代谢物的分子表型变化为诊断、监测和预后提供了快速分析生理和病理状态的希望。由于目前的方法昂贵、耗时，而且灵敏度还不够高，因此迫切需要能够在全系统水平上询问复杂生物流体的方法。

2024年5月21日，上海交通大学叶坚、金成、薛蔚及潘家骅共同通讯在Cell Reports Medicine 在线发表题为“SERSomes for metabolic phenotyping and prostate cancer diagnosis”的研究论文，该研究引入了高光谱表面增强拉曼光谱(SERS)来分析微升生物流体代谢物在15分钟内提取的光谱集SERSome，该光谱集可用于通过SERS特征描述特定时间生物流体中产生的各种分子的结构和功能。

包括细胞培养基和人血清在内的各种生物液体的代谢物差异，成功地描绘了前列腺癌的内部测试集和外部验证集的诊断准确率为80.8%和73%，发现了潜在的生物标志物，并预测了组织水平的病理侵袭性。SERSome为代谢表型分析提供了一种很有前途的方法。

基于血液的检测由于其提高了灵活性、可靠性和降低了侵入性，最近已成为一种真正可行的替代组织活检的癌症治疗方法。由于只有少数疾病可以通过单一或少数生物标志物诊断，任何低成本、快速(理想情况下在几分钟内)、能够检测广泛分子范围的技术都应该是临床非常需要的。在临床环境中进行大规模和纵向测试的每一种血液测试方法的总体目标是，以小样本量进行廉价和快速的分析，以便快速做出治疗决定和术中调整。

分子表型分析是一种多路检测策略，可以在整个系统范围内读出生理状态和癌症发展的基本特征。在这里，可以利用代谢物水平的分子表型来反映对致癌性的最下游反应。然而，在已被研究作为血液检测潜在候选者的生物信息类型中，代谢物表型分析尚未取得实际成功，尽管一些成熟的方法，如质谱(MS)和核磁共振波谱，能够产生多变量代谢谱这些方法通常需要昂贵的仪器和广泛的预处理程序，阻碍了它们的临床适用性。

机理模式图（图源自Cell Reports Medicine ）

目前的SERS方法在代谢表型分析中取得有限成功的主要原因之一是，最终，较差的可重复性无标签方法依赖于随机金属等离子体纳米粒子(NPs)吸附分子，显著增强分子特征；通常导致吸附分子在NPs内的电磁热点之间的不可控随机分布，这阻碍了代谢成分的全面和明确的鉴定，如果只有一个或一对夫妇的光谱已获得每个样品。另一个不可忽视的原因是对以前工作中没有去除的样品(特别是大分子，包括蛋白质和核酸)缺乏适当的预处理结果，代谢物被阻止接近热点；因此，代谢物的特征不能完全呈现。

该研究开发了一种超灵敏和易于处理的基于SERS的技术，以在复杂生物流体(如细胞培养基和人血清)的代谢物水平上稳健地描述分子表型。预先对生物流体进行快速单步过滤，去除大分子，使代谢物最大限度地进入热点，实现代谢特征的高信噪比。研究人员将每个样品的光谱集称为“SERSome”，包括在样品内不同位置获得的多个SERS光谱。

通过这种方式，分子组成被全面地指纹化，体现了罕见的事件和微弱的信号，如果只获得一个样品的少数光谱，可能会被忽视。此外，该方法只需要提取不超过10ml的生物流体代谢物，并在15分钟内完成测量。研究证明，该方法具有显著的灵敏度，从纳摩尔到毫摩尔范围，并允许识别培养细胞在生长过程中SERS特征的细微差异和相关性。这项工作介绍了SERSome作为复杂生物液体中代谢物快速和敏感表征的强大工具，在癌症液体活检中具有直接应用，并对基础研究和临床实践具有更广泛的意义。

原文链接：

https://doi.org/10.1016/j.xcrm.2024.101579