前列腺癌是全球男性發病率最高的惡性腫瘤，也是我國發病率增速最快的癌種之一。根治性前列腺切除術是治療局限性前列腺癌的主要手段，但術中腫瘤邊界識別不清導致陽性手術切緣發生率高達15%–40%，成為術后復發的主要風險因素。如何在徹底切除腫瘤的同時，最大限度保留患者功能組織，是臨床面臨的重大挑戰。
11月18日，中國科學院深圳先進技術研究院醫學成像科學與技術系統全國重點實驗室鄭海榮院士、楊慧研究員團隊與復旦大學李聰教授、王杭主任醫師、余錦華教授等合作，在Nature Biomedical Engineering上發表題為"Label-free Navigation System for in-situ Grading Prostate Tumor Malignancy via Tissue pH and Prostate-Specific Antigen Activity"的研究論文。研究團隊成功研制了一套基于表面增強拉曼散射（SERS）與微流控技術的術中導航系統，實現前列腺癌惡性程度的原位、快速、無標記分級。
該系統主要由微流控采樣、SERS檢測陣列、AI智能分析模塊組成。團隊研發的非對稱通道微流控采樣筆（NanoDraw）結合氣液反饋控制，實現了對組織表面標志物的自動化、無損、連續提取，單點采樣僅需6秒，有效避免交叉污染。采樣后液滴被自動轉移至高靈敏度SERS陣列，通過功能化拉曼報告分子同步檢測組織酸度（pH）與前列腺特異性抗原（PSA）活性，實現對腫瘤惡性程度的雙重識別。系統內SERS陣列結構均一、信號穩定，具備優異的拉曼增強性能。結合團隊構建的二維遞歸圖-卷積神經網絡（2D-CNN）AI分析模型，系統可在2秒內完成光譜解析與生物標志物定量輸出，精準識別Gleason分級分組GG≥3的高級別腫瘤區域。
在涉及144例前列腺癌患者的臨床試驗中，該系統對高級別腫瘤（GG≥3）識別的AUC值達0.890，展現出優異的臨床轉化潛力。該系統全流程自動化、無需外源標記物，具備成為術中“實時病理”技術的潛力，有望顯著降低陽性切緣率，改善患者預后。
楊慧研究員指出：“這項技術的核心目標，就是為外科醫生裝上一雙‘分子眼睛’。在手術中，傳統方法很難實時看清腫瘤的惡性邊界。我們的系統通過在體、無損采樣，幾分鐘內就能生成一張腫瘤的‘惡性程度地圖’。醫生可以根據這張地圖，果斷切除高風險區域，同時放心保留低風險組織，這為實現‘最大化腫瘤切除、最小化功能損傷’這一臨床黃金法則提供了切實可行的技術路徑。”
本研究得到了國家重大科研儀器研制項目、國家杰出青年科學基金、上海市衛健委交叉學科前沿項目等多項支持。目前，團隊正積極推進該設備的產業化與臨床應用轉化，并探索其與腹腔鏡、手術機器人等微創手術平臺的集成能力。
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