乳腺癌是女性中最常見的癌癥。世界影響因子最高的學術期刊 CA: A Cancer Journal for Clinicians 發(fā)布了全球癌癥最新數(shù)據(jù)：乳腺癌新發(fā)病例高達226萬例，超過了肺癌的220萬例。在過去的幾年中，振動光譜技術在癌癥研究中的應用顯著增加。診斷、識別生物標志物和跟蹤乳腺癌的進展是醫(yī)學研究領域的主要興趣領域。其中拉曼光譜在癌癥研究中引起了相當大的關注。這是因為它有可能提供診斷信息，促進生物化學進展的預測。

一、拉曼光譜的原理

拉曼光譜，是一種散射光譜。拉曼光譜分析法是基于印度科學家C.V.Raman所發(fā)現(xiàn)的拉曼散射效應，對與入射光頻率不同的散射光譜進行分析以得到分子振動、轉動方面信息，并應用于分子結構研究的一種分析方法。拉曼光譜是一種非破壞性和非侵入性的技術，具有很高的化學特異性和靈敏度，幾乎無需樣品制備。這些優(yōu)點使拉曼光譜成為一種強大而合適的癌癥研究技術。

二、拉曼光譜在乳腺癌治療方面的應用

有大量已發(fā)表的研究描述了乳腺組織的拉曼光譜，其中脂質和蛋白質的含量已被確定為區(qū)分正常和惡性乳腺組織之間的主要指標。正常乳腺組織由于脂質表現(xiàn)出拉曼帶的優(yōu)勢，而惡性病變由于不受控制和異常的細胞增殖，細胞分裂，以及惡性腫瘤中的遷移，表現(xiàn)出與蛋白質相關的優(yōu)勢條帶。

Manoharan等人建立了兩個簡單的經驗特征來區(qū)分正常和異常乳腺組織。這包括CH2彎曲模式從1445 cm-1到1450 cm-1向更高頻率的移位，以及正常組織中位于1650 cm-1的波段面積的增加，以及異常組織中其移位的類似物1667 cm-1。在乳房光譜上可以區(qū)分960和800 cm-1之間的蛋白質光譜區(qū)域和1400和1080 cm-1之間的脂質/?；视王ァＥc正常乳腺組織相比，癌性乳腺組織中脂質含量的相對減少和蛋白質的重要貢獻很容易區(qū)分。當比較良性和惡性腫瘤時，癌組織中1082、1301、1440 cm-1處的脂質含量較高，而良性腫瘤中1033、1002 cm-1處的蛋白質含量占主導地位。正常乳腺、惡性乳腺和良性乳腺的指紋光譜區(qū)存在明顯的視覺差異，如圖3所示。

參考文獻：

[1] Lazaro-Pacheco, D., Shaaban, A. M., Rehman, S., Rehman, I., Raman spectroscopy of breast cancer[J]. Applied Spectroscopy Reviews, 2019, 55(6), 439–475.