Cell Rep Med丨陈雪利团队提出结合表面增强拉曼光谱（SERS）与深度学

急性白血病爆发中枢神经体例浸润称为中枢神经体例白血病（ central Nervous System Leukemia, CNSL ），常睹于急性淋巴白血病（ acute lymphoblastic leukemia, ALL ）或者急性髓系白血病（ acute myeloid leukemia, AML ）中的 M4 及 M5 亚型，且儿童 ALL 并发 CNSL 概率远高于成人。目前，基于脑脊液（ cerebrospinal fluid, CSF ）的细胞学检测是 CNSL 的轨范诊断办法，然而，因为白血病细胞 CNS 浸润流程中高度外达黏附 分子使得细胞易粘附到脑膜血管内壁，导致 CSF 中相当细胞含量低落，通例细胞学或者流式细胞术办法检测敏锐性无法知足实践临床需求，存正在假阴性结果或者漏诊景色。以是，研商具有高聪明度和特异性的急性白血病疾捷判别及分类办法具有主要临床利用价钱。 SERS 光谱 是一种分子指纹光谱技艺，具有聪明度高、特异性好、谱带窄、操作大略、样品需求少以及不受生物样品自觉荧光和水搅扰等利益，正在液体活检及疾病检测规模受到普及体贴。 人工智能 AI 鼓励了 SERS 技艺的疾捷兴盛，搜罗正在加强纳米原料打算、呈报分子采用 、 光谱 解析 和执掌 等 方面 ，越发是 AI-SERS 团结 政策正在分别癌症的早期检测、疾病分类和诊断 、 以及调整评估等规模惹起普及体贴。

基于此， 论文提出了基于 SERS 光谱和深度进修（ Deep Learning, DL ）政策的急性白血病检测与判别办法，如图 1 所示，搜聚了 390 余 例 脑脊液样本，涵盖强壮比照组、急性白血病患者及其他疾病患者 ，通过超疏水滑移基底富集浓缩效应，可以完成样本体积小于 0.5 μL 以及检测流程 5 min 以内的高聪明疾捷检测。 别的，还筑筑了基于众特色统一 Transformer 深度进修汇集的急性白血病分类与诊断办法，通过光谱 / 图像特色统一形式，完成分别亚型及兴盛阶段急性白血病的精准分类与判别 。本研商从天下 5 家病院共搜聚了 332 份脑脊液样本，疾病组涵盖 AML 和 ALL 两种亚型， AML 搜罗 M1/M2 、 M3 以及 M4/M5 众种亚型， ALL 患者则分为 B-ALL 和 T-ALL 。用于急性白血病分类的数据集包蕴来自 212 名患者的 12139 个光谱，另有来自 120 名患者的 6000 个光谱数据用于外部独立验证。正在分类流程中，将一维光谱和二维光谱图像统一行为输入数据，通过 Transformer 算法完成特色识别、执掌及天生，最终获取相应的留神力权重，再采用众层感知机和全衔尾层获得分类结果。 混同矩阵结果显示强壮组与疾病组的区别精确率到达 96.13% ， F 1 score 和 AUC 值差异到达 0.927 和 0.98 ， 闪现出优异的预测聪明度和特异性。

别的，为评估分类办法的牢靠性与通用性，采用 120 例患者举办外部独立验证，该外部测试数据集包蕴 6000 条光谱，验证精确率差异为： AML/ALL 93.3% 、 AML 亚型 90.1% 、 B-ALL/T-ALL 96.7% 、 B-ALL 基因平常或相当 93.3% ，与内部测试结果 具有较高 相仿性。 别的，这种基于 SERS 指纹图谱的智能分类政策还可扩展至脑膜炎等 CNS 疾病的识别与诊断，希望为分别疾病的临床液体活检供给一种光谱学辅助手腕。

西安电子科技大学陈雪利教养 / 曾琦副教养、四川大学华西病院曾婷婷主任技师、西安大兴病院陈任安副主任医师、山东大学齐鲁病院孙念政主任医师以及山东第一医科大学隶属第一病院韩敏研商员为论文协同通信作家，西安电子科技大学张东杰副教养、程朝阳博士以及四川大学华西病院宋雅丽医师为协同第一作家，西安电子科技大学为论文第一签名单元 。