B型肝炎ウイルス感染の検出におけるラマン分光法の適用

目的：ラマン分光法を使用したB型肝炎ウイルス（HBV）の検出。 方法：ラマン分光法を使用して、HBVと500人の非HBV患者500人の患者の血清サンプルを調べました。まず、適応的な反復加重ペナルティ最小二乗法（AirPls）を使用して、ラマンスペクトルの蛍光の背景を控除しました。次に、主成分分析（PCA）を使用して加工されたラマンスペクトルを抽出し、サポートベクターマシン（SVM）をモデリングと予測に使用しました。粒子群群最適化（PSO）アルゴリズムが選択され、従来のグリッド検索の代わりにSVMのパラメーターを最適化しました。最後に、600の血清サンプルがラマン分光法によって検出され、結果は二重盲検法を使用して執筆されました。 結果：ラマンスペクトルでは、509、957、1002、1153、1260、1512、1648、および2305 cm-1の非HBVヒトラマンピークは、HBV患者のものとは異なりました。Airpls-PCA-PSO-SVMを使用して確立されたHBV血清モデルの報告された精度、感度、および特異性は、それぞれ93.1％、100％、および88％でした。2つのグループは、二重盲検法によって検証されました。最初のグループでは87％、特異性は92％、カッパ値は0.79でした。2番目のグループでは80％で、特異性は79％、カッパ値は0.59でした。 結論：この予備研究は、Airpls-PCA-PSO-SVMモデルと組み合わせた血清ラマン分光法をB型肝炎ウイルス検出に使用できることを示しています。

OBJECTIVE: Detection of hepatitis B virus (HBV) using Raman spectroscopy. METHODS: Raman spectroscopy was used to examine the serum samples of 500 patients with HBV and 500 non-HBV persons. First, the adaptive iterative weighted penalty least squares method (airPLS) was used to deduct the fluorescence background in Raman spectra. Then, a principal component analysis (PCA) was used to extract the processed Raman spectra, and a support vector machine (SVM) was used for modeling and prediction. The particle swarm optimization (PSO) algorithm was selected to optimize the parameters of the SVM instead of a traditional grid search. Finally, 600 serum samples were detected by Raman spectroscopy, and the results wereverified using a double-blind method. RESULTS: In the Raman spectra, the non-HBV human Raman peaks at 509, 957, 1002, 1153, 1260, 1512, 1648 and 2305 cm-1 were different from those of patients with HBV. The reported accuracy, sensitivity and specificity of the HBV serum model established using airPLS-PCA-PSO-SVM was 93.1%, 100% and 88%, respectively. The two groups were verified by a double-blind method. In the first group sensitivity was 87%, specificity was 92%, and the KAPPA value was 0.79; in the second group sensitivity was 80%, specificity was 79%, and the KAPPA value was 0.59. CONCLUSION: This preliminary study shows that serum Raman spectroscopy combined with the airPLS-PCA-PSO-SVM model can be used for hepatitis B virus detection.