胶质母细胞瘤（Glioblastoma，GBM）具有高度浸润性，是最具破坏性的脑肿瘤。手术治疗中，切除范围是影响预后的主要因素，因为GBM回音微浸润病灶切除失败而复发。因此，有必要精确识别微浸润肿瘤的区域，实现最大程度的安全切除，进而提高GBM患者的生存率。目前经常采用磁共振成像、正电子发射断层扫描等手段，但这些技术分辨率优先，无法识别GBM的微浸润。因为微浸润病灶代谢物组成发生变化，而这些成分会产生拉曼光谱，在本项研究中，作者使用高分辨率的拉曼光谱（Raman spectroscopy，RS）以及空间代谢组技术手段建立一种识别微浸润区域的模型，为将来彻底切除GBM的可能提供了数据基础以及有力支撑。
2024年7月，东部战区总医院放射诊断科卢光明教授课题组在Advanced Science期刊（IF：14.3）发表的题为 “Precise Identification of Glioblastoma Micro-Infiltration at Cellular Resolution by Raman Spectroscopy ”的研究成果，通过拉曼光谱及空间代谢组学技术，构建了识别GBM微浸润区域的方法。为将来彻底切除GBM的可能提供了数据基础以及有力支撑。本项目中欧易生物提供空间代谢组学技术支持。
发表期刊：Advanced Science
影响因子：14.3
研究材料：GBM模型小鼠、人类样本
运用的技术方法：拉曼光谱、空间代谢组学
研究结果
1. 正常组织与浸润性病变的拉曼光谱比较
作者首先比较了正常组织和浸润性病变区域的拉曼光谱。发现在瘤周部位，一些GBM细胞浸润了正常脑组织（图1a，d），同时也发现，蛋白质、氨基酸等物质在正常脑组织和浸润病变区的峰值较为突出（图1b，e）。通过定量分析，作者发现与正常脑组织相比，浸润病灶中，与胶原蛋白主要成分脯氨酸相关的峰值以及核酸的峰值更高，磷脂、色氨酸等物质的含量降低（图1c，f）。这些结果为拉曼光谱识别浸润性癌症提供了依据。
图1 肿瘤小鼠正常脑组织与浸润病灶的比较
2. 利用空间代谢组学技术进行代谢物验证
接下来作者使用空间代谢组技术对代谢物空间分布展开研究。通过SSCC聚类，样本被分为14个cluster（图2b），通过与HE图像的对比，作者发现各个cluster可以对应到不同的生理结构，如cluster 9为肿瘤浸润去，cluster 1、2、6、7为正常脑组织，而cluster 3和13代表瘤内坏死区。通过差异分析，浸润性肿瘤（cluster 9）和正常脑组织的代谢物分布存在显著差异，主要有磷脂、脂肪酰、核苷和氨基酸四大类（图2c，d），其中后四种物质在肿瘤浸润区的水平较高，磷脂在肿瘤浸润区的丰度较低。
图2 脑组织的空间代谢组结果
通过比较空间代谢组和拉曼光谱结果，作者发现，浸润性病变和正常脑组织中，拉曼光谱结果的磷脂含量变化与空间代谢组中PI-38:4的变化一致（图 3a），其他代谢物例如核酸、苯丙酰胺等物质的变化，在拉曼光谱和空间代谢组结果中的变化趋势也较为一致（图3b-f）。这些结果说明拉曼光谱可以有效分析代谢趋势。
图3 拉曼光谱与空间代谢组中代谢物变化
3. GBM的拉曼图谱
随后作者用拉曼光谱重点研究了浸润性肿瘤和病理组织的空间分布，通过与HE图像的对比（图4a，c），作者发现与正常组织相比，浸润性病变中的磷脂浓度较低，相反，核酸和不饱和脂肪酸的拉曼图在浸润病变区有明亮的像素，说明其水平较高，很容易观察到病变。此外，图 4b,d 中的拉曼图具有清晰的肿瘤边界，表明使用不同的伪色可以观察到肿瘤和正常组织。这些结果说明拉曼光谱可以通过免标记的方式揭示组织的详细生化成分和形态结构信息。
图4 小鼠肿瘤的GBM图谱
4. 肿瘤浸润程度与拉曼光谱之间的相关性
随后作者通过相关性分析，进一步确认肿瘤细胞密度与拉曼光谱峰强度之间的关系。结果发现，在浸润病灶中，磷脂强度与肿瘤细胞密度存在较强负相关（图5a，e），而核酸峰强度、不饱和脂肪酸峰强度与肿瘤细胞密度存在较强正相关（图5b，c，f，g）。这些结果说明肿瘤细胞密度与一些物质峰的强度之间存在关联，意味着细胞密度可以用峰强度来评估。
图5 微浸润区域中肿瘤细胞密度与拉曼光谱的相关性
5. 临床标本中GBM微浸润的鉴定
最后，作者使用支持向量机算法建立模型，以识别浸润性肿瘤。结果发现，拉曼光谱结合支持向量机在准确识别浸润性肿瘤方面表现出色，在GL261和LN229肿瘤小鼠中的AUC分别为98.4%和96.1%。该结果证明了拉曼光谱在识别浸润病灶方面的优越性。此外，作者使用人体临床样本进行验证，诊断浸润性肿瘤的AUC分别是95.8%和96.9%（图6）。
图6 模型小鼠的ROC曲线
研究结论
拉曼光谱能以超越传统方法的卓越分辨率识别微浸润病灶。研究结果表明，拉曼光谱是精确识别GBM微浸润的有力工具，具有巨大的临床意义。这项技术最终将有助于安全、精确地切除GBM，从而提高患者的生存率。
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本研究主要使用拉曼光谱对GBM为浸润区域的识别展开研究，通过空间代谢组技术，作者进一步确认了拉曼光谱识别区域功能的可行性。空间代谢组技术已经越来越多地参与到肿瘤相关研究中，在本项研究中，空间代谢组在区域识别，如瘤周区域，以及代谢物空间分布角度说明了作者运用拉曼光谱的可行性。