【摘要】 乙型肝炎病毒（HBV）感染是肝脏疾病最常见的原因之一，从急性肝炎到慢性肝炎，将发展为肝硬化和肝细胞癌（HCC）。

乙型肝炎病毒（HBV）感染是肝脏疾病最常见的原因之一，从急性肝炎到慢性肝炎，将发展为肝硬化和肝细胞癌（HCC）[1]。慢性乙型肝炎是影响3.5亿人的全球健康问题[2]。慢性乙型肝炎患者血清中高HBVDNA水平与肝癌和肝硬化的高风险高度相关[3]。由于肝穿刺是一种创伤性检查方法，血清学在HBV感染的预防、诊断和治疗中起着重要作用。酶联免疫吸附试验（ELISA）方法是目前应用最广泛的检测方法。优点是操作简单、经济，缺点是影响因素太多。实时聚合酶链反应（RT-PCR）是一种检测和定量临床血清样本中HBV-DNA水平的方法，也可用于监测抗病毒治疗效果[4]。然而，PCR非常耗时，需要专门且昂贵的设备。因此，开发一种高效、灵敏、无损的诊断方法具有重要的现实意义。拉曼光谱的特征是散射[5]。拉曼光谱已发展成为一种强大的分析工具，用于提供有关化学结构和目标分析物组合的重要信息[6]。拉曼光谱样品无需预处理，具有无损伤检测和指纹分辨率的优点，且该技术简单快速[7]。目前，拉曼光谱可以应用于疾病的早期诊断和鉴定。在病毒检测方面，Jin Ho Lee等人[8]成功地测量了HIV-1 VLP。S.Shanmukh等人[9]区分了呼吸道合胞病毒株。Khulla Naseer等人[10]发现登革热患者血浆的拉曼特征峰与胆固醇特异性有关，表明登革热病毒感染患者血清中脂质含量增加。关于肿瘤，Sevda Mert等人[11]得出结论，拉曼光谱可用于识别不同的肿瘤阶段。Hong Wang等人[12]得出结论，拉曼光谱可以有效区分非小细胞肺癌患者的I期、II期或III/IV期血清样本。在心血管方面，Nogueira等人[13]采用拉曼光谱来有效区分非动脉粥样硬化组织、钙化动脉粥样硬化斑块和钙化斑块。因此，本实验利用拉曼光谱检测HBV血清样品的特征峰，并探讨其筛选HBV血清的潜力。

 

在拉曼光谱中，509、957、1002、1153、1260、1512、1648和2305 cm-1处的非HBV人类拉曼峰与HBV患者的拉曼峰不同。使用airPLS-PCA-PSOSVM建立的HBV血清模型的报告准确性、敏感性和特异性分别为93.1%、100%和88%。两组均采用双盲法进行验证。第一组敏感性为87%，特异性为92%，KAPPA值为0.79；第二组的敏感性为80%，特异性为79%，KAPPA值为0.59。

 

参考文献

[1] Wu B, Xiao F, Li P, et al. Ultrasensitive detection of serum hepatitis B virus by coupling  ultrafiltration DNA extraction with real-time PCR. PLoS One. 2017. 12(2): e0170290. 

[2] Wong GL, Wong VW, Chan HL. Virus and Host Testing to Manage Chronic Hepatitis B. Clin  Infect Dis. 2016. 62 Suppl 4: S298-305. 

[3] Kim GA, Lim YS, Han S, et al. High risk of hepatocellular carcinoma and death in patients with  immune-tolerant-phase chronic hepatitis B. Gut. 2018. 67(5): 945-952. 

[4] Chen RW, Piiparinen H, Seppänen M, Koskela P, Sarna S, Lappalainen M. Real-time PCR for  detection and quantitation of hepatitis B virus DNA. J Med Virol. 2001. 65(2): 250-6. 

[5] Efremov EV, Ariese F, Gooijer C. Achievements in resonance Raman spectroscopy review of a  technique with a distinct analytical chemistry potential. Anal Chim Acta. 2008. 606(2): 119-34. 

[6] Panneerselvam R, Liu GK, Wang YH, et al. Surface-enhanced Raman spectroscopy: bottlenecks  and future directions. Chem Commun (Camb). 2017. 54(1): 10-25.

[7] Roeffaers MB, Zhang X, Freudiger CW, et al. Label-free imaging of biomolecules in food  products using stimulated Raman microscopy. J Biomed Opt. 2011. 16(2): 021118. 

[8] Lee JH, Kim BC, Oh BK, Choi JW. Rapid and Sensitive Determination of HIV-1 Virus Based on  Surface Enhanced Raman Spectroscopy. J Biomed Nanotechnol. 2015. 11(12): 2223-30. 

[9] Shanmukh S, Jones L, Zhao YP, Driskell JD, Tripp RA, Dluhy RA. Identification and classification  of respiratory syncytial virus (RSV) strains by surface-enhanced Raman spectroscopy and  multivariate statistical techniques. Anal Bioanal Chem. 2008. 390(6): 1551-5. 

[10] Naseer K, Amin A, Saleem M, Qazi J. Raman spectroscopy based differentiation of typhoid  and dengue fever in infected human sera. Spectrochim Acta A Mol Biomol Spectrosc. 2019.206:  197-201. 

[11] Mert S, Özbek E, Ötünçtemur A, Çulha M. Kidney tumor staging using surface-enhanced  Raman scattering. J Biomed Opt. 2015. 20(4): 047002. 

[12] Wang H, Zhang S, Wan L, Sun H, Tan J, Su Q. Screening and staging for non-small cell lung  cancer by serum laser Raman spectroscopy. Spectrochim Acta A Mol Biomol Spectrosc. 2018.  201: 34-38.

 

免责声明：部分文章整合自网络，因内容庞杂无法联系到全部作者，如有侵权，请联系删除，我们会在第一时间予以答复，万分感谢。