A técnica de microscopia de dispersão estimulada Raman tornou-se um tema quente nos últimos anos. A técnica, conhecida como microscopia de dispersão Raman estimulada, ajuda os cirurgiões a distinguir melhor entre tecido canceroso e tecido normal no cérebro do paciente durante a cirurgia, o que pode melhorar a segurança e precisão de tais procedimentos. Reuben Hill, um estudante de doutoramento de 22 anos com um tumor no cérebro, foi recentemente submetido a uma primeira vez no Reino Unido: a utilização bem sucedida da detecção a laser e de uma faca inteligente para remover com precisão um tumor cerebral. Foi submetido a uma operação excepcional para remover um tumor cerebral: duas novas técnicas – detecção por laser e uma faca inteligente – foram utilizadas na operação. Como um exemplo bem sucedido de resultados laboratoriais aplicados no bloco operatório, esta operação pioneira é uma grande revolução na cirurgia de precisão. Os tumores cerebrais são mais perigosos do que qualquer outro tipo de tumor, e a sua remoção é difícil devido ao complexo entrelaçamento do tecido nervoso e às estruturas delicadas ligadas ao tecido tumoral, o que por vezes pode ser difícil para os cirurgiões ver claramente através de um microscópio. Ao mesmo tempo, a remoção de tecido canceroso é muito arriscada, uma vez que o bisturi deve assegurar rigorosamente que o tecido tumoral é removido sem danificar o tecido cerebral normal circundante. Uma vez cortado o tecido saudável, isto pode levar a efeitos secundários graves, tais como perda de fala, audição e outras funções. A nova sonda laser e a faca inteligente reduzem significativamente estes riscos e fornecem ao cirurgião informações imediatas sobre se o tecido é canceroso ou não. A sonda laser distingue entre tecido cancerígeno e saudável e o laser pode fornecer ao cirurgião um mapeamento do tumor para atingir um nível preciso de ressecção. A sonda laser, que utiliza luz reflectida do tecido pelas moléculas de espectroscopia Raman para diferenciar os tecidos, foi desenvolvida e fornecida por Vancouver, Tecnologia erisante baseada no Canadá, e Vaqas diz que é a primeira aplicação bem sucedida da espectroscopia Raman na cirurgia do cérebro humano. Então, que mais pode a espectroscopia a laser Raman realmente fazer? O cancro é uma das doenças mais graves que ameaçam a saúde e a vida humanas, e o diagnóstico precoce e o tratamento atempado são as formas mais eficazes de melhorar a taxa de sobrevivência dos pacientes com cancro. Como técnica de detecção não invasiva, a espectroscopia Raman pode ser utilizada para o diagnóstico precoce do cancro, fornecendo informação rica sobre a estrutura molecular e composição do material sem danos, reflectindo as diferenças estruturais entre os tecidos cancerosos e normais a nível molecular. O progresso da investigação no diagnóstico do cancro da pele, cancro nasofaríngeo, cancro do pulmão, cancro gástrico, cancro do cólon, cancro da mama e cancro da próstata, e a direcção de desenvolvimento e perspectiva de aplicação da espectroscopia Raman no diagnóstico do cancro, são ainda prospectados para fornecer uma base de referência para a detecção precoce do cancro e a aplicação de técnicas de diagnóstico. Em 1928, Raman, um físico indiano, descobriu a dispersão de Raman na sua investigação e desde então a técnica tem sido estudada em profundidade, mas as limitações da fonte de luz impediram a sua ampla utilização. Só com a introdução do laser nos anos 60 é que a fraqueza da espectroscopia Raman foi completamente superada e a espectroscopia Raman foi desenvolvida em grande medida, tornando-a amplamente utilizada na investigação científica. Só em 1974 é que o cientista britânico Fleischmann descobriu que era possível melhorar de alguma forma o sinal da piridina Raman, mas não explorou mais o mecanismo de melhoramento. Foi apenas em 1977 que Van Duyne e Jeanmaire estudaram sistematicamente o mesmo sistema que o grupo de Fleischmann e descobriram que o sinal de dispersão Raman de piridina adsorvido numa superfície áspera de Ag foi melhorado em cerca de seis ordens de magnitude em comparação com a mesma quantidade de piridina na fase de solução, e foi esta descoberta que levou ao termo SERS. Com a melhoria contínua das técnicas de detecção e diagnóstico médico, o diagnóstico clínico precoce do cancro foi também rapidamente desenvolvido. No entanto, a maioria dos casos ainda requer a utilização de biópsias. Contudo, na maioria dos casos, as biópsias ainda são necessárias para o diagnóstico, que são altamente invasivas e prejudiciais para os pacientes, lentas para detectar e podem causar a propagação de células cancerosas, e requerem um certo nível de conhecimento em patologia. Para abordar estas questões, os investigadores têm vindo a experimentar novas técnicas analíticas para o diagnóstico precoce rápido e não invasivo do cancro. A espectroscopia laser Raman é uma técnica não invasiva que fornece uma riqueza de informação sobre a estrutura molecular e composição de substâncias, frequentemente referida como impressão digital molecular, e espera-se que permita a detecção não destrutiva a nível molecular. Em comparação com os métodos tradicionais de diagnóstico médico, a espectroscopia Raman tem as vantagens de uma detecção não destrutiva, não invasiva e não invasiva, alta resolução, sem reagentes e um elevado grau de automatização. Portanto, a aplicação da espectroscopia Raman no campo da detecção e diagnóstico médico tem ganho muita atenção. No processo de crescimento e desenvolvimento de tumores, a estrutura, conformação e quantidade de substâncias dentro das células tecidulares irá mudar significativamente, a espectroscopia Raman pode alcançar uma alta sensibilidade e detecção de alta resolução destas alterações de informação, e depois revelar as diferenças entre a estrutura do tecido canceroso e as células normais a nível molecular. Por conseguinte, a espectroscopia Raman é de grande importância para o diagnóstico precoce e tratamento atempado do cancro, melhorando assim as hipóteses de sobrevivência dos doentes com cancro. Este documento analisa a aplicação e o progresso da investigação da espectroscopia Raman na detecção e diagnóstico de vários cancros, e ainda mais ignora a aplicação da espectroscopia Raman neste campo, esperando fornecer informação de referência e orientação para a aplicação da tecnologia de detecção e diagnóstico precoce do cancro. 1.1 A espectroscopia Raman na detecção e diagnóstico do cancro 1.1 A espectroscopia Raman para a detecção do cancro da pele Existem três tipos principais de cancro da pele: basalcelarcinoma (BCC), carcinoma espinocelular (SCC) e melanoma maligno (MM), dos quais o basalcelcarcinoma (BCC), o carcinoma espinocelular (SCC) e o melanoma maligno (MM) são os mais comuns. O carcinoma basocelular é o mais comum. O carcinoma basocelular e o carcinoma espinocelular são quase sempre curáveis se tratados rapidamente, enquanto que o melanoma maligno é a forma menos comum mas mais grave de cancro de pele e pode levar à morte se não for tratado rapidamente. No entanto, como os sintomas destes cancros são semelhantes, há dificuldades no processo de diagnóstico, e não é viável remover cada pedaço pigmentado do tecido do paciente para biopsia, pelo que é necessário encontrar um método não invasivo e não invasivo para os detectar e diagnosticar.Nijssen et al. utilizaram uma fonte de luz de excitação quase infravermelha para obter espectros Raman de tecido carcinoma basocelular, tecido dérmico e epitelial, e usaram multivariado Os espectros foram analisados utilizando análise estatística multivariada e análise de agrupamento, e foi estabelecido um modelo de classificação de tecidos, que podia identificar tecido canceroso e o tecido não canceroso circundante com uma sensibilidade de 100% e uma especificidade de 93%. Demonstraram que a espectroscopia Raman pode determinar com precisão a extensão da ressecção tumoral, fornecendo uma forte base teórica e experimental para o diagnóstico e tratamento do carcinoma basocelular (BCC). Short et al. estudaram alterações no colagénio em torno de tumores do carcinoma basocelular nodular e descobriram que o papel dos ácidos nucleicos, histonas e proteínas com proteínas motoras nos núcleos das células cancerosas diferia do seu papel nas células epidérmicas normais. Foram também obtidos espectros Raman de tecidos dérmicos, e verificou-se que a intensidade das linhas Raman nos tecidos dérmicos que envolvem as células cancerosas aumentou a 940 cm-1 e diminuiu significativamente a 1210 cm-1 e 1270 cm-1, indicando que o conteúdo de colagénio na periferia do tumor era não só baixo mas também estruturalmente alterado. A fim de utilizar a espectroscopia de Fourier transformar a Raman (FT-RS) para distinguir o carcinoma espinocelular da pele normal, Pereira et al. estudaram os espectros Raman de biópsias de pele humana utilizando 1064 nm como luz de excitação e descobriram que as intensidades das linhas espectrais Raman a 860 cm-1 e 939 cm-1 eram significativamente mais elevadas nos tecidos normais do que as intensidades espectrais correspondentes nos tecidos cancerosos, e que a intensidade das linhas espectrais a 1,555 cm -Gniadecka et al. investigaram as características espectrais do melanoma Raman e outras lesões cutâneas utilizando a transformada de Fourier quase infravermelha (NIRFT) Raman e descobriram que a intensidade da banda amida I da proteína diminuiu e a intensidade do pico da assinatura lipídica aumentou no melanoma maligno. A sensibilidade e especificidade da espectroscopia Raman para o diagnóstico de melanoma maligno atingiu 85% e 99%, respectivamente, utilizando uma abordagem de rede neural. Huang et al. obtiveram com sucesso os espectros in vivo da melanina Raman utilizando a espectroscopia Raman de infravermelhos próximos (NIR-RS), e analisaram os espectros para descobrir que os espectros da melanina Raman a 1580 cm-1 e 1380 cm-1, respectivamente Os espectros Raman de melanina a 1580 cm-1 e 1380 cm-1 foram considerados de alta intensidade e banda larga, pertencentes à vibração planar do anel aromático e ao modo de vibração de estiramento C-C, respectivamente. O sinal espectral da melanina obtida em condições in vivo utilizando a espectroscopia Raman sugere que a espectroscopia Raman pode ser um teste clínico muito eficaz para análise in situ e diagnóstico da pele. Cheng et al. analisaram a composição conformacional e química do silomatrixoma de pele humana (PMX) utilizando a espectroscopia microscópica Raman e encontraram diferenças significativas entre os espectros Raman de pele normal e tecidos moles e duros de PMX, em particular os 1,665 cm-1 O pico característico atribuído ao amide I foi deslocado para 1655 cm-1 e a intensidade do pico característico atribuído ao amide III no espectro Raman de tecido duro PMX foi significativamente reduzida. Estes resultados mostram que a microscopia Raman consegue distinguir eficazmente entre tecido de pele normal, tecido PMX mole e tecido PMX duro. Além disso, a espectroscopia Raman tem alta precisão na identificação de diferentes lesões cutâneas, especialmente para tecidos cancerosos, e tem grande aplicação potencial na análise in situ e diagnóstico de tumores malignos. 1.2 A espectroscopia Raman de cancros nasofaríngeos e pulmonares Lau et al. examinaram biópsias nasofaríngeas utilizando a espectroscopia Raman, sendo o tempo de aquisição de cada espectro de apenas 5 s. A análise revelou que a intensidade dos espectros Raman na gama de números de onda de 1290 cm-1 a 1320 cm-1 e 1420 cm-1 a 1470 cm-1 era maior nos tecidos cancerosos do que nos tecidos normais, enquanto a intensidade dos espectros Raman na gama de números de onda de 1530 cm-1 a 1580 cm-1 era maior nos tecidos cancerosos do que nos tecidos normais. ～The a intensidade dos espectros Raman em tecidos normais foi superior à dos tecidos cancerosos na gama de números de onda de 1530 cm-1 a 1580 cm-1. Utilizaram também a espectroscopia Raman para estudar tecido normal, tecido canceroso e papiloma de células escamosas na laringe. A análise dos picos de espectros Raman mostrou uma sensibilidade de 89%, 69% e 88% para o papiloma normal, carcinoma e escamoso, respectivamente, e uma especificidade de 86%, 94% e 94%, respectivamente. As diferenças espectrais visíveis estavam nas bandas espectrais de 850 cm-1 a 950 cm-1 e 1200 cm-1 a 1350 cm-1, com a intensidade relativa dos picos de ácido nucleico a aumentar à medida que a lesão progredia para a malignidade. Para investigar a viabilidade da espectroscopia Raman para detecção óptica precoce e diagnóstico do cancro do pulmão, Huang et al. investigaram a informação espectral do cancro do pulmão e tecido bronquial normal utilizando a espectroscopia Raman de difusão rápida quase infravermelha (NIR-RS). O estudo mostrou que havia uma clara diferença entre os espectros Raman de cancro do pulmão e os tecidos brônquicos normais. Verificou-se que a relação de intensidade das linhas espectrais Raman, amida I1 445/amida I1 655, podia distinguir eficazmente tecidos pulmonares normais de tecidos cancerosos quando a amida I1 445 / amida I1 655 >1, e os tecidos detectados eram normais; amida I1445/amida I1 655 <1< span="">? Quando a amida I1445/amida I1 655 <1< span=">? Yamazaki et al. construíram um novo sistema de amplificadores quase infravermelhos para a aquisição de espectros Raman de tecidos pulmonares, que tem uma elevada relação sinal/ruído, evita a fluorescência O sistema foi utilizado para adquirir espectros Raman de tecido pulmonar com alta relação sinal/ruído, evitar interferências de fluorescência e tempo de medição curto (1s). O sistema foi utilizado para a recolha de espectros Raman de 210 tecidos de cancro do pulmão e tecidos normais com uma sensibilidade e especificidade de 91% e 97% respectivamente. Os resultados mostraram que não foram detectadas linhas Raman quando foram utilizados 785 nm como luz de excitação, enquanto que foi obtido um espectro Raman com uma elevada relação sinal/ruído quando foram utilizados 1064 nm como luz de excitação. Li et al. estudaram os espectros de fluorescência e os espectros Raman do soro durante o desenvolvimento do cancro do pulmão, e utilizaram 488 nm e 514,5 nm como luz de excitação para examinar o soro de um grupo de doentes com cancro uma vez por semana. Os três picos Raman pertencentes a β-caroteno (localizados a 539 nm, 544 nm e 556 nm respectivamente) diminuíram de intensidade e finalmente desapareceram. Os resultados desta experiência sugerem que o conteúdo do β-caroteno diminui gradualmente durante a progressão do cancro do pulmão, que pode ser utilizado como base para diagnosticar se o pulmão é canceroso ou não. 1.3 Detecção de cancro gástrico e do cólon Ling et al. estudaram 40 casos de cancro gástrico e tecidos normais do estômago utilizando a espectroscopia da transformada de Fourier Raman (FT-Raman). Após o processamento estatístico dos espectros, verificou-se que a amida I3 240/amida I2940,amida I1660 /amida I1450,amida I1080 /amida I1450 eram significativamente mais elevadas nos tecidos de cancro gástrico (3240 cm -1,2940 cm-1,1660 cm-11450 cm-1,1080 cm-1 são as posições de pico características das vibrações de estiramento OH da proteína N-H e água, as vibrações de estiramento C-H dos lípidos, as vibrações de ângulo variável H-O-H das bandas amide I da proteína e água, CH3 ou δCH2, e as vibrações de estiramento PO dos ácidos nucleicos, respectivamente). Estas características podem portanto ser utilizadas como uma das bases para identificar se o tecido é canceroso ou não. Os espectros Raman de tecidos normais e cancerosos do seio gástrico foram recolhidos por Tang Weiyue et al. Os resultados mostraram que nos espectros Raman de tecidos cancerosos, a linha de 1089 cm-1 foi significativamente mais elevada do que a linha correspondente de tecidos normais, e a linha de 1459 cm-1 foi dividida. Espera-se que a extracção desta informação forneça uma base para o julgamento na detecção e análise do tecido tumoral. A fim de detectar a diferença entre células cancerosas gastrointestinais e células normais, Yan et al. estudaram células individuais de doentes com cancro gastrointestinal utilizando a espectroscopia micro Raman confocal. Os resultados mostraram que em células cancerosas, a meia largura das linhas espectrais pertencentes à fenilalanina estreitou a 1002 cm-1, a intensidade das linhas espectrais de leucócitos era baixa e havia poucas linhas espectrais, enquanto a intensidade das linhas espectrais de eritrócitos era alta e havia linhas espectrais abundantes, e havia linhas espectrais de estiramento respiratório em anel de pirrol CN na gama de 1620 cm-1 a 1540 cm-1. Os espectros Raman de células cancerosas gástricas eram semelhantes aos das células normais, mas a intensidade das linhas espectrais foi reduzida e algumas das linhas espectrais foram extintas. Huang et al. realizaram um estudo utilizando espectroscopia Raman quase infravermelha para distinguir tumores malignos de tecidos normais e tumores benignos. 105 amostras de cólon foram examinadas pela espectroscopia Raman, e os espectros Raman foram recolhidos em condições ex vivo na gama de números de onda de 800 cm-1 a 1800 cm-1 Foi desenvolvido um algoritmo de diagnóstico utilizando a relação de intensidade de 1002 cm-1 a 1445 cm-1 como coordenada horizontal e a relação de intensidade de 1085 cm-1 a 1445 cm-1 como coordenada vertical, e a sensibilidade deste algoritmo na identificação de tumores malignos de tecidos normais e benignos foi de 100%, e a especificidade foi de 96,6%. Chen et al. combinaram pinças laser ópticas com espectroscopia Raman para estudar células individuais de carcinoma epitelial, e realizaram análise dos componentes principais nos espectros recolhidos, seguida de regressão logarítmica para obter a equação paramétrica que melhor poderia distinguir células cancerígenas de células normais. A sensibilidade global deste modelo de diagnóstico foi de 82,5% e a especificidade foi de 92,5%. O estudo de Yan et al. concluiu que os espectros Raman das células cancerosas do intestino eram fracos e muitas das linhas espectrais desapareceram, e que a intensidade da fluorescência variava em diferentes locais dentro das células cancerosas. Isto sugere que a espectroscopia Raman pode fornecer uma ferramenta eficaz para a detecção e diagnóstico precoce do cancro do intestino. 1.4 A espectroscopia Raman na detecção do cancro da mama Haka et al. utilizaram a espectroscopia Raman para analisar a composição química das microcalcificações em lesões benignas e malignas da mama e classificaram-nas em oxalato de cálcio tipo I e hidroxiapatita tipo II. O tipo I foi diagnosticado como benigno, enquanto que o tipo II era benigno e maligno. Uma análise de componentes principais dos espectros Raman pode distinguir microcalcificações benignas e malignas de tipo II com uma sensibilidade e especificidade de 88% e 93%, respectivamente. Haka et al. também utilizaram um modelo de combinação linear, utilizando como parâmetros os coeficientes de ajuste de gordura e colagénio, para identificar 130 espectros Raman de tecidos normais, fibrosos e infiltrantes de cancro e obtiveram uma sensibilidade de 94% e uma especificidade de 96%. Bitar et al. utilizaram a espectroscopia FT-RS de Fourier para estudar tecidos mamários normais e tecidos cancerosos da mama, incluindo diferentes subtipos de cancro. Comparando as alterações de intensidade dos picos característicos dos espectros Raman de diferentes tecidos, sete tecidos diferentes puderam ser distinguidos, incluindo tecido normal, tecido fibrocístico, carcinoma ductal in situ, carcinoma ductal in situ mostrando tecido necrótico, carcinoma ductal invasivo, carcinoma ductal infiltrante de colagénio, e carcinoma lobular invasivo. Usando espectroscopia Raman micro confocal, Zhao Yuanli et al. examinaram os espectros Raman de tecidos em torno da periferia de 40 tumores mamários cirurgicamente ressecados (aproximadamente 5 mm da borda da massa). Foi demonstrado que 1440/1530 e 1082/1156 eram distinguíveis nos espectros Raman de tecidos em torno de massas mamárias de natureza diferente, e os alvos de detecção podiam ser identificados e classificados usando 1,25 e 1,03 como os limites, respectivamente. Yan Zhuan-Leung et al. estudaram os espectros Raman de células mamárias normais e de células cancerosas em doentes com cancro da mama. Os espectros Raman de células cancerígenas foram considerados mais fracos em geral, com uma diminuição significativa nos dois picos da espinha dorsal de fosfato 782cm-1, 1084cm-1 e picos vibracionais de deoxirribose-fosfato 1155cm-1 e 1262cm-1 atribuídos ao ADN; os picos característicos 812cm-1 e 979cm-1 caracterizando a conformação do tipo A (ADN), o desaparecimento de 668cm-1 e o aparecimento de um novo pico O aspecto de 1175cm-1 e o melhoramento do espectro 905cm-1 com um redshift de 6cm-1 indicam que existe alguma quebra da espinha dorsal de fosfato do ADN, o que leva a uma perda de controlo efectivo da divisão e reprodução das células cancerígenas. Uma forte classe de picos característicos estreitamente relacionados com a esclerose do cálcio foi também encontrada nos espectros Raman de células cancerosas de tecido a 960 cm-1 . Estes esforços de investigação proporcionaram uma forte base experimental para a detecção e diagnóstico precoce do cancro da mama. 1.5 Detecção espectroscópica do cancro da próstata Crow et al. utilizaram a espectroscopia Raman para examinar biópsias de BPH e cancro maligno da próstata em condições ex vivo e descobriram que a concentração de glicogénio diminuiu e a concentração de ácidos nucleicos aumentou no tecido canceroso da próstata em comparação com o tecido BPH. Foi construído um modelo linear discriminante utilizando a análise dos componentes principais para identificar os espectros Raman dos diferentes grupos de cancro em diferentes fases, permitindo assim a classificação do cancro da próstata.Crow et al. estudaram mais quatro linhas de células prostáticas diferentes (LNCap, PCa2b; DUI45, PC3) e desenvolveram um algoritmo de diagnóstico PCA/LDA utilizando três componentes principais PC1, PC2 e PC3. PC1 representa o aumento das concentrações de ácidos nucleicos (721 cm-1 , 783 cm-1 , 1305 cm-1 , 1450 cm-1 , 1577 cm-1 ), espinha dorsal de ADN (827 cm-1 , 1096 cm-1 ) e proteínas desordenadas (1250 cm-1 , 1658 cm-1 ); PC2 representa alfahelices de proteínas (935 cm-1 ), 1263 cm-1, 1657 cm-1) e fosfolípidos (719 cm-1, 1094 cm-1, 1125 cm-1, 1317 cm-1); PC3 representa concentrações decrescentes de lípidos (1090 cm-1, 1302 cm-1, 1373 cm-1), glicogénio (484 cm-1) e ácidos nucleicos (786 cm-1, 1381 cm-1 1576 cm-1) concentrações decrescentes. Quando o valor de PC3 é grande e o valor de PC2 é inferior ou igual a 0, as duas linhas de células DUI45, PC3 podem ser identificadas. Quando o valor de PC2 é maior que 0 e o valor de PC3 é menor ou igual a 0, duas linhas de células, LNCap e PCa2b, podem ser identificadas. 2. perspectivas da espectroscopia Raman na detecção de tumores A espectroscopia Raman é um método de detecção não destrutivo, não invasivo e de alta resolução, que tem demonstrado as suas vantagens no diagnóstico do cancro. Contudo, as suas desvantagens, tais como sinal fraco e susceptibilidade à interferência de fluorescência de fundo, limitaram a aplicação da espectroscopia Raman. No entanto, a aplicação de várias técnicas de espectroscopia Raman, tais como a espectroscopia Raman resolvida no tempo e a espectroscopia Raman de Fourier transformam o infravermelho Raman, bem como a investigação contínua, podem efectivamente ultrapassar as limitações e permitir a sua aplicação mais ampla no campo biomédico. Com o desenvolvimento de pinças laser e microscopia confocal, o diagnóstico de tecidos cancerosos ao nível de uma única célula foi alcançado, o que deverá revelar o mecanismo de alterações cancerosas, estabelecendo assim uma base experimental mais poderosa para o diagnóstico do cancro. A introdução da tecnologia de fibras ópticas permite medições in situ e em tempo real de uma vasta gama de tecidos como a pele, reduzindo o risco para o paciente, ao mesmo tempo que permite um diagnóstico eficaz e em tempo real e melhorando as hipóteses de sobrevivência do paciente. Em conclusão, com a acumulação de estudos de amostras, o aperfeiçoamento de métodos e equipamentos de investigação, a optimização de modelos estatísticos e a combinação perfeita de várias técnicas com a espectroscopia Raman, a espectroscopia Raman irá certamente passar da investigação experimental para aplicações de diagnóstico clínico e será amplamente utilizada na investigação e diagnóstico clínico do cancro.