一种基于血清RNA表面增强拉曼光谱的宫颈癌筛查方法技术

本发明专利技术公开了一种基于血清RNA表面增强拉曼光谱的宫颈癌筛查方法，属于生物医学光学领域。首先随机抽取若干宫颈癌患者和若干子宫肌瘤患者的血液样本，处理后获得癌症组和对照组血清样本。然后分别从两组血清样本中提取总RNA，在铝箔上依次滴上金胶以及癌症组和对照组血清RNA，得到两个待测标本。对待测标本进行血清RNA表面增强拉曼光谱测量，分别对获得的两组血清RNA表面增强拉曼光谱利用PCA方法进行降维处理，筛选出两组血清RNA表面增强拉曼光谱数据中差异最大的若干成分。最后利用LOOCV方法分别对比LDA、SVM和Adaboost分类模型对若干成分的识别结果，选择最优的分类模型，结合PCA，实现对未知血清样本的宫颈癌筛查。本发明专利技术将实现高特异度和高灵敏度的筛查效果。果。果。

【技术实现步骤摘要】
一种基于血清RNA表面增强拉曼光谱的宫颈癌筛查方法


[0001]本专利技术属于生物医学光学领域，涉及一种基于血清RNA表面增强拉曼光谱的宫颈癌筛查方法，具体涉及一种肿瘤标志物血清RNA的提取结合表面增强拉曼散射(SERS)光谱检测方法和多变量统计分析方法。

技术介绍

[0002]据世界卫生组织估计，全球癌症负担会持续增长，其中宫颈癌无论从发病数还是死亡数来看，仍为全球第四大女性癌症，严重威胁着女性生命健康。宫颈癌筛查可使得医疗人员及时地实施适当的治疗方式，从而使宫颈癌死亡率大幅度降低，但筛查工作存在区域和全球性差异。按照目前常规的宫颈癌筛查技术，如巴氏细胞学检测、HPV检测、目视检查，对于资源和基础设施稀缺的国家，不能同时满足高特异度、高灵敏度、经济、快速和广泛的理想筛查标准。因此，开发一种更有效及高效的筛查宫颈癌的检测方法，以适应更多国家和地区的筛查条件，对于宫颈癌患者的早期诊断和治疗至关重要。
[0003]基于光的非弹性散射，拉曼光谱能够反映检测物质中各分子骨架的振动和旋转信息，因此疾病引起的人体内分子组成变化也能被特定位置的拉曼信号所标识，然而，由于非弹性散射的强度非常微弱，导致检测到的拉曼信号较弱，不利于临床应用。随着表面增强拉曼散射(SERS)技术的发展，通过激发纳米结构表面或局部表面等离子体共振，获得了比拉曼散射更强的特征峰信号。由于SERS技术的高特异性和高灵敏度的优势，目前已应用于癌症筛查中，被认为是临床癌症筛查的有力工具。
[0004]RNA通过影响细胞增殖、凋亡、迁移和侵袭从而影响疾病的发展进程，可将其作为癌症分类和检测癌症进展的生物标记物，近年来，基于SERS技术利用血清核糖核酸(RNA)进行疾病检测展现出了广阔的应用前景，目前已被应用于胃癌、结肠直肠癌和丙型肝炎等疾病的检测中。且由于血清的收集便利性、相对小的侵入性和参与全身基本功能的优势，现已成为快速筛查疾病的理想材料，适用于全球各地区。此外，已有研究发现与子宫肌瘤患者的正常宫颈相比，宫颈癌患者的癌组织和血清中miRNA
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218含量明显下调，然而，目前利用血清RNA结合SERS技术进行宫颈癌和子宫肌瘤筛查的研究空缺。

技术实现思路

[0005]本专利技术目的在于提供一种基于血清RNA表面增强拉曼光谱的宫颈癌筛查方法，为区分宫颈癌和子宫肌瘤患者血清RNA SERS光谱提供一种迅速客观的评价标准。
[0006]所述的基于血清RNA表面增强拉曼光谱的宫颈癌筛查方法，包括以下步骤：
[0007]步骤一，从医院的血液样本库中随机抽取若干宫颈癌患者的血液样本和若干子宫肌瘤患者的血液样本，对两组血液样本分别逐一进行离心分离，获得两组血清样本，并将两组血清样本分别标记为癌症组和对照组；
[0008]癌症组为宫颈癌患者的血清样本，对照组为子宫肌瘤患者的血清样本。
[0009]步骤二，利用Trizol试剂分别从两组血清样本中提取总RNA，获得癌症组血清RNA
样本和对照组血清RNA样本；
[0010]步骤三，将金胶滴在铝箔上干燥后，再分别滴上癌症组和对照组血清RNA，在室温下自然干燥，得到两个对应的待测标本；
[0011]所述金胶的制备方法具体如下：
[0012]首先，加热煮沸100mL浓度为0.01％的氯金酸水溶液，并保持沸腾状态，在充分搅拌下加入1.0mL浓度为1％的柠檬酸三钠水溶液；
[0013]然后，在2min内，金黄色的氯金酸水溶液变为红色；
[0014]最后，继续煮沸15min，待溶液冷却后加入蒸馏水使得体积保持为100ml，得到金胶。
[0015]步骤四，对待测标本进行血清RNA表面增强拉曼光谱测量，分别获得癌症组和对照组血清RNA表面增强拉曼光谱；
[0016]步骤五，对癌症组和对照组血清RNA表面增强拉曼光谱数据进行去噪、基线校正和标准化预处理，然后利用主成分分析方法进行降维处理，筛选出癌症组和对照组血清RNA表面增强拉曼光谱数据中差异最大的若干成分。
[0017]所述的去噪采用的是Savitzky
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Golay滤波算法，其原理是对设定窗口内的数据进行加权滤波，其权重系数根据最小二乘拟合得到，在平滑RNA SERS光谱的同时，有效地保留信号的变化信息。
[0018]所述的基线校正是利用迭代自适应加权惩罚最小二乘法(airPLS)删除光谱基线，该方法在预先拟合的基线和原始信号之间利用SSE自适应地获取迭代的权重，以此在保留主要光谱信息的前提下逐步逼近复杂基线。
[0019]所述的标准化预处理是通过Z
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score标准化处理每个光谱，减少光谱采集过程中的偶然误差。
[0020]所述的主成分分析(PCA)方法通过正交变换构建光谱数据的高方差变量，研究高维数据集的主要模式，提取最基本的拉曼特征，然后依据独立样本t检验(p＜0.05)筛选出宫颈癌和子宫肌瘤血清RNA SERS光谱中具有明显差异的主成分，完成对光谱数据的降维处理。
[0021]步骤六，对两组血清RNA表面增强拉曼光谱数据中差异最大的若干成分，利用留一交叉验证(LOOCV)方法分别对比线性判别分析(LDA)、支持向量机(SVM)和自适应增强(Adaboost)三个分类模型的识别结果，选择识别结果中参数最优的分类模型，结合PCA，实现对未知血清样本的宫颈癌筛查。
[0022]具体为：
[0023]首先，从差异最大的若干成分中选择一个样本作为测试集，剩余样本作为训练集，分别采用LDA、SVM和Adaboost识别出癌症组和对照组，并循环至所有样本都被当做测试集进行了测试，得到若干识别结果。
[0024]然后，对比三个分类模型的识别结果，并选择识别结果中参数最优的分类模型作为宫颈癌筛查的方法。
[0025]最后，得出PCA
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Adaboost分类诊断模型对宫颈癌筛查的参数最优，即将PCA
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Adaboost分类诊断模型作为宫颈癌筛查方法。
[0026]本专利技术的优点在于：
[0027]1、本专利技术将血清RNA表面增强拉曼光谱应用于临床宫颈癌筛查中，样本获取简单且成本低；
[0028]2、本专利技术以金胶作为表面增强拉曼散射基底，以血清RNA作为肿瘤标记物获得了高质量的拉曼光谱信号，包含宫颈癌患者和子宫肌瘤患者血清RNA SERS光谱，为获得高灵敏度和高特异性垫定了基础，同时也为肿瘤筛查标志物提供了新思路；
[0029]3、本专利技术可推广至宫颈癌不同阶段的检测和其他疾病(如乳腺癌)的临床筛查中，有望发展成为高特异度、高灵敏度、经济、快速和广泛的临床筛查工具。
附图说明
[0030]图1为本专利技术基于血清RNA表面增强拉曼光谱的宫颈癌筛查方法的流程图；
[0031]图2为本专利技术实施例中使用金胶和未使用金胶获得的RNA拉曼光谱结果对比图；
[0032]图3为本专利技术实施例中癌症组和对照组血清RNA表面增强拉本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于血清RNA表面增强拉曼光谱的宫颈癌筛查方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤一，从医院的血液样本库中随机抽取若干宫颈癌患者的血液样本和若干子宫肌瘤患者的血液样本，对两组血液样本分别逐一进行离心分离，获得两组血清样本，并将两组血清样本分别标记为癌症组和对照组；癌症组为宫颈癌患者的血清样本，对照组为子宫肌瘤患者的血清样本；步骤二，利用Trizol试剂分别从两组血清样本中提取总RNA，获得癌症组血清RNA样本和对照组血清RNA样本；步骤三，将金胶滴在铝箔上干燥后，再分别滴上癌症组和对照组血清RNA，在室温下自然干燥，得到两个对应的待测标本；步骤四，对待测标本进行血清RNA表面增强拉曼光谱测量，分别获得癌症组和对照组血清RNA表面增强拉曼光谱；步骤五，对癌症组和对照组血清RNA表面增强拉曼光谱数据进行去噪、基线校正和标准化预处理，然后利用主成分分析PCA方法进行降维，筛选出癌症组和对照组血清RNA表面增强拉曼光谱数据中差异最大的若干成分；所述的主成分分析方法通过正交变换构建光谱数据的高方差变量，研究高维数据集的主要模式，提取最基本的拉曼特征，然后依据独立样本t检验(p＜0.05)筛选出宫颈癌和子宫肌瘤血清RNA SERS光谱中具有明显差异的主成分，完成对光谱数据的降维处理；步骤六，对两组血清RNA表面增强拉曼光谱数据中差异最大的若干成分，利用LOOCV方法分别对比LDA、SVM和Adaboost三个分类模型的识别结果，选择识别结果中参数最优的分类模型，结合PCA，实现对未知血清样本的宫颈癌筛查；具体为：首先，从差异最大的若干成分中选择一个样本作为测试集，剩余样本作为训练集，分别采用LDA、SVM和Adaboost识别出癌症组和对照组，并循环至所有样本都被当做测试...

【专利技术属性】
技术研发人员：吴国华，尹龙飞，焦自云，郑向向，
申请(专利权)人：北京邮电大学，
类型：发明
国别省市：