Glio-SERS: Beyin tümörlerinin sınıflandırılması için yapay zeka ve yüzey güçlendirilmiş raman spektroskopisi tabanlı sıvı biyopsi yöntemi

Glioblastoma (GB), en agresif yetişkin beyin tümörü olarak, gelişmiş laboratuvar ortamları ve uzman personel gerektiren uzun ve maliyetli moleküler ve histopatoloji değerlendirmeleri nedeniyle önemli tanısal zorluklar sunmaktadır. Kesin tanı genellikle doku örneklerinin moleküler ve histolojik analizi için biyopsi ve cerrahi müdahaleler gibi invaziv prosedürleri gerektirir. Mevcut tanı ve tedavi yaklaşımları, 14 aylık bir ortalama yaşam süresi sunarak, daha etkin ve düşük maliyetli yöntemlere olan acil ihtiyacı vurgulamaktadır. Bu çalışma, GB için Yüzey Artırılmış Raman Spektroskopisi (SERS) ve yapay zeka (YZ) destekli sıvı biyopsi kullanarak yeni bir tanı yaklaşımı sunmaktadır. Plazma eksozomları, sağlıklı olanlardan beyin tümörlerini tespit edip ayırt edebilen önemli ayırt edici imzalar taşır. SERS ile, GB-spesifik eksozomal imzaları tanımladık ve YZ ile hızlı ve doğruluğu yüksek analizler gerçekleştirdik, \%87 tanı doğruluğu elde ettik. SERS, YZ ile birleştiğinde kan eksozomlarından beyin tümörlerinin tespiti için kullanılabilir. Metodolojimiz, GB imzalarını MNG ve sağlıklı plazma eksozom imzalarından başarıyla ayırarak, bu sıvı biyopsi yaklaşımı ile nöro-onkoloji tanılarını ilerletme potansiyeline sahiptir. Genişletilmiş bir tümör imza kütüphanesinin entegrasyonu, yöntemin potansiyel etkisini önemli ölçüde artırarak nöro-onkoloji için analitik teknolojilerde büyük bir ilerlemeyi işaret etmektedir. YZ sınıflandırması, eksozom SERS spektrumlarının beyin tümörlerinin eksozom kaynaklı moleküler imzalarını ayırt etmek için umut verici bir analiz tekniğidir. Bu yaklaşım, beyin tümörü tespiti ve sınıflandırması için hızlı, düşük maliyet ve yüksek doğrulukta bir yöntem sağlayarak doktorlara teşhis ve takip konusunda yardımcı olma vaadini taşımakta ve böylece beyin tümörü tanılarında yeni bir dönemi müjdelemektedir.