脑胶质瘤组织的同步辐射红外谱学及显微成像研究

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AI项目解读

基本信息

  • 批准号：
    U1932132
  • 项目类别：
    联合基金项目
  • 资助金额：
    59.0万
  • 负责人：
    王化斌
  • 依托单位：
    中国科学院重庆绿色智能技术研究院
  • 学科分类：
    A3202.上海光源
  • 结题年份：
    2022
  • 批准年份：
    2019
  • 项目状态：
    已结题
  • 起止时间：
    2020-01-01 至2022-12-31

项目摘要

The treatment of brain glioma is a challenging work worldwide. It is crucial to understanding the biochemistry of brain glioma for its diagnosis and therapy. Up to date, the means of accurate detection and analysis of the chemical components of brain glioma tissue is still lacking, which impedes our capability to fight against this disease. In this project, we will take the advantage of advanced synchrotron-based infrared spectroscopy and microscopy, combining tissue pathology, machine learning and chemometrics, to reveal chemical information of glioma tissue from the level of biomolecules. First, brain glioma tissue samples will be measured by synchrotron-based infrared spectroscopy and microscopy to obtain vast spectroscopy data which will be analyzed by feature extraction and classification. In combination with the help of tissue pathology results, different physiological regions the glioma tissue sample can be recognized. Second, chemometrics be applied to determine the biochemical composition from which the chemical image of the examined tissue can be constructed. Finally, a chemical imaging method based on synchrotron infrared spectroscopy and microscopy will be established. Compared with current available brain glioma detection techniques, our method has fingerprint, label-free and digitalized characters, which may open a new avenue for diagnosis and investigation of brain glioma.
脑胶质瘤的治疗是一个世界性难题。研究脑胶质瘤组织的生物化学性质对检测和治疗脑胶质瘤非常关键。目前，精确检测和分析脑胶质瘤组织生物化学的方法比较缺乏，严重阻碍了该领域的发展。本项目拟利用先进的同步辐射红外谱学及显微成像技术，结合病理学分析、机器学习算法以及化学计量学分析，从生物分子层面揭示脑胶质瘤组织的化学信息。首先，拟利用同步辐射红外光谱及成像技术测量脑胶质瘤组织，通过数据特征提取和识别算法，结合组织病理学检测结果，准确区分脑胶质瘤组织的不同性状区域；然后，通过化学计量法，分析确定脑胶质瘤组织的生物分子组成，构建基于生物化学成分的脑胶质瘤组织图像；最终，建立一套基于同步辐射红外技术的，从生物分子层面检测脑胶质瘤组织的化学成像方法。相比于现有脑胶质瘤组织的检测方法，本项目拟建立的方法具有指纹性、无标记和数字化识别的特点，有望为脑胶质瘤的检测和研究开辟新途径。

结项摘要

胶质瘤是颅内最常见且恶性程度最高的肿瘤，对人体健康危害性极大。准确诊断胶质瘤是目前有效防治胶质瘤的重要前提条件，但是现阶段用于肿瘤检测的技术在检测胶质瘤方面不理想，因而迫切需要发展一种能够实现胶质瘤精准检测的新方法。.同步辐射红外谱学及显微成像是一种先进的可以精确研究物质化学、物理及结构属性的无标记光谱检测技术，有望成为用于脑胶质瘤组织病理精准检测的有效方法。首先，以创伤性脑损伤模型小鼠为研究对象，探究适用于脑组织成像的红外检测条件，发展脑组织红外光谱测量数据的分析模型，获得TBI模型小鼠脑组织中损伤区域的组织结构和生化成分变化信息，建立了一套基于同步辐射红外技术的脑组织样品检测方法。然后，利用上述建立的方法开展了胶质瘤模型小鼠脑组织检测，发现正常区域和胶质瘤区域的红外光谱在2924 cm-1、2854 cm-1、1740 cm-1、1239 cm-1等多个特征峰的强度有所差异；通过构建脂质/蛋白质和核酸/蛋白质的峰面积比图像，发现与正常区域相比，胶质瘤区域的脂质含量较低，而核酸含量较高；利用机器学习算法（PCA-LDA和SVM）对正常区域和胶质瘤区域的红外光谱数据进行分析，结果表明正常区域和胶质瘤区域可以被准确区分。最后，对WHO 2-4级脑胶质瘤患者的胶质瘤组织样品进行了同步辐射红外光谱检测，发现通过PCA-LDA分析或SVM分类均可以有效区分WHO 2级、3级和4级胶质瘤组织，准确率优于93%。.通过本项目的开展，我们建立了一套基于同步辐射红外技术从生物分子层面检测脑胶质瘤组织的化学成像方法，从实验上证实了同步辐射红外谱学及显微成像技术在脑胶质瘤检测和分级方面是可行的。本项目的研究成果有望为脑胶质瘤的无标记、数字化和可视化检测开启新思路，为深入认识脑胶质瘤病变的生物学机制提供新的技术手段。

项目成果

期刊论文数量（10）
专著数量（0）
科研奖励数量（0）
会议论文数量（0）
专利数量（3）
Synchrotron Radiation-Based FTIR Microspectroscopic Imaging of Traumatically Injured Mouse Brain Tissue Slices.
基于同步辐射的 FTIR 显微光谱成像对创伤性小鼠脑组织切片的成像
  • DOI：
    10.1021/acsomega.0c03285
  • 发表时间：
    2020-11-24
  • 期刊：
    ACS omega
  • 影响因子：
    4.1
  • 作者：
    Guo Y;Chen T;Wang S;Zhou X;Zhang H;Li D;Mu N;Tang M;Hu M;Tang D;Yang Z;Zhong J;Tang Y;Feng H;Zhang X;Wang H
  • 通讯作者：
    Wang H
Near-Field Nanoscopic Terahertz Imaging of Single Proteins
单个蛋白质的近场纳米太赫兹成像
  • DOI：
    10.1002/smll.202005814
  • 发表时间：
    2020-12-11
  • 期刊：
    SMALL
  • 影响因子：
    13.3
  • 作者：
    Yang, Zhongbo;Tang, Dongyun;Wang, Huabin
  • 通讯作者：
    Wang, Huabin
Label-free study on the effect of a bioactive constituent on glioma cells in vitro using terahertz ATR spectroscopy
太赫兹 ATR 光谱无标记研究生物活性成分对胶质瘤细胞的影响
  • DOI：
    10.1364/boe.452952
  • 发表时间：
    2022-04-01
  • 期刊：
    BIOMEDICAL OPTICS EXPRESS
  • 影响因子：
    3.4
  • 作者：
    LIAO, Y. U. N. S. H. E. N. G.;ZHANG, M. I. N. G. K. U. N.;WANG, H. U. A. B. I. N.
  • 通讯作者：
    WANG, H. U. A. B. I. N.
Synchrotron radiation-based Fourier transform infrared microspectroscopy investigation of WRL68 cells treated with doxorubicin
基于同步辐射的傅里叶变换红外显微光谱研究阿霉素处理的 WRL68 细胞
  • DOI：
    10.1016/j.saa.2022.121773
  • 发表时间：
    2022
  • 期刊：
    Spectrochimica Acta Part A-Molecular and Biomolecular Spectroscopy
  • 影响因子：
    4.4
  • 作者：
    Zhou Xiaojie;Zhong Jiajia;Yu Wenjie;Tang Yuzhao
  • 通讯作者：
    Tang Yuzhao
Biomolecular characterization of placental tissues in gestational diabetes mellitus using Fourier transform infrared microspectroscopy
使用傅里叶变换红外显微光谱法对妊娠糖尿病胎盘组织进行生物分子表征
  • DOI：
    10.1016/j.saa.2021.120794
  • 发表时间：
    2022
  • 期刊：
    Spectrochimica Acta Part A: Molecular and Biomolecular Spectroscopy
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    Zhou Xiaojie;Wang Weilin;Zhong Jiajia;Yu Wenjie;Tang Yuzhao;Shu Qun
  • 通讯作者：
    Shu Qun

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其他文献

AFM单分子力谱技术及其在活体细胞和菌体表面生物大分子研究中的最新进展
  • DOI：
    10.16476/j.pibb.2015.0204
  • 发表时间：
    2016
  • 期刊：
    生物化学与生物物理进展
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    于小婷;杨忠波;王鑫艳;汤明杰;王占忠;王化斌
  • 通讯作者：
    王化斌
新型原子力显微镜技术在细胞成像和力学测量方面的应用
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2016
  • 期刊：
    高校化学工程学报
  • 影响因子：
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  • 作者：
    姜雪锋;韩烨;杨海军;杨忠波;汤明杰;王化斌
  • 通讯作者：
    王化斌
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  • 发表时间：
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  • 作者：
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  • 通讯作者：
    李宾
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  • DOI：
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  • 发表时间：
    2016
  • 期刊：
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  • 作者：
    杨忠波;王化斌;彭晓昱;施长城;夏良平;汤明杰;常天英;魏东山;杜春雷;崔洪亮
  • 通讯作者：
    崔洪亮
基于原子力显微镜技术的单个生物
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
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  • 期刊：
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  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    周星飞;孙洁林;米丽娟;王化斌
  • 通讯作者：
    王化斌

其他文献

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王化斌的其他基金

单个生物大分子的太赫兹光谱成像研究
  • 批准号：
    62175238
  • 批准年份：
    2021
  • 资助金额：
    60 万元
  • 项目类别：
    面上项目

相似国自然基金

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课题项目：调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要：

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题，其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子，其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而，TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用，影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法，探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用，为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义，并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路：

科学问题：TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达？
前期研究：已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应，但其具体机制尚不明确。
研究创新点：本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线：包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术：TRIM2与病毒RNA的相互作用分析，IFN-β启动子活性检测。
实验模型：使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

        graph TD
          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
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