(zhì)性，從而更好地提取腫瘤相關(guān)特征。然而，目前單sEV分析普遍依賴于先進(jìn)技術(shù)，需要冗長的樣品預(yù)處理程序，從而限制了其在臨床診斷中的應(yīng)用。
本研究中，團(tuán)隊(duì)采用內(nèi)部修飾有sEV分子印跡的金納米孔陣列對單個(gè)sEV進(jìn)行分離，憑借著金納米孔所提供的拉曼增強(qiáng)效果增強(qiáng)單個(gè)sEV的拉曼光譜。隨后，團(tuán)隊(duì)使用人工智能輔助進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，并通過智能濾波器消除無效光譜數(shù)據(jù)、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對光譜數(shù)據(jù)進(jìn)行分類，為每個(gè)患者生成腫瘤相關(guān)sEV及正常sEV的數(shù)字計(jì)數(shù)矩陣。通過分析55名膀胱癌患者和21名健康志愿者的尿液樣本，該研究使得該診斷系統(tǒng)在BCa的早期診斷中達(dá)到了97.37%的準(zhǔn)確率。
在此基礎(chǔ)上，他們使用可解釋人工智能算法對光譜數(shù)據(jù)進(jìn)行了深入分析，確定了9個(gè)在BCa分析中貢獻(xiàn)最大的光譜特征，并且使用其他泌尿系統(tǒng)惡性腫瘤的臨床標(biāo)本與BCa樣本在這些特征位置進(jìn)行比較，實(shí)現(xiàn)了BCa和其他泌尿系統(tǒng)癌癥之間的區(qū)分，有效證明了這一診斷策略的外延性以及人工智能算法在光譜分析方面的有效性。
本研究不僅為外泌體分析提供了新范式，也在光譜分析方面提供了新見解和新方法。
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