乳腺癌是女性中见的癌症。世界影响因子的学术期刊 CA: A Cancer Journal for Clinicians 发布了癌症数据：乳腺癌新发病例高达226万例，超过了肺癌的220万例。在过去的几年中，振动光谱技术在癌症研究中的应用显著增加。诊断、识别生物标志物和跟踪乳腺癌的进展是医学研究领域的主要兴趣领域。其中拉曼光谱在癌症研究中引起了相当大的关注。这是因为它有可能提供诊断信息，促进生物化学进展的预测。

一、拉曼光谱的原理

拉曼光谱，是一种散射光谱。拉曼光谱分析法是基于印度科学家C.V.Raman所发现的拉曼散射效应，对与入射光频率不同的散射光谱进行分析以得到分子振动、转动方面信息，并应用于分子结构研究的一种分析方法。拉曼光谱是一种非破坏性和非侵入性的技术，具有很高的化学特异性和灵敏度，几乎无需样品制备。这些优点使拉曼光谱成为一种强大而合适的癌症研究技术。

二、拉曼光谱在乳腺癌治疗方面的应用

有大量已发表的研究描述了乳腺组织的拉曼光谱，其中脂质和蛋白质的含量已被确定为区分正常和恶性乳腺组织之间的主要指标。正常乳腺组织由于脂质表现出拉曼带的优势，而恶性病变由于不受控制和异常的细胞增殖，细胞分裂，以及恶性肿瘤中的迁移，表现出与蛋白质相关的优势条带。

Manoharan等人建立了两个简单的经验特征来区分正常和异常乳腺组织。这包括CH2弯曲模式从1445 cm-1到1450 cm-1向更高频率的移位，以及正常组织中位于1650 cm-1的波段面积的增加，以及异常组织中其移位的类似物1667 cm-1。在乳房光谱上可以区分960和800 cm-1之间的蛋白质光谱区域和1400和1080 cm-1之间的脂质/酰基甘油酯。与正常乳腺组织相比，癌性乳腺组织中脂质含量的相对减少和蛋白质的重要贡献很容易区分。当比较良性和恶性肿瘤时，癌组织中1082、1301、1440 cm-1处的脂质含量较高，而良性肿瘤中1033、1002 cm-1处的蛋白质含量占主导地位。正常乳腺、恶性乳腺和良性乳腺的指纹光谱区存在明显的视觉差异，如图3所示。

参考文献：

[1] Lazaro-Pacheco, D., Shaaban, A. M., Rehman, S., Rehman, I., Raman spectroscopy of breast cancer[J]. Applied Spectroscopy Reviews, 2019, 55(6), 439–475.