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		紅外光譜的使用已被證明適用于關(guān)鍵的血清

　　紅外光譜可以同時執(zhí)行多個對一個試樣進(jìn)行定量的臨床分析試劑。紅外光譜的使用已被證明適用于關(guān)鍵的血清，尿液和全血的測定，以及為某些特殊的應(yīng)用，如通過羊水分析胎兒肺成熟度測試。5-7總結(jié)行之有效的基于IR的方法（見表一）。當(dāng)測量基于紅外光譜生物制劑分析的行之有效的方法，共享血清分析物最明顯的特征是，它們是血清中含量最豐富的物種，他們也通過其他方法進(jìn)行分析最常用的。因此，紅外光譜的潛在作用之一是它能夠進(jìn)行大批量的，重復(fù)的血清分析在本成本的一小部分，同時保持可從目前使用的常規(guī)方法的準(zhǔn)確性。

　　第二個前瞻性臨床作用紅外光譜是在護(hù)理點測試。例如，由于葡萄糖和尿素水平是有全血的紅外光譜，IR光譜可以常規(guī)使用在各醫(yī)院的設(shè)置，例如，在急診室，手術(shù)室，透析單元，或在病房葡萄糖測試常見的。6實施的可能性是在新生兒病房，低樣品批量測試的選項是特別有吸引力。第三臨床可能性在于利基分析的應(yīng)用，例如羊水檢測。目前使用的檢測胎兒肺成熟無論是勞動力密集型的（例如，測量卵磷脂/鞘磷脂比值）或受血液或胎糞干擾（如熒光去極化測量的表面活性劑/白蛋白比例）。在這兩種情況下，羊水量大幅需要進(jìn)行測試。相比之下，紅外光譜采用只微升羊水，不需要熟練勞動力（允許圓形時鐘測試可用性），可能是化學(xué)干擾不太敏感，比其他的測試方式。

　　羊水實施例說明一種情況，其中，以提供通過IR光譜的血脂水平的靈敏度被證明是特別有利的。生物診斷研究所，國家研究理事會，加拿大（溫尼伯，MB，加拿大）正在進(jìn)行的研究旨在利用這一優(yōu)勢，通過擴(kuò)大范圍的血脂檢測。這項研究的目標(biāo)之一是建立一個基于IR的低密度脂蛋白膽固醇的方法，是一個有效的直接分析，www.brmmt.cnFriedewald的近似失敗，在這些案件中，從而提供準(zhǔn)確的水平。

　　基于紅外分析的主要特點是，雖然不同分析水平的測量，可從同一血清紅外頻譜，每個需要不同的定量算法。另一個顯著特點是，基于IR的分析是一種輔助方法;一個既定的分析技術(shù)需要提供真實的分析水平提供依據(jù)，以培養(yǎng)基于IR的方法（次）。1用于推導(dǎo)的過程概述一個新的基于IR的分析方法總結(jié)（見邊欄）。

　　方法的發(fā)展首先獲取光譜約200-300個樣品一組，以及與相應(yīng)的定量分析還（提供者建立的分析方法）的組件（s）。然后將樣品分成訓(xùn)練集包括大約三分之二的可用的樣品和測試集組成的樣品，其余的三分之一。對于每個感興趣的分析物，來自通過回歸分析程序的定量算法，使用偏最小二乘方法，需要的一組訓(xùn)練光譜和作為輸入的相應(yīng)的分析水平。作為最終的衡量其準(zhǔn)確性，新派生的算法被用來預(yù)測組的試驗樣品的分析物水平。的預(yù)測的分析物水平進(jìn)行比較的真值。

　　這種分析方法允許具有獨特的優(yōu)勢。的IR光譜測定的天然血清（或原生尿液或其他樣品），而是為成分的水蒸發(fā)后剩下的殘留膜。因此，樣品可以被干燥，然后運到遠(yuǎn)程位置進(jìn)行測量。這個過程最大限度地減少運費和關(guān)注，與原生流體。臨床定量分析進(jìn)行了試驗，以提供診斷信息。血清，或任何其他生物樣品的紅外光譜，必須明確地轉(zhuǎn)換為化學(xué)定量分析的語言，以便產(chǎn)生這樣的信息。

　　一些最近的研究探索直接從光譜指紋恢復(fù)特定診斷的可能性。例如，有證據(jù)表明，實現(xiàn)的分類算法可以被用來生成診斷模式區(qū)分糖尿病患者與非糖尿病受試者的血清標(biāo)本。這種方法來自光譜數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換可能會產(chǎn)生的各種疾病的有用的診斷分類。例如，一個分類方案已經(jīng)開發(fā)區(qū)分型糖尿病，2型糖尿病患者，和健康供體的血清標(biāo)本的紅外光譜根據(jù)。

　　所采用的方法開發(fā)這些的診斷測試相似之處，用于開發(fā)分析方法（見邊欄）。首先，大量的樣品的光譜的累計的每個景點的疾病的類別。然后，采用一個合適的算法，以確定各組的頻譜的獨特的屬性，從而區(qū)分每個診斷類別。一個這樣的計劃，是在遺傳算法/最佳區(qū)域選擇方法。這種方法最初是開發(fā)和實施生物診斷研究所磁共振光譜診斷分類，并一直采用紅外光譜的分類。在這個方案中，每個頻譜濃縮為一組5-15區(qū)域，當(dāng)出現(xiàn)在一起，提供診斷分類的基礎(chǔ)。

　　最佳分辨光譜對照血清1型糖尿病患者的血清紅外光譜的光譜區(qū)域。這些受限制的區(qū)域內(nèi)進(jìn)行的診斷提供了更大的權(quán)力比作為一個整體從光譜的光譜信息。根據(jù)紅外光譜（或其他形式的光譜）的發(fā)現(xiàn)，診斷方法利用明智地使用軟件包來確定診斷模式，超越自然背景之間的光譜變異。（點擊放大）

　　以圖形方式示出這個過程的結(jié)果（參見圖3）。此圖突出了七個頻譜段成為歧視的基礎(chǔ)，約80％的敏感性和特異性，例1型糖尿病患者和那些來自控制者之間有趣的是要注意，沒有這些頻譜區(qū)域恰逢主要葡萄糖吸收。相同的一般方法已被用于識別類風(fēng)濕關(guān)節(jié)炎患者血清根據(jù)紅外光譜（IR），使用滑液的光譜診斷關(guān)節(jié)炎，從光譜的尿標(biāo)本，以了解腎排斥狀態(tài)。10-12并行的研究工作正在基于IR的細(xì)胞學(xué)和組織學(xué)檢查的發(fā)展指向。雖然傳統(tǒng)的細(xì)胞學(xué)和組織學(xué)很大程度上植根于細(xì)胞形態(tài)異常的檢測，紅外光譜產(chǎn)生的輔助診斷指標(biāo)，源于化學(xué)組織和細(xì)胞。

　　例如，一項研究中發(fā)現(xiàn)，慢性淋巴細(xì)胞白血病細(xì)胞的特征的分光特性13在該實例中，將DNA吸收模式改變的特性的方式，比正常淋巴細(xì)胞。此外，腦組織的光譜被示出從多發(fā)性硬化和阿爾茨海默氏病的患者的患者的斑塊的特征進(jìn)行簽名。14,15在這兩種情況下，標(biāo)志簽名起源與某些腦蛋白的二級結(jié)構(gòu)特征的變化。腦腫瘤（星形細(xì)胞瘤）光譜中留下了獨特的印記，源于腦脂質(zhì)性質(zhì)的改變或相對量。雖然研究得出的分析和診斷方法，以及更多新的方法來承諾，并行的開發(fā)工作鋪平了道路，實施這些方法在臨床實驗室。

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