通讯员 王冠玉 科技日报记者 王禹涵
近日，西安电子科技大学（以下简称“西电”）生命科学技术学院陈雪利教授团队的一项研究成果，登上了国际期刊《细胞》子刊《细胞报告医学》。这项研究直面急性白血病诊断中一道棘手的临床难题——如何实现微量样本下的快速精准识别？
要知道，脑脊液中的异常白血病细胞往往极其稀少，传统检测方式极易“漏网”。该团队开发的融合深度学习与表面增强拉曼光谱（SERS）的智能诊断平台，给出了新的可能：仅需不足0.5微升的样本，短短5分钟内，即可完成对急性白血病的高精度筛查与分型诊断，准确率最高达96.13%。
这不仅是一项技术参数的突破，更预示着白血病，尤其是凶险的中枢神经系统白血病诊断，或将迎来一柄全新的“光谱学利器”。
打开精准检测之门
这项研究的起点，始于2021年一次跨学科的对话。
陈雪利回忆道：“当时与华西医院检验科医生交流时，他们提到白血病细胞侵入中枢神经系统后，会像‘种子’黏附于‘土壤’般牢牢贴在脑膜血管壁上，导致脑脊液中游离的异常细胞数量很少，这使得常规细胞学或流式检测容易出现假阴性或漏诊，这给诊断带来很大风险。”
这一临床难题，激发了团队的攻关决心，但实施起来却面临两大技术壁垒：一是如何从微量临床样本中，“看清”有效的疾病信号；二是如何从海量的光谱数据中，“认准”属于疾病的“指纹”。
针对“看不清”的难题，团队引入了表面增强拉曼光谱技术这把“放大镜”。西电生命科学技术学院副教授张东杰解释道：“SERS技术能通过入射光与贵金属纳米结构相互作用，将拉曼信号放大数百万倍，同时具有特异性好、样品需求少、抗干扰强等优点。”团队还仿照“猪笼草”结构，设计出一种超疏水滑移基底，可将微小液滴快速聚集浓缩，将检测样本量压缩至0.5微升以下，全过程不超过5分钟。
信号被放大后，如何从复杂背景中“认准”疾病特征？团队为智能系统打造了一双“慧眼”——一个基于“多特征融合”的深度学习解析模型。张东杰说：“我们融合一维光谱与二维图像特征，既能提取光谱强度、半高宽，也能捕捉位置、对称性和局部空间信息，让模型拥有更立体的‘视觉’，从而作出更精准判断。”
凭借“放大镜”增强信号与“慧眼”识别特征的双重突破，全新的AI-SERS智能诊断平台得以构建。在急性白血病筛查任务中，系统准确率达96.13%；在不同亚型区分、基因异常判别等高难度诊断中，准确率均超过91%，显著优于传统方法。
织就可靠临床证据网
优异的实验室数据，必须经过严格、广泛的临床验证，才能真正获得走向临床的“通行证”。
这是一场跨越五家医疗与科研机构的协同“接力赛”。西电团队负责技术攻坚与核心算法开发，而四川大学华西医院、西安大兴医院、山东大学齐鲁医院、山东第一医科大学附属第一医院等合作单位，则承担了至关重要的临床样本采集与大规模独立验证工作。
“起步时，我们只有一个中心的样本。”陈雪利感慨道，“但要证明方法的普适性和可靠性，必须有多中心、多样本的数据支持。幸运的是，当我们展示出初步成果后，后续加入的医院伙伴们给予了我们毫无保留的信任和支持。”
最终，研究纳入了392份脑脊液样本、近20000条光谱数据。其中，来自120名患者的6000多条光谱被用于严格的外部独立验证。这张由多方共同织就的临床验证网络，为研究成果的可靠性奠定了坚实基础。
目前，该项研究已展现出成为“液体活检光谱学辅助诊断平台”的潜力。但走向临床应用还需完成试剂盒定型、大规模临床试验等医疗器械注册环节。“我们希望它最终能发展成一项独立、快速的光谱学诊断工具。”西电生命科学技术学院副教授曾琦说。
“除了白血病，我们在脑胶质瘤、宫颈癌、干眼症等疾病的检测上也看到了曙光。”陈雪利描绘了团队的蓝图，“未来，或许只需一滴体液，就能实现多种疾病的快速、无创早期筛查。”
下一步，团队将继续深入探索“指纹”光谱背后的生物学含义，推动检测设备向小型化、集成化、低成本化发展。“我们希望通过‘样本进、结果出’的全自动系统，让这项技术从实验室走向基层医疗机构，真正惠及更多患者。”陈雪利说。
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