Adv Sci丨福建师范大学王静研究开创了一种集成生物标志物发现的SERS纳米技术方法

本研究由福建师范大学王静团队开展，旨在解决微乳头状肺腺癌（MPP⁺ LUAD）缺乏可靠血液生物标志物的问题。通过整合4D无标记定量蛋白质组学、纳米混合增强微流体表面增强拉曼光谱（SERS）平台和机器学习技术，研究团队成功识别并验证了与MPP⁺ LUAD相关的血液蛋白质生物标志物。研究发现44种差异表达蛋白质（DEP），并开发了能同时检测4种上调DEP的SERS条形码混合物。基于SERS检测的机器学习模型能有效区分MPP⁺和MPP⁻ LUAD患者及健康捐赠者，展现了在LUAD早期非侵入性检测中的强大诊断潜力。