科创中国

行业领域

生物与新医药技术

需求背景

SERS技术可以在非常低的浓度下提供生物分子结构，并能检测物质含量的细微变化，且利用生物标记物，通过靶向SERS纳米探针可以快速准确的分析和识别癌变体。但目前还没有将血清SERS技术应用到非霍奇金淋巴瘤的诊断方面的相关研究。基于此，本项目开展基于血清SERS的非霍奇金淋巴瘤鉴别诊断关键技术的研发，包括基于血清SERS技术的NHL诊断、分型和分期研究。

需解决的主要技术难题

（1）分析SERS的物理机制，给出主成分分析（PCA）、k近邻（kNN）、线性判别分析（LDA）、支持向量机（SVM）和前馈神经网络（FNN）等机器学习方法，以及交叉验证、混淆矩阵等分类模型的评估方法；

（2）制备并表征银纳米SERS增强粒子，优化探测基底和纳米粒子与血清配比；

（3）分析血清的“咖啡环”效应，利用波长785nm的半导体激光，获得淋巴瘤患者和健康对照组血清样本的SERS光谱；

（4）建立血清SERS光谱数据库，利用血清SERS光谱数据，基于kNN、LDA、SVM和FNN建立NHL的鉴别诊断、分型和分期模型，并采用十折交叉验证对模型进行训练和评估。

期望实现的主要技术目标

a.建立针对血清样本的SERS光谱测量系统，制备可用于血清拉曼信号增强的银溶胶，优化探测基底；

b.基于kNN、LDF、SVM和FNN建立NHL的诊断、分型和分期模型，实现NHL的功能诊断;

c.NHL、FNN的诊断准确率分别提升至93.1%和85.9%以上。

处理进度