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近期，中國科學(xué)院合肥物質(zhì)科學(xué)研究院研究員楊良保、副研究員董榮錄和中國科學(xué)院合肥腫瘤醫(yī)院主任醫(yī)師鄧慶梅，在血液腫瘤標(biāo)志物的高精度識(shí)別和定量分析研究方面取得新進(jìn)展。團(tuán)隊(duì)創(chuàng)新性結(jié)合無標(biāo)記表面增強(qiáng)拉曼光譜技術(shù)與注意力尺度融合網(wǎng)絡(luò)深度學(xué)習(xí)模型，實(shí)現(xiàn)了對(duì)血清樣本多種腫瘤標(biāo)志物的高精度、無標(biāo)記、定性及定量同步分析。相關(guān)研究成果發(fā)表于《分析化學(xué)》。血清腫瘤標(biāo)志物檢測(cè)在癌癥早期篩查中具有重要輔助價(jià)值。然而，由于血清樣本成分復(fù)雜、有效信號(hào)微弱，傳統(tǒng)檢測(cè)與分析方法在準(zhǔn)確率和定量能力上面臨不小的挑戰(zhàn)。針對(duì)這一難題，團(tuán)隊(duì)設(shè)計(jì)開發(fā)了基于注意力尺度融合網(wǎng)絡(luò)的多任務(wù)深度學(xué)習(xí)架構(gòu)。該模型集成多尺度特征提取、注意力機(jī)制和任務(wù)交互模塊，能夠從復(fù)雜血清無標(biāo)記表面增強(qiáng)拉曼光譜數(shù)據(jù)中高效區(qū)分和量化癌胚抗原、甲胎蛋白、糖類抗原19-9、糖類抗原125、神經(jīng)元特異性烯醇化酶及鱗狀細(xì)胞癌抗原這6種常見腫瘤標(biāo)志物。結(jié)果顯示，注意力尺度融合網(wǎng)絡(luò)模型在獨(dú)立測(cè)試集上實(shí)現(xiàn)了100%的分類準(zhǔn)確率，定量加權(quán)R2為0.9713，誤差低至目標(biāo)動(dòng)態(tài)范圍的1.7%。研究還通過光譜特征重要性分析，明確了關(guān)鍵拉曼信號(hào)區(qū)在腫瘤標(biāo)志物定性與定量中的決定性作用。這不僅提升了人工智能模型的可解釋性，也為臨床醫(yī)學(xué)判讀提供了科學(xué)依據(jù)。研究人員介紹，該研究成果為血清腫瘤標(biāo)志物的高效、高精度檢測(cè)提供了新思路，有望應(yīng)用于癌癥早篩、精準(zhǔn)醫(yī)療等重要領(lǐng)域，為臨床診斷和健康監(jiān)測(cè)提供了新的解決方案。相關(guān)論文信息：https://doi.org/10.1021/acs.analchem.5c03263（原載于《中國科學(xué)報(bào)》 2025-09-01 第3版 綜合）