利用拉曼光谱可以准确预测胚囊形成速率

来源：生物勘探2021-11-26 08:33

中信湘雅医院团队的最新研究表明，利用拉曼光谱和深度学习分类模型，可以检测D3胚胎培养基，预测D3胚胎从卵裂期到囊胚期的发育潜力。总体准确率为73.53%，总体准确率接近74%，灵敏度为77.78%，特异性为72%。预测分娩的总体准确性、敏感性和特异性分别为80.5%、85.7%和80%。相关研究成果以“非无效”的形式出现

中信湘雅医院团队的最新研究表明，利用拉曼光谱和深度学习分类模型，可以检测D3胚胎培养基，预测D3胚胎从卵裂期到囊胚期的发育潜力。总体准确率为73.53%，总体准确率接近74%，灵敏度为77.78%，特异性为72%。预测分娩的总体准确性、敏感性和特异性分别为80.5%、85.7%和80%。

相关研究成果发表在《Developmental Physiology》上，标题为“利用拉曼光谱拷贝对胚胎培养基进行非侵入性元人口统计学分析，并对胚胎的胚发育潜力进行深度学习模型预测”。

本研究基于拉曼光谱实现了胚胎发育潜能的无创预测。利用拉曼光谱对第3天(D3)胚胎培养基的代谢谱进行了表征，并建立了基于深度学习的分类模型来区分胚胎样本是否能发育到囊胚期。

此外，本研究将拉曼光谱和深度学习分类模型相结合。基于该胚胎培养基，可预测D3卵裂期胚胎至囊胚期的发育潜能，囊胚预测准确率达73.53%。首次在拉曼光谱中发现了RNA独特的核糖振动，是一种快速、可靠、无创的胚胎囊胚评价方法。

研究中，研究团队采集了34例患者的80个囊胚和48个非囊胚样本的拉曼光谱数据，综合模型预测准确率达到73.53%。用线性判别法分析囊胚和非囊胚样品的主要区别在于拉曼频移位置分别为863.5、959.5、1008、1104、1200、1360和1400。

首先，研究人员利用拉曼光谱对体外培养第三天(D3)的胚胎废弃培养液进行检测，利用深度学习模型学习处理后的相关拉曼数据预测胚胎的囊胚率。通过比较胚胎培养液和无囊胚胎培养液的拉曼光谱，我们可以看到一些峰的强度略有差异。然而，主成分分析无监督聚类可以有效区分有包膜胚胎和无包膜胚胎的培养基。

在本研究中，深度学习模型的灵敏度为77.78%，特异性为72%，准确率为73.53%。这些数据表明可以很好地区分两组样本。

其次，本研究首次发现了与D3胚囊形成相关的生物标志物。研究人员在废胚培养基中发现了8个与囊胚率相关的生物标志物，拉曼位移分别为863.5cm-1、959.5 cm-1、1008 cm-1、1104 cm-1、1200 cm-1、1360cm-1、1408 cm-1和1632 cm-1。相应地，对应于这些生物标志物的底物分别是RNA、磷酸透明质酸、胆固醇、苯环、苯丙氨酸蛋白、核酸和磷酸盐、色氨酸、免疫球蛋白G和酰胺I。

除了上述研究，研究人员发现拉曼还可以用于检测新冠肺炎和癌症。拉曼光谱不仅能有效区分感染新冠肺炎病毒的阴性和阳性样本，还能识别假阴性样本。因此，拉曼研究有望为新冠肺炎检测提供一种快速、有效、低成本的方法。值得一提的是，拉曼光谱还可以应用于癌细胞的检测，可以快速有效地识别癌细胞，帮助医生确定病变部位，进一步提高手术的准确性。同时，与原有的检测手段相比，拉曼技术的检测成本更低。

综上所述，研究表明拉曼光谱在无创胚胎检测方面具有巨大的潜力，提供了一种低成本、高质量的第三天胚胎检测方法。更重要的是，该方法还有效解决了胚胎形态评价检测技术分级体系标准易受观察者影响的缺点，以及植入前筛查技术在推广应用中的价格瓶颈和胚胎入侵的影响。从技术创新到应用理念的突破和创新。同时也帮助患者选择提前植入胚胎或暂时冷冻胚胎，对植入前胚胎的临床研发具有重要意义。(100yiyao.com)

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