鼻咽癌细胞分泌蛋白的表面增强拉曼光谱技术研究

摘要

目的 探索基于细胞分泌蛋白的表面增强拉曼光谱(SERS)技术，构建一种能够有效区分高分化与低分化鼻咽癌细胞的检测方法。方法 以人高分化鼻咽癌细胞CNE1、低分化鼻咽癌细胞CNE2及正常鼻咽上皮细胞株NP69为研究对象，顺铂干预后培养24 h,收集细胞分泌蛋白并进行SERS技术检测。通过对比3组细胞的SERS光谱特征，分析其分泌蛋白组分和结构的差异。进一步结合主成分分析(PCA)与线性判别分析(LDA)对光谱数据进行降维和分类，评估该方法在区分不同分化程度癌细胞及正常鼻咽上皮细胞中的性能。结果 成功获取了CNE1、CNE2及NP69细胞的分泌蛋白SERS光谱，3组细胞在拉曼峰位、峰强及峰形上均呈显著差异，提示其分泌蛋白组成存在特异性改变。PCA-LDA模型显示出优异的分类能力，能够清晰地区分癌细胞与正常鼻咽上皮细胞，且在高分化与低分化鼻咽癌细胞之间也实现了有效分离。模型对高分化鼻咽癌细胞CNE1的识别灵敏度和特异性均超过96%,分类准确率达到98%以上；对低分化鼻咽癌细胞CNE2的识别灵敏度和特异性均超过95%,分类准确率达到95%以上，显示出良好的诊断性能。结论 细胞分泌蛋白联合SERS技术不仅能够有效区分鼻咽癌细胞与正常鼻咽上皮细胞，还能进一步鉴别癌细胞的分化程度，具有较高的灵敏度与特异性，有望为鼻咽癌的病理分型提供一种非标记、快速便捷的新型辅助检测手段。

关键词

鼻咽癌 / 表面增强拉曼光谱技术 / 细胞分泌蛋白

基金资助

福建省自然科学基金面上项目(2023J011768)