近日，Journal of advanced research发表了麻醉手术部王强教授团队“Early label-free analysis of mitochondrial redox states by Raman spectroscopy predicts septic outcomes”的研究论文。王强教授和张占琴助理研究员为论文共同通讯作者，麻醉学博士研究生吴梅艳为第一作者。2021年6月30日JCR公布的SCI期刊影响因子中，Journal of advanced research最新IF指数为：10.479，位列Q1分区，其中在multidisciplinary sciences排名9/73。

该研究历时3年，首次发现比血乳酸水平变化更早且更灵敏的预测指标。王强教授团队聚焦于线粒体电子传递链的氧化还原态，通过共振拉曼光谱技术，在实时在体监测脓毒症小鼠的线粒体氧化还原状态方面取得突破性进展。该研究首次发现脓毒症早期的线粒体氧化还原状态变化能够有效预测脓毒症小鼠预后，而这种预测具有80%的灵敏性和90%的特异性，可能成为比血乳酸浓度更有价值的临床诊断指标，为脓毒症病情监测再添新武器。这种新方法的推广，无疑会提升脓毒症的早诊早治效率，为祖国科技的振兴发展提供更多的贡献价值。

图2RPA-2RMF_2h预测脓毒症预后的临界值为1.059，敏感性为80%，特异性为90%。

线粒体功能障碍已被证实是导致重度脓毒症患者死亡的主要原因。脓毒症病理过程中，线粒体氧化还原动态失衡引起活性氧产生增多，活性氧又可直接氧化线粒体膜蛋白、脂质及mtDNA，从而产生更多的活性氧加重线粒体损伤。目前发现的诸多检测线粒体功能的方法仅局限于科研，距离真正的临床实际应用还有很长的路要走。拉曼光谱对于分子键合以及样品的结构非常敏感，因而每种分子或样品都会有其特有的光谱“指纹”。近年来共振拉曼光谱监测技术已经在多种细胞、组织、整体层面上得到较为广泛应用，其能够在分子水平上探测物质结构，获得物质分子结构组成和构型等方面的信息，并能进行多成分分析，具有快速、简单、无损、准确等优点。此次王强教授团队通过搭建拉曼动态监测平台在体实时监测到细胞色素类分子的氧化和还原态。利用细胞色素类物质的光谱特征提出RPA-2RMF_2h新算法，在数字图像处理关键技术上获得突破。该方法提供了一个通用的监测平台，同样适用于其他疾病的早期检测。可以根据不同疾病存在的特异性分子设计相应的信号捕捉与数字图像处理方法，从而实现其它疾病早期检测的目的。

图3 脓毒症小鼠拉曼光谱采集位置图（腓肠肌），分别于脓毒症模型术前1h和术后30 min、1 h、2 h、4 h、6 h采集拉曼光谱

西安交通大学第一附属医院王强教授课题组近年来持续关注拉曼光谱在临床医学方面的应用，在研究开展的前期，王强教授课题组多次与光学、机械工程、人工智能等学科老师交流学习，这项研究是王强教授团队在医工结合领域的又一阶段性成果。这项研究应用拉曼光谱技术实现对脓毒症预后的早期预警，将拉曼光谱技术拓展到一个新领域，融入了王强教授团队所有成员的奋斗精神和创新符号。拉曼光谱技术将成为一种强大的分析和诊断工具，当前面临的许多临床医学难题也或将因此迎刃而解。团队目前已汇聚临床医学、神经生物学、化学、光学、机械工程等方面优秀人才，初步形成基础与临床结合、研究与转化并进的新型医工结合平台。在王强教授的带领下，借助西安交通大学第一附属医院的平台优势，团队成员夜以继日的坚守在医教研阵地上，以梦为马，以汗为泉，医心向党，逐梦健康。怀揣早日解决危重症患者诊治难点的梦想，西交一附院王强教授和他的团队将在新征程上再启航，争取更多新突破。

论文链接：https://doi.org/10.1016/j.jare.2020.06.027