胃癌和结直肠癌作为全球高发的消化系统恶性肿瘤，因早期症状隐匿，常在中晚期才被确诊，极大影响患者的生存率与生活质量。传统诊断方法如内窥镜与活检虽为“金标准”，但操作复杂、依从性低。如何实现无创、高效、准确的胃肠癌早筛，成为医学界的重要课题。
在此背景下，基于拉曼光谱+深度学习算法的无创检测策略应运而生。该方法仅需血清拉曼检测，就能实现对胃肠癌及其分期、分化程度的智能识别，提供了一种“免标记、高效率”的早筛新路径。在本研究中，的P300共聚焦拉曼光谱仪为光谱数据质量与稳定性提供了坚实保障。
应用优势
? 高分辨率：
可清晰捕捉血清中微弱的生物分子信号变化
? 高稳定性：
确保跨样本、跨时间检测的一致性和可重复性
? 操作便捷：
搭配XtremSig低背景拉曼检测芯片，实现快速检测与样本固定
? AI建模：
基于深度学习算法实现标准化、可训练的数据生成，以及分类模型构建
? 非侵入性：
仅需少量血清即可获取全谱数据，避免传统检测的创伤性
? 节约成本与时间：
相较于组织活检与病理分析，检测周期显著缩短
案例实证：拉曼光谱+AI实现免侵入癌症早筛
1.实验设计
研究共收集了胃癌、结直肠癌患者及健康人群的血清样本，通过P300仪器获取拉曼光谱数据，并借助GRU模型（Gated Recurrent Unit，门控循环单元）进行分类训练与验证。
实验流程如下
采集样本：收集血清样本：胃癌93例、结直肠癌92例、健康对照100例；
拉曼检测：各样本分别滴加至XtremSig低背景拉曼检测芯片上，使用P300共聚焦拉曼光谱仪采集光谱：每个样品采集30个原始光谱，平均为10个代表性光谱；
数据预处理：使用HOOKE IntP软件进行滤波、归一化、去噪等光谱处理；
模型训练：数据按4:1分为训练集与测试集，使用GRU模型进行分类识别。
图1 拉曼光谱结合GRU区分胃肠癌患者流程
2.结果
实验结果显示，拉曼光谱配合GRU模型对癌症患者与健康个体的识别准确率达100%，对不同分期与分化程度的胃肠癌也可实现95%以上的分类准确率。其中，胃癌患者与健康人群在拉曼特征峰如857、1000、1152、1275、1332、1435、1515、1602和2923 cm-1处存在显著差异。尤其在2923 cm-1波段（脂质和蛋白质相关）差异最为明显，是本研究中识别效果最佳的峰位之一。
图2 胃肠癌患者与健康人群的拉曼光谱检测
图3 不同分化程度、不同分期的胃肠癌GRU分类的混淆矩阵和ROC曲线统计
注：仅供科学研究参考，不可用于医学诊断
研究意义
本研究为非侵入式癌症早筛提供了全新策略。采用P300共聚焦拉曼光谱仪实现血清拉曼信号高效获取，结合GRU深度学习模型，可对胃肠癌及其亚型实现快速、准确识别。该方法不仅提升了癌症检测效率，也降低了对患者的生理负担，为未来无创、智能化癌症筛查提供了有力支撑，展现了拉曼光谱与AI结合在精准医疗中的广阔前景。
参考文献：
Liu, K., Liu, B., Wang, Y., Zhao, Q., Wu, Q., & Li, B. (2023). Evaluation of Raman spectroscopy combined with the gated recurrent unit serum detection method in early screening of gastrointestinal cancer. The Analyst, 148(23), 6061–6069.
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