SERS-AI-LUA-getriebene Speichel-Diagnose von Kopf- und Halskrebs mit graphenunterstützten plasmonischen Nanokorallen

Hyo Jeong Seo et al. Adv Sci (Weinh).Dezember 2025.

Die frühzeitige Erkennung von Kopf- und Halskrebs (HNC) bleibt aufgrund des Mangels an zuverlässigen nicht-invasiven Biomarkern eine wichtige Herausforderung. Diese Studie stellt eine graphenunterstützte plasmonische Nanokorallenplattform vor, gekoppelt mit einem künstlich-intelligenten linearen Entmischungsalgorithmus zur Diagnose von HNC aus Speichel und zur Identifizierung zugehöriger metabolischer Biomarker. Die Nanokorallenstrukturen, die durch einen spontanen Goldwachstumsmechanismus auf Graphenvorlagen gebildet werden, zeigen eine starke plasmonische Verstärkung und selektive Adsorption flüchtiger Metaboliten. Raman-Signale, die aus dem Speichel von HNC-Patienten und gesunden Personen gewonnen werden, werden mit einem logistischen Regressionsmodell analysiert, wobei eine Klassifikationsgenauigkeit von 98 % erreicht wird. Um potenzielle metabolische Biomarker zu identifizieren, werden Kandidatenmetaboliten zunächst anhand der spektralen Ähnlichkeit mit dem Pearson-Korrelationskoeffizienten ausgewählt. Anschließend wird die nichtnegative Kleinste-Quadrat-Methode angewandt, um diese Auswahl zu verfeinern und die endgültige Menge an Biomarker-Kandidaten zu extrahieren. Dieser Ansatz identifiziert 15 potenzielle metabolische Biomarker, und ihre klinische Relevanz wird durch den Vergleich mit den Ergebnissen früherer klinischer Studien bestätigt. Diese Studie führt nicht nur eine hochsensible, nicht-invasive Diagnoseplattform für HNC ein, sondern schafft auch einen robusten Rahmen für die Entdeckung von Raman-basierten Biomarkern, mit potenzieller Anwendbarkeit, die eine Bewertung in anderen biofluidbasierten Krankheitsmodellen in zukünftigen Studien rechtfertigt.

© 2025 Der Autor(en). Advanced Science veröffentlicht von Wiley-VCH GmbH.