基于新型超表面技术的无标记太赫兹生物传感器，用于精确识别石蜡包埋的甲状腺肿瘤亚型

《Microchemical Journal》：Novel metasurface-based label-free terahertz biosensor for precise identification of paraffin-embedded thyroid tumor subtypes

太赫兹光谱技术通过集成石蜡包埋组织与金属表面传感器，利用bright-mode耦合增强电场，实现非标记、非破坏性区分甲状腺良恶性肿瘤及亚型，准确率达96.2%。

　　

杨先超|杨帆|梁兰菊|姚海云|赵旭文|杨秀伟|赵天添|李一章|闫欣|夏小飞|王子群|李振华|高子源|孙兆清

电气与信息工程学院，河南省电子材料与系统国际联合研究中心，郑州大学电子材料与系统国际联合实验室，郑州450001，中国

摘要

太赫兹（THz）光谱技术为肿瘤分析提供了一种快速、无标记、非破坏性的替代方法，可替代传统的组织病理学检测。本研究首次将临床石蜡包埋组织切片与超表面传感平台相结合。该超表面通过亮模式耦合实现局部场增强，从而放大不同组织类型之间的介电对比度。这种增强的相互作用使得仅基于传输光谱特征就能清晰区分良性与恶性肿瘤，并准确识别恶性亚型，无需使用抗体或标记物。此外，我们使用基于468个光谱样本（132个特征）训练的立方核支持向量机（SVM）分类器，并通过5折交叉验证和独立测试集验证了其性能。该模型的验证准确率和测试准确率分别达到了94.8%和96.2%，证明了该方法在亚型识别方面的稳健性和精确性。

引言

甲状腺癌是全球最常见的内分泌系统恶性肿瘤。过去三十年间，其发病率增长了300%，位列全球十大常见癌症之一[1]。该疾病的流行病学特征存在显著差异：女性发病率明显高于男性，且中国占全球病例的一半以上[2]。虽然大多数甲状腺癌（如乳头状甲状腺癌PTC）预后良好，但恶性亚型（如髓样癌MTC和未分化甲状腺癌ATC）则带来了巨大的临床挑战[3]，包括早期诊断困难、高转移倾向和较差的治疗效果。目前，超声引导下的细针穿刺活检（FNAB）是术前诊断的金标准，但其准确性依赖于操作者，区分良性和恶性肿瘤的敏感性仅为60–70%。当FNAB结果不确定时，通常会进行全甲状腺切除术。术后组织病理学分析显示，这些预防性切除中仅有25–50%最终被证实为恶性[4]。因此，开发快速、无标记、精确的辅助诊断技术具有重要的临床价值。 太赫兹（THz）技术已成为满足这一需求的有希望的候选技术。太赫兹波（0.1–10 THz）位于电磁波谱的微波和红外之间[5]，与拉曼或傅里叶变换红外（FTIR）光谱等光学技术相比，具有更强的穿透能力和更高的光谱分辨率。这些光学技术的穿透深度有限（<10 μm），且对样品制备要求严格[6][7][8]。太赫兹光谱技术能够直接提取生物样本的内在光学参数（如复杂折射率[9]），从而促进了无标记传感策略的发展[10][11][12]。例如，Mu等人利用太赫兹光谱技术区分了胶质瘤和非癌组织[13]。然而，传统的太赫兹方法通常仅限于组织级别的识别，缺乏区分肿瘤内病理亚型的能力，这是实现精确诊断的关键分析缺口[14][15]。这一限制主要源于水对太赫兹波的强吸收以及其对微妙介电变化的敏感度不足。 为了解决这一问题，我们开发了一种新型太赫兹生物传感器，将石蜡包埋样品制备与专门设计的超表面技术相结合。我们选择亮模式耦合作为超表面的工作方式，因为其在传输模式下具有强大的远场耦合能力和较高的信噪比，这有利于探测异质性组织样本。该传感器能够仅基于传输光谱特征实现甲状腺肿瘤的无标记检测和亚型区分。 此外，为了提高诊断精度和处理高维光谱数据，我们引入了机器学习技术。选择立方核支持向量机（SVM）作为分类器，因为它在处理光谱数据中的非线性决策边界方面表现出良好的稳健性，并在分类任务中具有成熟的性能。本研究详细介绍了传感器的设计，使用临床甲状腺样本验证了其性能，并展示了用于精确识别甲状腺肿瘤亚型的完整分析框架。

样本制备

样本

目标组织样本被切除后立即用福尔马林固定。随后，固定后的组织经过一系列梯度乙醇溶液进行脱水处理。脱水完成后，组织被转移到熔融的石蜡中浸透，完成清化和石蜡包埋过程。完全浸透的组织被放入包埋盒中，并固定在石蜡块中。包埋好的石蜡块被切成均匀厚度的切片。

结果与讨论

在仿真模型中，入射电磁波沿z轴（垂直于超表面平面）传播，其电场和磁场极化方向分别沿y轴和x轴排列。如图2(a)所示，该双半圆形结构的谐振器在1.02 THz频率处显示出共振现象。

为进一步解释这一现象，我们模拟了垂直电场...

结论

本研究提出了一个基于无标记技术的甲状腺肿瘤鉴别平台的概念验证，该平台利用新型超表面和亮模式耦合的太赫兹生物传感器以及传输光谱技术。通过对三个独立临床样本集的分析，系统地表征了六种甲状腺组织类型的光谱响应。我们确定了两个关键的光谱标志物：次级传输峰的幅度（f?）是区分良性与恶性组织的可靠指标...

CRediT作者贡献声明

杨先超：撰写 – 审稿与编辑。 杨帆：撰写 – 初稿。 梁兰菊：概念构思。 姚海云：概念构思。 赵旭文：资源获取。 杨秀伟：正式分析。 赵天添：资源获取。 李一章：正式分析。 闫欣：研究调查、概念构思。 夏小飞：项目管理。 王子群：项目管理。 李振华：项目管理。 高子源：项目管理。 孙兆清：项目管理。

资助

本研究得到了河南省科技研究计划战略重点研究项目（232102221002、232102311187）、国家自然科学基金（62305301、62174148）、天津光电检测技术与系统重点实验室开放项目（2024LODTS109）、国家自然科学基金（62201496、61701434、62375235）、泰山学者项目专项资助（tsqn201909150）等项目的支持。

未引用参考文献

[16], [17], [18], [19], [20], [21], [22], [23], [24], [25]

利益冲突声明

作者声明没有已知的财务利益或个人关系可能影响本文的研究结果。

致谢

我们感谢滕州人民医院病理科的赵医生在通过组织学分析验证病理结果方面所提供的支持。