Surface-enhanced Raman spectroscopy of blood components with the aim of cancer diagnosis

Abstract

Kanser dünyadaki en yaygın hastalıklardan birisidir. Bu nedenle erken kanser tespiti, prognozun iyileşmesi ve tedavi oranının artması için oldukça önemlidir. Çeşitli görüntüleme teknikleri ve tümör belirteçleri bulunmasına dayalı metotlar halihazırda kullanılıyor olsa da hastalığın ciddiyeti göz önüne alındığında daha hızlı ve daha ucuz yeni tekniklerin geliştirilmesi gerekmektedir. Son yıllarda, yüzeyde-zenginleştirilmiş Raman spektroskopisi (YZRS), alternatif bir teknik olarak klinikte kullanılabilme potansiyeli göstermektedir. Bu çalışmada, YZRS ile kan serumu örneklerinin kanser tespiti amaçlı analizi gümüş nanopartiküllerin (GNP) YZRS sübstratı olarak kullanılmasıyla gerçekleştirildi. Bunun için, ilk olarak, ikili protein karışımlarının YZRS spektrumları çalışıldı. Kısmi en küçük karelerin diskriminant analizinin (KEKK-DA) büyük proteinleri ayırt edebilmede temel bileşenler analizinden (TBA) daha verimli olduğu görüldü. İlave olarak, serumun YZRS spektrumlarının kaynağının neler olduğunu anlamak için farklı GNP derişimlerinin kullanılıp elde edilen spektrumların karşılaştırılması gerektiği bulundu. Proteinlerin, serumun YZRS spektrumunu etkilediği ama bunu kendi spektrumlarını serum spektrumuna katmadan yaptıkları üç farklı protein kullanılarak gösterildi. Kanser hastalarının serumlarının sağlıklı bireylerin serumlarından ve kronik hastalığa sahip kişilerin serumlarından ayır edilmesi YZRS verilerine KEKK-DA uygulanarak gerçekleştirildi. Testlerin çoğunda yüzde doksan üstü tanısal genel doğruluğa ulaşıldı. İlave olarak, kanser hastalarından tümör alımı operasyonu öncesi ve sonrası alınan serumların YZRS spektrumları karşılaştırıldığında, tümör alındıktan sonraki spektrumun sağlıklı bireylerin serum spektrumlarına tümör alımı öncesi alınan serumların spektrumlarından daha çok benzediği gözlendi. Bu tez çalışmasındaki veriler kanser tanısında ve kanserin diğer kronik hastalıklardan ayırt edilebilmesinde YZRS'nin çabuk ve daha az maliyetli bir yöntem olarak kliniklerde kullanılabilme potansiyeli olduğunu göstermektedir.

Cancer is among the most common diseases in the world. Early detection of cancer is critically important to improve prognosis and increase cure rates. Although there are screening methods which involve imaging techniques or tumor marker finding in blood, faster and cost effective other methods must be developed when the seriousness of the disease is considered. Recent years, surface-enhanced Raman spectroscopy (SERS) has started to show its potential to be used as an alternative technique in clinics. Among the applications of the technique, the use of label-free SERS for cancer screening in blood is newly emerging. In this study, SERS analysis on blood serum samples was applied for cancer detection using silver nanoparticles (AgNPs) as SERS substrates. For this aim, SERS spectra of binary mixtures of blood proteins were acquired first. It was found that partial least squares-discriminant analysis (PLS-DA) is better method than principal component analysis (PCA) in order to differentiate large proteins. It was shown that using different concentrations of AgNPs for SERS study of serum and comparison of the acquired spectra provides valuable information about the origins of the blood serum spectrum. Addition of three proteins as models (human serum albumin, transferrin, and lysozyme) to filtered serum showed that proteins directly affect the spectral shape without contributing any SERS bands. Then, discrimination of serum samples of cancer patients from healthy individuals and from the patients with chronic diseases were performed using partial least squares-discriminant analysis (PLS-DA) on SERS data. Over 90 percent diagnostic accuracies were achieved in most of the tests. Moreover, when SERS spectra of the blood serum samples obtained from cancer patients before tumor removal and after tumor removal were compared it was observed that spectral patterns of serum samples after tumor removal were similar to spectral patterns of serum samples of healthy individuals. The data in this thesis suggest that SERS study of serum has potential to be used as a quick and cost effective tool for cancer detection and its differentiation from other chronic diseases in clinics.