近日，厦门大学附属第一医院神经外科王占祥教授团队和厦门大学化学化工学院李剑锋教授团队在国际知名期刊《Spectrochimica Acta Part A: Molecular and Biomolecular Spectroscopy》（JCR分区：Q1/4.3）在线发表了题为“Convolutional neural network-assisted Raman spectroscopy for high-precision diagnosis of glioblastoma”的研究成果。该研究揭示了拉曼光谱（RS）结合卷积神经网络（CNN）技术在人和小鼠脑组织中区分出胶质母细胞瘤（GBM）的准确性、特异性和敏感性，为GBM的临床个体化精准诊断及手术切除提供了新视角。
胶质母细胞瘤（GBM）是颅内最常见、最具侵袭性、恶性程度最高的肿瘤，其治疗的一个关键挑战是在手术过程中快速检测肿瘤浸润，以实现最大的安全切除。拉曼光谱（RS）是一种振动光谱技术，广泛应用于各个领域，其可提供细胞和分子水平上的信息。RS最大的特点是灵敏度高、操作简便和快速。卷积神经网络（CNN）已成功应用于解决广泛的计算机视觉问题，但此前尚未应用于解决低信噪比、一维光谱数据。单独使用 CNN 辅助 RS 诊断GBM的研究尚未见报道。为此，厦门大学附属第一医院王占祥教授团队和厦门大学化学化工学院李剑锋教授团队合作，首先开展了相关研究。
在这项研究中，研究者首先通过颅内原位GBM模型获取了小鼠的正常脑组织（478条光谱）和GBM组织（462条光谱）进行RS检测。随后，用同样的方法检测了新鲜的正常人脑组织（223条光谱）和经病理诊断为GBM的组织（267条光谱）。有趣的是，人与小鼠GBM和正常脑组织平均光谱的差异峰都提示了细胞色素C和脂质的不同。结合CNN发现，该方法识别小鼠GBM组织的准确率高达96.8%，AUC为0.996，敏感性为100%， 特异性为94%；而区分人脑GBM组织的准确率为93.9%，AUC为0.993，敏感性为96.2%，特异性为91.3%。
王占祥教授表示：“本项研究显示了CNN辅助的RS在GBM领域的诊断准确性及价值，将会指导我们在术中更精确地识别GBM边界，行最大安全的手术切除，以期提高最终的治疗效果，同时也为临床转化提供了依据。”
通讯作者简介
王占祥 教授
厦门大学附属第一医院
现任厦门大学附属第一医院临床医学研究院院长，医学博士、主任医师、教授、博士生导师
“中国医师奖”获得者，国务院特殊津贴专家
从事临床医学研究与疾病救治工作近40年，曾留学日本，多次到美国哈佛大学、英国牛津大学等国际知名学术机构进行交流访问，先后获得福建省优秀归国人员，福建省突出贡献中青年专家，福建省优秀共产党员，入选福建省新世纪百千万人才工程；厦门市重点引进留学归国人才，厦门市杰出科技人才，厦门市领军人才，首届厦门市医学学术与技术带头人，厦门市脑科中心学科带头人；2022年被评为厦门经济特区建设40周年创新创业人物；厦门市科学技术重大贡献奖获得者
近5年以通讯作者在Signal Transduct Target Ther、J Clin Invest、Nat Commun等高水平期刊上发表SCI论文50余篇
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李剑锋 教授
厦门大学化学化工学院
教授，博士生导师
国家杰出青年科学基金获得者
获国家自然科学奖二等奖、第十五届中国青年科技奖及2022年“科学探索奖”
长期从事核壳纳米材料、表面增强拉曼光谱、电催化、热催化、光催化等能源反应及其原位谱学表征、公共安全、生命健康领域的拉曼快检。发表SCI论文170余篇，被引1.5万余次，包括以通讯/第一作者发表于Nature、Nature Mater、Nature Energy、Nature Nanotechnol、Nature Catalysis、Nature Commun、Sci. Adv等高水平期刊，撰写英文专著5章。授权发明专利11项
第一作者简介
何佳伟
厦门大学附属第一医院
厦门大学医学院硕士、在读博士，导师为王占祥教授
主要从事脑胶质瘤及脑积水相关课题研究；以第一或共同第一作者在Cell Death Dis、CNS Neurosci Ther、Spectrochim Acta A Mol Biomol Spectrosc、Neurol Sci杂志发表论文，同时参与Nat Commun、Cell Death Dis、Aging Cell、Cell Death Discov及其他杂志发表论文7篇
以第一作者在中华神经外科杂志等中华期刊发表论文8篇，同时参与中华神经外科等杂志发表论文6篇
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