ЧУТЛИВІ СПЕКТРАЛЬНІ ДІАПАЗОНИ У РАМАН-СПЕКТРОСКОПІЇ ЯК МАРКЕРИ ПАТОЛОГІЧНИХ СТАНІВ РОТОВОЇ ПОРОЖНИНИ
DOI:
https://doi.org/10.24061/1727-0847.24.1.2025.08Ключові слова:
рак ротової порожнини; Раман-спектроскопія; слина; скринінг; діагностикаАнотація
Рак ротової порожнини є одним із найпоширеніших онкологічних захворювань голови та шиї, характеризується високою смертністю через пізню діагностику. Існуючі методи скринінгу мають обмежену чутливість, що ускладнює раннє виявлення передракових та злоякісних станів. Раман-спектроскопія є перспективним методом аналізу біохімічних змін у слині, який може сприяти більш ефективному виявленню онкопроцесів на ранніх стадіях. Метою дослідження було оцінити можливості Раман-спектроскопії для неінвазивної діагностики патологій ротової порожнини та визначити спектральні діапазони, що можуть слугувати маркерами злоякісних змін. Матеріал і методи. У дослідженні взяли участь 200 пацієнтів, які були розподілені на чотири групи: контрольна група, пацієнти з червоним плоским лишаєм, лейкоплакією та плоскоклітинним раком ротової порожнини. Зразки слини аналізували за допомогою Раман-спектроскопії із використанням 785 нм лазера. Статистична обробка даних включала аналіз дисперсії (ANOVA) та t-тести. Результати. Аналіз показав, що спектральні діапазони 1450-1580 см⁻¹ та 1580-1700 см⁻¹ демонструють значні відмінності між здоровими та патологічними зразками. У групі раку спостерігали зниження інтенсивності спектрів, тоді як у передракових групах – підвищення інтенсивності, що відображає біохімічні зміни у білках та ліпідах. Висновки. Раман-спектроскопія може бути ефективним інструментом для ранньої діагностики раку ротової порожнини. Визначені спектральні діапазони можуть використовуватись для диференціації патологічних станів. Подальші дослідження мають бути спрямовані на розширення вибірки, стандартизацію методів спектрального аналізу та використання алгоритмів машинного навчання для автоматизованої діагностики.
Посилання
Sung H, Ferlay J, Siegel RL, Laversanne M, Soerjomataram I, Jemal A, et al. Global Cancer Statistics 2020: GLOBOCAN Estimates of Incidence and Mortality Worldwide for 36 Cancers in 185 Countries. CA Cancer J Clin. 2021;71(3):209-49. doi: 10.3322/caac.21660.
GBD 2019 Lip, Oral, and Pharyngeal Cancer Collaborators; Cunha ARD, Compton K, Xu R, Mishra R, Drangsholt MT, Antunes JLF, et al. The Global, Regional, and National Burden of Adult Lip, Oral, and Pharyngeal Cancer in 204 Countries and Territories: A Systematic Analysis for the Global Burden of Disease Study 2019. JAMA Oncol. 2023;9(10):1401-16. doi: 10.1001/jamaoncol.2023.2960.
Chaturvedi AK, Anderson WF, Lortet-Tieulent J, Curado MP, Ferlay J, Franceschi S, et al. Worldwide trends in incidence rates for oral cavity and oropharyngeal cancers. J Clin Oncol. 2013;31(36):4550-9. doi: 10.1200/JCO.2013.50.3870.
Johnson DE, Burtness B, Leemans CR, Lui VWY, Bauman JE, Grandis JR. Head and neck squamous cell carcinoma. Nat Rev Dis Primers. 2020;6(1):92. doi: 10.1038/s41572-020-00224-3. Erratum in: Nat Rev Dis Primers. 2023;9(1):4. doi: 10.1038/s41572-023-00418-5.
Lenoci D, Moresco E, Cavalieri S, Bergamini C, Torchia E, Botta L, et al. Oral cancer in young adults: incidence, risk factors, prognosis, and molecular biomarkers. Front Oncol. 2024;14:1452909. doi: 10.3389/fonc.2024.1452909.
Brocklehurst P, Kujan O, O'Malley LA, Ogden G, Shepherd S, Glenny AM. Screening programmes for the early detection and prevention of oral cancer. Cochrane Database Syst Rev. 2013;2013(11):CD004150. doi: 10.1002/14651858.CD004150.pub4.
Dikova V, Jantus-Lewintre E, Bagan J. Potential Non-Invasive Biomarkers for Early Diagnosis of Oral Squamous Cell Carcinoma. J Clin Med. 2021;10(8):1658. doi: 10.3390/jcm10081658.
Faur CI, Falamas A, Chirila M, Roman RC, Rotaru H, Moldovan MA, et al. Raman spectroscopy in oral cavity and oropharyngeal cancer: a systematic review. Int J Oral Maxillofac Surg. 2022;51(11):1373-81. doi: 10.1016/j.ijom.2022.02.015.
Haj-Hosseini N, Lindblad J, Hasséus B, Kumar VV, Subramaniam N, Hirsch JM. Early Detection of Oral Potentially Malignant Disorders: A Review on Prospective Screening Methods with Regard to Global Challenges. J Maxillofac Oral Surg. 2024;23(1):23-32. doi: 10.1007/s12663-022-01710-9.
Kouri MA, Spyratou E, Karnachoriti M, Kalatzis D, Danias N, Arkadopoulos N, et al. Raman Spectroscopy: A Personalized Decision-Making Tool on Clinicians' Hands for In Situ Cancer Diagnosis and Surgery Guidance. Cancers (Basel). 2022;14(5):1144. doi: 10.3390/cancers14051144.
Han R, Lin N, Huang J, Ma X. Diagnostic accuracy of Raman spectroscopy in oral squamous cell carcinoma. Front Oncol. 2022;12:925032. doi: 10.3389/fonc.2022.925032. Erratum in: Front Oncol. 2022 Sep 21;12:1030058. doi: 10.3389/fonc.2022.1030058.
Buchan E, Hardy M, Gomes PdeC, Kelleher L, Chu HOM, Oppenheimer PG. Emerging Raman spectroscopy and saliva-based diagnostics: from challenges to applications. Applied Spectroscopy Reviews. 2022;59(3):277-314. https://doi.org/10.1080/05704928.2022.2130351.
Wang Y, Fang L, Wang Y, Xiong Z. Current Trends of Raman Spectroscopy in Clinic Settings: Opportunities and Challenges. Adv Sci (Weinh). 2024;11(7):e2300668. doi: 10.1002/advs.202300668.
Liu J, Huang D, Cai Y, Cao Z, Liu Z, Zhang S, et al. Saliva diagnostics: emerging techniques and biomarkers for salivaomics in cancer detection. Expert Rev Mol Diagn. 2022;22(12):1077-97. doi: 10.1080/14737159.2022.2167556.
Hu D, Wang J, Cheng T, Li H, Zhang F, Zhao D, et al. Comparative analysis of serum and saliva samples using Raman spectroscopy: a high-throughput investigation in patients with polycystic ovary syndrome and periodontitis. BMC Womens Health. 2023;23(1):522. doi: 10.1186/s12905-023-02663-y.
Hanna K, Asiedu AL, Theurer T, Muirhead D, Speirs V, Oweis Y, et al. Advances in Raman spectroscopy for characterising oral cancer and oral potentially malignant disorders. Expert Rev Mol Med. 2024;26:e25. doi: 10.1017/erm.2024.26.
Chen W, Chen Y, Wu C, Zhang X, Huang X. The accuracy of Fiber-Optic Raman Spectroscopy in the detection and diagnosis of head and neck neoplasm in vivo: a systematic review and meta-analysis. PeerJ. 2023;11:e16536. doi: 10.7717/peerj.16536.
Zhang Y, Ren L, Wang Q, Wen Z, Liu C, Ding Y. Raman Spectroscopy: A Potential Diagnostic Tool for Oral Diseases. Front Cell Infect Microbiol. 2022;12:775236. doi: 10.3389/fcimb.2022.775236.
Conforti PM, Lazzini G, Russo P, D'Acunto M. Raman Spectroscopy and AI Applications in Cancer Grading: An Overview. in IEEE Access. 2024;12:54816-52. doi: 10.1109/ACCESS.2024.3388841.
##submission.downloads##
Опубліковано
Номер
Розділ
Ліцензія
Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License.
ВІДКРИТИЙ ДОСТУП
а) Автори залишають за собою право на авторство своєї роботи та передають журналу право першої публікації цієї роботи на умовах ліцензії Creative Commons Attribution License, котра дозволяє іншим особам вільно розповсюджувати опубліковану роботу з обов'язковим посиланням на авторів оригінальної роботи та першу публікацію роботи у цьому журналі.
б) Автори мають право укладати самостійні додаткові угоди щодо неексклюзивного розповсюдження роботи у тому вигляді, в якому вона була опублікована цим журналом (наприклад, розміщувати роботу в електронному сховищі установи або публікувати у складі монографії), за умови збереження посилання на першу публікацію роботи у цьому журналі.
в) Політика журналу дозволяє і заохочує розміщення авторами в мережі Інтернет (наприклад, у сховищах установ або на особистих веб-сайтах) рукопису роботи, як до подання цього рукопису до редакції, так і під час його редакційного опрацювання, оскільки це сприяє виникненню продуктивної наукової дискусії та позитивно позначається на оперативності та динаміці цитування опублікованої роботи (див. The Effect of Open Access).
