基于激光拉曼光谱技术的淋巴浆细胞性淋巴瘤和弥漫大B细胞淋巴瘤代谢异质性的表征

《Spectrochimica Acta Part A: Molecular and Biomolecular Spectroscopy》：Laser Raman spectroscopy-based characterization of metabolic heterogeneity in lymphoplasmacytic lymphoma and diffuse large B-cell lymphoma

　　嘉兴宇|李白月|刘金华|文星|郑民辰|周媛|赵强
天津医科大学癌症研究所与医院儿科肿瘤科，国家癌症临床研究中心，天津癌症临床研究中心，癌症预防与治疗重点实验室，中国天津

**摘要**
拉曼光谱分析越来越多地被用于肿瘤特征的表征；然而，将其应用于基于血清的非霍奇金淋巴瘤（尤其是淋巴浆细胞性淋巴瘤/瓦德恩斯特伦巨球蛋白血症（LPL/WM）和弥漫大B细胞淋巴瘤（DLBCL）的评估方面仍较少探索。为了研究一种简单、无创的血清筛查策略来区分LPL和DLBCL，我们采用激光拉曼光谱结合正交偏最小二乘判别分析（OPLS-DA）技术，分析了7名LPL患者、5名DLBCL患者和5名健康对照者的外周血样本。随后建立了分类模型，以区分淋巴瘤病例和健康个体，并进一步区分LPL和DLBCL。与健康对照者相比，淋巴瘤患者的血清拉曼光谱模式具有明显特征，表现为核酸（1485、1491、1573、1579 cm?1）、蛋白质（621、643、935、1603、1616、1654、1660 cm?1）以及包括胶原蛋白在内的基质相关蛋白质（859 cm?1）对应的波数处峰值强度降低。而在脂质（1119、1268、1285、1437、1443、1446 cm?1）以及碳水化合物和其他生物分子（842、920、1123 cm?1）对应的波数处观察到 intensity 增加。常规血清代谢参数的评估也支持了这些光谱发现，显示淋巴瘤患者的血红蛋白和高密度脂蛋白水平降低。总之，这些结果揭示了与LPL和DLBCL相关的特征性光谱特征，并证明了将拉曼光谱与常规实验室指标相结合在早期无创疾病评估中的潜在价值。这项探索性研究表明拉曼光谱作为LPL和DLBCL临床评估和检测的补充方法的实用性。

**引言**
淋巴瘤大致分为两大类：霍奇金淋巴瘤（HL）和非霍奇金淋巴瘤（NHL）。NHL包含一组具有不同发病机制、临床表现和预后的淋巴系统恶性肿瘤。根据细胞起源，NHL可分为B细胞型、T细胞型和自然杀伤（NK）细胞型，其中B细胞淋巴瘤占大多数病例。根据世界卫生组织（WHO）的分类标准，NHL还可根据形态学特征、免疫表型特征、遗传改变和临床特征进行进一步分类。这一分类体系反映了从惰性到高度侵袭性疾病的生物学谱系。代表性例子包括惰性B细胞淋巴瘤（如淋巴浆细胞性淋巴瘤/瓦德恩斯特伦巨球蛋白血症（LPL/WM）和侵袭性形式（如弥漫大B细胞淋巴瘤（DLBCL）[1]、[2]、[3]。

LPL是一种相对罕见的惰性B细胞NHL，其特征是骨髓、淋巴结和其他组织中淋巴浆细胞性细胞的克隆扩增。该疾病常与单克隆IgM丙种球蛋白病相关，当血清IgM水平超过特定阈值时，会被归类为瓦德恩斯特伦巨球蛋白血症。LPL细胞通常同时表达B细胞标记物和浆细胞相关抗原，且常检测到MYD88和CXCR4的重复突变。患者可能出现贫血、出血并发症、高黏滞性综合征和神经系统症状。诊断需要结合组织病理学检查、免疫表型分析、血清蛋白电泳和分子分析的综合方法。治疗策略根据风险进行调整：无症状患者通常通过主动监测进行管理，而有症状的患者通常接受基于CD20单克隆抗体的治疗。近年来，布鲁顿酪氨酸激酶（BTK）抑制剂为复发性或难治性患者提供了更多的治疗选择。尽管LPL通常表现为惰性临床过程，但有可能转变为更具侵袭性的淋巴瘤，这突显了持续临床监测的必要性[4]、[5]、[6]、[7]。

DLBCL是最常见且临床侵袭性最强的B细胞NHL亚型，其特征是恶性B淋巴细胞的快速增殖。分子分类将DLBCL分为生发中心B细胞样（GCB）和活化B细胞样（ABC）亚型，两者在生物学基础、治疗反应性和临床结果上存在差异。患者常表现为快速增大的肿块，常伴有全身性“B”症状，约三分之一病例会出现淋巴结外受累。诊断依赖于组织病理学评估，并结合免疫组化标志物（如CD20、BCL-2、BCL-6、MYC）的水平及分子检测。标准的一线治疗方案是R-CHOP（利妥昔单抗、环磷酰胺、多柔比星和泼尼松的组合）。高风险患者可能需要强化化疗方案或自体干细胞移植。此外，靶向疗法的发展，包括BTK抑制剂、免疫调节剂和嵌合抗原受体（CAR）T细胞疗法，改善了复发性或难治性患者的预后。临床预后因分子亚型而异，强调精确疾病分类对制定个性化治疗策略的重要性[8]、[9]、[10]、[11]。

早期LPL和DLBCL之间的区分在临床上具有挑战性。因此，开发快速、成本低廉且侵入性小的鉴别方法对于辅助亚型区分具有重要意义。传统鉴别方法往往具有侵入性、耗时且资源密集，对于某些淋巴瘤类型，明确的鉴别金标准仍不明确。尽管生物标志物研究取得了进展，但反映LPL和DLBCL中葡萄糖和脂质代谢变化的重复性血清标志物尚未完全明确，限制了其用于快速鉴别诊断的实用性。建立基于拉曼光谱的快速、无标记策略，并结合全面的临床血清数据集系统评估，可能提高鉴别效率、降低成本并促进疾病的早期发现[12]、[13]、[14]、[15]、[16]。

拉曼光谱越来越被认为是一种用于快速、无标记和无创检测恶性肿瘤的有前景的平台。例如，利用表面增强拉曼光谱（SERS）研究了慢性肾病（CKD）这一肾细胞癌已知风险因素的存在。宗等人证明了SERS可以在血清和尿液中区分CKD患者和健康对照者的生化特征，表明其在评估不同疾病阶段的肾功能方面的潜在价值[17]。胡等人将SERS应用于尿液样本的上清液和沉淀物，通过综合光谱分析用于膀胱癌的检测和分级[18]。科瓦尔斯卡等人报告称，SERS结合偏最小二乘分析能够识别胸腔积液样本中的肺癌并区分主要组织学亚型[19]。舒等人使用基于光纤的拉曼内镜系统监测鼻咽癌治疗后的复发情况，识别正常黏膜、原发肿瘤和放疗后组织中的特征性光谱模式[20]。在肝脏疾病研究中，道乌蒂等人分析了肝硬化、肝细胞癌患者和健康个体的尿液SERS光谱，揭示了与恶性转化相关的代谢改变[21]。在血液系统恶性肿瘤领域，陈等人使用未标记的含银纳米颗粒的SERS检测DLBCL患者和健康对照者的血清样本，并通过多元统计方法（包括主成分分析、线性判别分析、支持向量机和k最近邻分析）构建了鉴别和分期模型。在这些模型中，k最近邻分类器的鉴别和分期准确率分别为87.3%和90.6%，支持非侵入性检测和分期的可行性[22]。道维茨等人进一步应用拉曼成像基于肿瘤细胞光谱生成分类模型，实现了DLBCL细胞的自动化识别和细胞起源亚型及相关代谢特征的区分[23]，而白水泽等人证明拉曼光谱结合非对称最小二乘预处理和主成分分析可以区分正常B细胞和B细胞NHL细胞，并区分不同亚型的淋巴瘤[24]。这些研究表明，拉曼光谱不仅有助于鉴别评估，还能提供关于肿瘤生化组成和代谢异质性的见解。

尽管取得了这些进展，但在LPL和DLBCL的血清分析中应用拉曼光谱的综合性研究仍有限。特别是，这些淋巴瘤亚型中与葡萄糖和脂质代谢相关的血清参数尚未得到充分关注。为填补这一空白，本研究建立了一个基于拉曼光谱的分析框架，并结合多元建模来区分健康个体和LPL及DLBCL患者，从而识别有助于组别区分的特定拉曼光谱特征以及可能支持这些淋巴瘤亚型早期快速检测的潜在血清生物标志物。

**样本收集**
在本研究的拉曼光谱部分，2022至2025年间在天津医科大学癌症医院前瞻性招募了17名参与者。队列包括9名男性和8名女性，年龄在34至68岁之间。参与者被分为三组：淋巴浆细胞性淋巴瘤/瓦德恩斯特伦巨球蛋白血症（LPL/WM）（n=7）；弥漫大B细胞淋巴瘤（DLBCL）（n=5）；健康对照（n=5）。

**LPL、DLBCL和对照组血清拉曼光谱特征**
总体上，分别从健康对照组、LPL患者和DLBCL患者的血清中获得了25、39和29个拉曼光谱。图2显示了600–1800 cm?1范围内的代表性光谱，相应的峰分配列在表S1中。垂直参考线表示可能由核酸（826、1579 cm?1；黄色）、蛋白质（643、759、1003、1260、1603 cm?1；粉色）和脂质（1446 cm?1）贡献的特征性拉曼位移。

**讨论**
本研究开发的OPLS-DA模型显示出明确的鉴别能力，有效分离了健康对照组、LPL患者和DLBCL患者的血清拉曼光谱。这些发现表明，当拉曼光谱与多元统计建模结合使用时，是一种有前景的分析策略，可用于区分淋巴瘤亚型并识别潜在生物标志物。多个拉曼峰带一致地参与了类别区分。

**结论**
总之，本研究初步探讨了血清拉曼光谱在LPL和DLBCL鉴别中的应用。与健康对照者相比，淋巴瘤患者显示出不同的光谱特征，反映了与疾病相关的代谢改变。具有核酸（1485、1491、1573、1579 cm?1）、蛋白质（621、643、935、1603、1616、1654、1660 cm?1）以及包括胶原蛋白在内的基质相关蛋白质贡献的拉曼峰带。

**利益冲突声明**
作者声明没有已知的竞争性财务利益或个人关系可能影响本文的研究工作。

**致谢**
所有作者衷心感谢中国科学院血液病医院/中国医科大学实验血液学国家重点实验室的核心设施提供的技术支持。

**伦理批准和参与同意**
本研究获得了天津医科大学癌症医院机构伦理委员会（批准编号：E20210664）的批准，符合《赫尔辛基宣言》的要求。所有参与研究的个体患者均签署了书面知情同意书。

**资助**
本研究得到了天津关键医学学科建设项目（项目编号：TJYXZDXK-3-003A）、国家自然科学基金（项目编号：82270148）、天津市自然科学基金项目（项目编号：JYY25ZXXM0006）以及海河细胞生态系统创新基金（项目编号：24HHXBSS00008）的资助。