导语

腹膜转移是胃癌患者死亡的主要原因之一，而术中快速、准确地检测腹腔游离癌细胞是指导手术决策的关键。传统细胞学方法虽为标准手段，但存在灵敏度低、耗时长等问题。近日，北京航空航天大学洪维礼副研究员一项发表于《Journal of Innovative Optical Health Sciences》的研究提出了一种基于小型化相干反斯托克斯拉曼散射（Mini-CARS）显微镜的分子细胞学平台，可在25分钟内完成从样本处理到诊断的全流程，准确率达87.5%，为胃癌术中诊断提供了全新的技术路径。

Fan Wu, Xun Chen, Yunfan Jiang, Zhouqiao Wu, Kangwen Yang, Yan Xia, Rui Li, Lu Lan, Weili Hong, Shuhua Yue, and Pu Wang.Miniaturized coherent anti-stokes Raman scattering (Mini-CARS) microscopy for intraoperative peritoneal lavage cytology in gastric cancer.J. Innov. Opt. Health Sci., Online Ready.

🔗 DOI: https://doi.org/10.1142/S1793545825500397

图1:基于Mini-CARS的分子细胞学平台工作流程。从腹腔灌洗液采集、离心裂红、涂片制备，到CARS成像、细胞分割、特征提取，再到K-PCA分类与腹膜转移（PM）诊断，整体流程可在25分钟内完成，适用于术中快速决策。

正文

1. 研究背景与挑战

胃癌腹膜转移与腹腔内游离癌细胞密切相关。术中腹腔灌洗细胞学检查是诊断腹膜转移的重要手段，但传统H&E染色灵敏度仅为54-59%，且样本制备需数天，无法满足术中实时决策需求。分子方法如RT-PCR虽灵敏度高，但基因扩增耗时长，同样不适用于术中场景。

2. Mini-CARS系统构建

研究团队开发了一套基于NALM锁模光纤激光器的小型化CARS系统，输出1031 nm（Stokes）和794 nm（pump）双波长脉冲，中心拉曼位移为2895 cm⁻¹，对应C-H键振动。系统采用epi-CARS探测模式，可有效抑制非共振背景信号，提升信噪比。

系统性能测试显示：

✦空间分辨率达767 nm

✦检测灵敏度可达3% DMSO

✦两小时内功率波动<2.8%，稳定性良好

图2：Mini-CARS系统结构与性能表征。（a）NALM锁模光纤激光器光路示意图；（b）Mini-CARS显微成像系统光路图；（c、f）Stokes与泵浦光束的光谱；（d、g）脉冲时间波形；（e、h）两小时功率稳定性测试；（i）500 nm聚苯乙烯微球的CARS图像；（j）空间分辨率拟合曲线（767 nm）；（k）不同浓度DMSO的信噪比（SNR）曲线。系统展现了良好的分辨率、稳定性和灵敏度。

3. 临床样本与特征提取

研究共纳入16例胃癌患者（5例PM阳性，11例PM阴性）。腹腔灌洗液经离心、裂红、涂片后，进行CARS成像，每样本成像300-500个细胞。

细胞分割与特征提取：

✦采用Cellpose进行细胞分割（Dice系数0.86）

✦形态特征：面积、圆形度、圆度

✦组成特征：C-H键信号强度

✦统计显示，PM阳性与阴性样本在上述四个特征上均存在显著差异（p< 0.001）。

图3：游离癌细胞的CARS图像与特征提取。（a、b）PM阳性与阴性样本的代表性CARS图像（标尺：20μm）；（c-f）两组样本在C-H键信号强度、细胞面积、圆形度、圆度四个特征上的t检验结果。p< 0.001，差异具有高度统计学显著性。

4. K-PCA分类算法

研究提出K-PCA混合算法：

✦先对特征矩阵进行主成分分析（PCA）降维，PC1+PC2解释率>90%

✦再通过K-means聚类（3个簇）提取标志性细胞群

分析发现，PM阳性样本中Cluster1的细胞数量较少，但PC1值较高，这一簇主要代表肿瘤细胞。最终，利用Cluster1的PC1、PC2及细胞数比例构建三维潜空间进行分类。

在16例样本中，正确分类14例（10/11阴性，4/5阳性），总准确率87.5%，显著优于传统细胞学（约60%）。

图4：基于K-PCA算法的细胞分类与PM诊断结果。（a）K-PCA前后PM阳性（POS#1）与阴性（NEG#1）样本的PC1/PC2分布变化；（b）16例患者样本在三个聚类簇中的细胞数量分布；（c）各样本在Cluster1、2、3中的PC1值；（d）代表性CARS图像（标尺：20 μm）；（e）基于四特征K-PCA的分类结果（左）及交叉验证阳性概率（右）。模型对16例样本中14例正确分类，准确率达87.5%。

主要创新点

✦系统小型化：相比传统SRS/CARS系统，重量减少>70%，体积缩小65%，成本降低80%，更适于临床转化。

✦快速诊断：从样本到结果<25分钟，满足术中实时决策需求。

✦无标记化学成像：无需染色或标记，直接检测C-H键，保留细胞原生状态。

✦K-PCA算法：结合线性降维与聚类，有效提取标志性细胞群，分类准确率高。

✦epi-CARS背景抑制：显著提升信噪比，实现清晰化学对比度。

应用前景

✦术中快速病理：辅助外科医生决定是否行胃切除术及范围。

✦拓展至其他癌种：平台可推广至卵巢癌、结直肠癌等腹腔转移相关肿瘤。

✦结合内窥镜技术：未来有望发展为Mini-CARS内镜，实现原位、实时、无标记的组织学成像。

✦人工智能融合：结合深度学习可进一步提升细胞分割与分类的自动化水平。

结语

本研究成功开发了一种基于Mini-CARS显微镜的快速分子细胞学平台，在胃癌腹膜转移检测中展现出高准确性、低成本和良好的临床适用性。该技术不仅为术中决策提供了新工具，也为无标记光学病理学的发展开辟了道路。未来，随着系统进一步微型化和智能化，Mini-CARS有望成为精准肿瘤外科的重要组成部分。

通讯作者简介

洪维礼，北京航空航天大学副教授。主要从事光学成像技术的开发及应用研究，研究方向为生物医用光学、受激拉曼散射成像、微生物快速药敏检测、拉曼光谱。

更多详细见https://shi.buaa.edu.cn/weilihong

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