脑癌和其他神经系统癌症约占每年诊断的所有癌症的3%，尽管在过去几年中发病率一直在上升。脑癌是世界上最致命的癌症之一，5年相对生存率为35.8%。它被认为是最棘手的癌症类型，因为很难通过手术完全清除它，并且血脑屏障代表药物输送的障碍。而拉曼光谱等光谱技术的应用克服了传统手段的限制，成为脑癌诊断的新工具。
拉曼光谱应用于脑癌检测的优势
脑癌非常多样化，包括100多种类型;然而，大多数可分为脑膜瘤和胶质瘤。胶质瘤比脑膜瘤更具侵袭性，影响环绕神经并支持中枢神经系统功能的胶质细胞。星形细胞瘤是儿童最常见的脑癌，成人最常见的是胶质母细胞瘤，两者都是胶质瘤类型的肿瘤。另一方面，脑膜瘤通常是良性的，起源于环绕大脑和脊髓的脑膜。
脑癌的诊断通常包括神经系统检查、各种成像技术(MRI、正电子发射断层扫描(PET)或CT)和组织活检。结合这些研究的信息结果，可以检测病变区域，并确定肿瘤类型和分级。虽然它们是有用的诊断工具，但也有一些缺点。首先，成像测试所需的设备昂贵，这在某些情况下限制了其利用。其次，组织活检意味着手术，这是一种侵入性的手术，会带来与麻醉和手术本身相关的风险。最后，提取的组织必须通过组织病理学技术进行处理和分析，这是费力和耗时的。与传统方法相比，拉曼光谱的一些主要优点是:
(i) 它提供了关于样品生化组成的客观信息
(ii) 由于可以使用生物液等多种生物样本，因此侵入性较小，大大减轻了患者的不适
(iii)尽管样品复杂，但低浓度的成分是可检测到的。此外，拉曼光谱或拉曼成像和机器学习技术的结合最近将诊断时间缩短到几秒钟。
自首次尝试使用拉曼光谱来区分健康和水肿的脑组织以来，拉曼光谱作为一种新的脑肿瘤诊断工具引起了人们的兴趣。相关研究强调了癌症组织和健康组织的不同振动特征。报告的峰值位置或强度的差异是由于与疾病相关的生物分子的定量或定性变化，因此可以用作癌症检测和在某些情况下分类的生物标记物。胶质母细胞瘤组织与健康组织有显著差异，主要在蛋白质和脂质对应区域。蛋白质二级结构出现α-螺旋和β-sheet含量的差异，磷脂酰胆碱和鞘磷脂的特征峰移位，这可能与分子结构变化有关。此外，据报道，类胡萝卜素、细胞色素c和脂肪酸对应的条带在人脑肿瘤中也发生了改变，强调了它们作为拉曼生物标志物的潜力。在脂肪酸中，值得强调的是在胶质母细胞瘤组织中观察到亚油酸的增加，这也伴随着胆固醇水平的增加。这种增加与癌组织的能量需求和脂滴的积累有关，脂滴是一种主要作为甘油三酯和胆固醇酯的储存库的细胞器。拉曼光谱也显示胶质瘤组织血管化以及DNA和RNA含量的增加。
拉曼光谱可以令人满意地用于诊断脑肿瘤，使用性质非常不同的样本，如血清、新鲜活检组织、冷冻组织、患者来源的培养细胞和体内。除了诊断之外，拉曼光谱还可以成为提高手术精度的有力工具。对于神经胶质瘤患者，神经外科的目的是切除整个肿瘤，这与更好的预后和减少癌症复发有关。然而，由于癌细胞的浸润性，肿瘤的全部切除往往是不可能的。在这种背景下，允许在手术场景中对组织进行体内分析的新技术的发展似乎是无可争议的。拉曼光谱已被证明在识别肿瘤边缘时很有价值，这将有助于完全切除肿瘤。Riva等人通过将拉曼光谱与机器学习算法相结合，研究了63份新鲜组织胶质瘤活检。癌变脑组织和健康脑组织在体外被区分，平均准确率为83%。其他使用胶质瘤患者来源的细胞的研究表明，从1000 cm−1到1300 cm−1的光谱区域可以区分癌细胞和健康的星形胶质细胞，平均准确度为92.5%。肿瘤切除与体内拉曼光谱相结合的外科手术通过实时准确检测肿瘤和浸润的癌细胞而获得了很好的结果。外科应用拉曼已被证明具有高度敏感性(93%)和特异性(91%)，甚至可应用于小儿脑肿瘤切除术。
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