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    激光誘導(dǎo)擊穿光譜定量分析全血中的鋰元素

    2024-08-30 00:00:00任文心楊亮趙韓王奕朦黃達(dá)戴鑫華林慶宇段憶翔
    分析化學(xué) 2024年4期
    關(guān)鍵詞:定量分析血液

    關(guān)鍵詞 激光誘導(dǎo)擊穿光譜;血液;鋰元素;定量分析;偏最小二乘法

    血液快速檢測(cè)是藥物代謝監(jiān)測(cè)的重要方式之一[1]。鋰(Li)鹽是一種常用的情緒穩(wěn)定劑,被廣泛用于雙向情感障礙的臨床治療。然而, Li 鹽的治療用藥劑量和中毒量相接近,且副作用強(qiáng),不同患者個(gè)體對(duì)藥物的敏感差異較大,在臨床中很難把控用藥劑量[2]。因此,持續(xù)準(zhǔn)確地監(jiān)測(cè)患者血鋰水平,對(duì)及時(shí)發(fā)現(xiàn)Li中毒、指導(dǎo)臨床有效用藥及確保用藥安全具有至關(guān)重要的作用。當(dāng)前,血鋰水平的臨床檢測(cè)方法主要有原子發(fā)射光譜法(Atomic emission spectrometry, AES)和原子吸收光譜法(Atomic absorption spectroscopy,AAS)[3]。這些方法需要對(duì)全血臨床樣本進(jìn)行酸化分離及化學(xué)消解,普遍存在分析流程復(fù)雜、檢測(cè)實(shí)驗(yàn)耗時(shí)長(zhǎng)等問(wèn)題,對(duì)血鋰含量的快速、便捷監(jiān)測(cè)能力不足[4]。因此,為確保患者用藥安全有效,及時(shí)掌握血鋰代謝水平,研發(fā)更加簡(jiǎn)單快速的血鋰含量檢測(cè)方法至關(guān)重要。

    激光誘導(dǎo)擊穿光譜(Laser-induced breakdown spectroscopy, LIBS)是一種基于激光剝蝕產(chǎn)生等離子體發(fā)射光譜的元素分析技術(shù),被廣泛用于食品檢測(cè)、能源檢測(cè)[5]、海洋探測(cè)[6]和生物醫(yī)學(xué)[7]等領(lǐng)域,具有分析速度快、無(wú)需復(fù)雜樣本預(yù)處理等顯著特點(diǎn)[8],可實(shí)現(xiàn)低取樣量條件下的實(shí)時(shí)分析[9]。對(duì)血液基質(zhì)的快速檢測(cè)是目前該技術(shù)的研究熱點(diǎn)之一,主要集中在對(duì)血液中腫瘤標(biāo)志物和血源性疾病的檢測(cè)識(shí)別[10]。Cheung 等[11]首次采用LIBS 測(cè)定了人血細(xì)胞中的K 和Na,檢測(cè)結(jié)果的相對(duì)標(biāo)準(zhǔn)偏差小于9%;Chu 等[12]采用LIBS 對(duì)不同患者血液樣本進(jìn)行直接分析,結(jié)合極限學(xué)習(xí)機(jī)和隨機(jī)森林算法診斷鼻咽癌,準(zhǔn)確率高達(dá)98.33%;Berlo 等[13]采用LIBS 和機(jī)器學(xué)習(xí)相結(jié)合區(qū)分SARS-CoV-2 陽(yáng)性和非陽(yáng)性的供體血清,準(zhǔn)確率達(dá)到95%。Feng 等[14]采用便攜式LIBS 儀器快速定量分析血清中K、Na 和Ca 等電解質(zhì)元素,具有極佳的線性預(yù)測(cè)精度,進(jìn)一步證實(shí)了LIBS 儀器是實(shí)時(shí)臨床檢測(cè)的優(yōu)秀工具。LIBS 技術(shù)和機(jī)器學(xué)習(xí)算法相結(jié)合,可快速獲得復(fù)雜基質(zhì)光譜數(shù)據(jù)和準(zhǔn)確的定量結(jié)果,從而提高對(duì)疾病發(fā)展的診斷能力,輔助臨床治療。

    本研究建立了一種無(wú)需對(duì)臨床血液樣品進(jìn)行復(fù)雜預(yù)處理的血鋰濃度LIBS 快速檢測(cè)新方法,在分析過(guò)程中無(wú)需離心分離,可直接對(duì)全血進(jìn)行分析,結(jié)合偏最小二乘法(Partial least" squares, PLS)建立Li 元素的定量模型,進(jìn)而實(shí)現(xiàn)快速準(zhǔn)確預(yù)測(cè)未知樣品的血鋰水平,為未來(lái)臨床床旁檢測(cè)提供了一種簡(jiǎn)便高效的新方法。

    1 實(shí)驗(yàn)部分

    1.1 儀器與試劑

    LIBS-Tracer 便攜式激光誘導(dǎo)擊穿光譜儀(成都艾立本科技有限公司);PinAAcle 900T 原子吸收光譜儀(美國(guó)PerkinElmer 公司)。采血卡(FAT 標(biāo)準(zhǔn)卡,英國(guó)Whatman 公司);鋰標(biāo)準(zhǔn)溶液(GSB 04-1734-2004, 1000 μg/mL);HNO3(蘇州晶銳化學(xué)有限公司)。雙向情感障礙患者血液樣本由四川大學(xué)華西醫(yī)院提供。

    1.2 實(shí)驗(yàn)裝置

    本研究所使用的儀器為便攜式激光誘導(dǎo)擊穿光譜儀,其工作原理如圖1所示。該儀器采用Nd:YAG激光器,波長(zhǎng)為1064 nm, 脈沖重復(fù)頻率為1 Hz, 脈沖能量為100 mJ。儀器在180~800 nm波長(zhǎng)范圍內(nèi)能提供0.1 nm的光譜分辨率。樣品放置在XYZ三維樣品臺(tái)上,通過(guò)激光剝蝕產(chǎn)生等離子體,光纖探頭接收等離子體中的光譜信號(hào)并傳輸至光譜儀,光譜儀通過(guò)控制系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)外觸發(fā)同步。光譜儀延遲時(shí)間設(shè)置為1.5 μs。

    1.3 實(shí)驗(yàn)方法

    本研究對(duì)不經(jīng)分離消解等預(yù)處理的全血樣本進(jìn)行分析,隨機(jī)抽取45 例雙向感情障礙患者的血液樣本為研究對(duì)象,所有患者均根據(jù)醫(yī)囑用藥,用藥時(shí)間均在1 個(gè)月以上。抽取患者EDTA-K2 抗凝靜脈血,取血時(shí)間為末次服藥后12 h, 采用臨床常用的血卡為基底材料,將血卡粘貼在四氟乙烯底板上制成樣品板。取2.0 μL 血液樣品滴加在血卡上,用鹵素?zé)艨焖俸娓桑ā? min), 干燥后形成圓點(diǎn)狀血斑,采集血斑樣品表面光譜數(shù)據(jù)。為減小激光能量波動(dòng)對(duì)定量分析結(jié)果的影響,每個(gè)譜圖分別由5 次重復(fù)測(cè)量的光譜平均所得,每個(gè)血斑樣品均隨機(jī)選取65 個(gè)不同位點(diǎn)的光譜分析。采用AAS 標(biāo)準(zhǔn)方法分別分析全血樣本和經(jīng)分離處理后的血漿樣本,并將結(jié)果進(jìn)行對(duì)比分析。樣品制備和實(shí)驗(yàn)過(guò)程如圖2 所示。本研究符合《赫爾辛基宣言》,并獲得了四川大學(xué)華西醫(yī)院倫理委員會(huì)批準(zhǔn)。

    2 結(jié)果與討論

    2.1 構(gòu)建定量模型的參數(shù)優(yōu)化

    在全血樣本的LIBS 光譜圖(圖3)中,血液樣本中存在的Mg、Ca、K、Na 和Li 等元素的特征譜線清晰可見(jiàn), LIBS 對(duì)全血樣本的定性分析能力突出。然而, Li 位于670.776和670.791 nm 處的兩條特征發(fā)射譜線自身相互重疊,位于610.354 和610.365 nm 處的另外兩條特征譜線與Ca 位于610.272 nm 處的特征譜線相互干擾,這些光譜重疊會(huì)導(dǎo)致單變量線性回歸定量分析模型難以獲得理想的定量分析結(jié)果,而多變量回歸模型考慮了多個(gè)解釋變量之間的相互關(guān)系,綜合考慮了多個(gè)因素對(duì)響應(yīng)變量的影響,減少了由于忽略其它潛在因素而導(dǎo)致的誤差,更全面地捕捉了系統(tǒng)的復(fù)雜性和多樣性,因此,本研究以605~675 nm 光譜帶作為輸入,構(gòu)建Li 元素的PLS 多變量回歸模型,有望更好地適應(yīng)血液復(fù)雜基質(zhì)下Li元素分析的特殊情況,提供更可靠的分析結(jié)果。PLS 算法是在多元回歸和主成分分析的基礎(chǔ)上發(fā)展起來(lái)的一種分析方法,尤其適用于小樣本分析,對(duì)多重共線性具有強(qiáng)魯棒性。在構(gòu)建PLS 定量分析模型時(shí),隨機(jī)選擇30 組血液樣本的光譜數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練集, 10 組血液樣本作為測(cè)試集,其余5 組作為驗(yàn)證集。驗(yàn)證集不參與模型的訓(xùn)練與優(yōu)化,只用于檢驗(yàn)?zāi)P偷亩糠治鲂Ч?/p>

    PLS 算法的參數(shù)優(yōu)化對(duì)定量分析模型的性能提升至關(guān)重要,合適的參數(shù)能夠提高模型的準(zhǔn)確性和魯棒性。潛變量的數(shù)量是影響PLS 模型定量分析效果的關(guān)鍵因素,對(duì)其進(jìn)行優(yōu)化可有效防止過(guò)擬合,提高模型的泛化能力。在低樣本量條件下,本研究選擇五折交叉驗(yàn)證方法進(jìn)行潛變量?jī)?yōu)化,通過(guò)計(jì)算交叉驗(yàn)證均方根誤差(Root mean square error of cross validation, RMSECV)后選擇最小值所對(duì)應(yīng)的數(shù)值確定最佳潛變量數(shù)。均方根誤差RMSEVi 和總的均方根誤差平均值RMSECV 的計(jì)算公式如下:

    潛變量的數(shù)量在1~23范圍內(nèi)的Li元素含量PLS定量分析模型交叉驗(yàn)證結(jié)果見(jiàn)圖4,基于血漿樣品中Li元素含量所建立的PLS-血漿(PLS-plasma)LIBS模型和基于全血樣品中Li元素含量所建立的PLS-全血(PLS-whole blood)LIBS 模型均在潛變量數(shù)為6 時(shí)達(dá)到了最低的RMSECV 值(分別為0.5877 和0.5672),因此,在優(yōu)化PLS算法中選擇潛變量數(shù)為6。

    2.2 定量分析模型的構(gòu)建及評(píng)估

    分別以血漿中Li 元素含量為血鋰濃度定標(biāo)值構(gòu)建PLS-血漿模型和以全血中Li 元素含量為血鋰濃度定標(biāo)值構(gòu)建PLS-全血模型,所得到的定標(biāo)曲線如圖5所示。PLS-血漿模型的預(yù)測(cè)決定系數(shù)(R2)達(dá)到0.9923,PLS-全血模型的R2為0.9844。

    為進(jìn)一步評(píng)估模型的準(zhǔn)確性和有效性,以預(yù)測(cè)均方根誤差(Root mean square error of prediction, RMSEP)和測(cè)試集的相對(duì)標(biāo)準(zhǔn)偏差(Relative standard deviation, RSD)作為評(píng)價(jià)指標(biāo),對(duì)模型預(yù)測(cè)結(jié)果進(jìn)行準(zhǔn)確性及精密度評(píng)價(jià),其計(jì)算公式如下:

    根據(jù)計(jì)算可知, PLS-血漿模型的RMSEP 值為0.204 μg/mL,定量分析結(jié)果的RSD為2.14%, R2為0.992;PLS-全血模型的RMSEP 值為0.728 μg/mL,定量分析結(jié)果的RSD 為3.45%, R2為0.984。以上結(jié)果表明,相較于PLS-全血模型, PLS-血漿模型具有更優(yōu)的R2、更低的RMSEP 以及更小的測(cè)試集樣品RSD。因此,基于血漿定標(biāo)值所建立的LIBS 模型對(duì)全血中Li 元素定量分析效果更佳,具有優(yōu)異的定量分析精度和穩(wěn)定性。在實(shí)驗(yàn)過(guò)程中,血液樣本暴露在空氣中會(huì)發(fā)生氧化或分解,并且血液中的血細(xì)胞可能會(huì)隨著時(shí)間變化而發(fā)生凝聚或沉降,這些因素都會(huì)影響血液樣本的穩(wěn)定性,從而導(dǎo)致不同時(shí)間內(nèi)樣品的分析結(jié)果有較大差異。

    2.3 定量分析模型的應(yīng)用驗(yàn)證

    選擇未參與PLS 定量分析模型訓(xùn)練的剩余5 組血液樣本,進(jìn)行定量分析模型的應(yīng)用性能驗(yàn)證,并將預(yù)測(cè)的Li 元素含量和AAS 標(biāo)準(zhǔn)方法的測(cè)量結(jié)果進(jìn)行對(duì)比。由表1 可知,無(wú)論是PLS-血漿模型,還是PLS-全血模型,對(duì)血液中Li 元素濃度預(yù)測(cè)結(jié)果的誤差都較小,說(shuō)明PLS 模型在處理LIBS 數(shù)據(jù)時(shí)能夠準(zhǔn)確地分析樣本中Li 元素含量變化,具有較好的定量分析預(yù)測(cè)性能。本研究初步驗(yàn)證了LIBS 技術(shù)測(cè)定血液中Li 元素濃度的可行性,在后續(xù)工作中將繼續(xù)研究樣本中的特定特征,探索模型性能在不同樣本之間的差異,提高模型的泛化性和預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性。

    3 結(jié)論

    本研究以臨床血液樣本為實(shí)驗(yàn)對(duì)象,在較低的取樣量條件下,通過(guò)LIBS技術(shù)結(jié)合PLS算法構(gòu)建了血鋰定量分析模型,并對(duì)比了基于血漿及全血兩種定標(biāo)值的模型差異。相較于當(dāng)前臨床所用的檢測(cè)技術(shù),LIBS技術(shù)具有快速便捷的技術(shù)優(yōu)勢(shì),有望實(shí)現(xiàn)床旁檢測(cè),在快速檢測(cè)血液中Li 元素含量方面具有良好的應(yīng)用前景。本研究為未來(lái)LIBS技術(shù)在醫(yī)學(xué)檢測(cè)方面的應(yīng)用提供了參考,后續(xù)將深入對(duì)比不同定量分析算法的模型差異性,考慮不同實(shí)驗(yàn)條件和樣本處理方式對(duì)結(jié)果的影響,并結(jié)合更大樣本量的驗(yàn)證,進(jìn)一步提高LIBS技術(shù)在血液成分定量分析方面的可靠性和穩(wěn)定性,從而擴(kuò)大LIBS技術(shù)在臨床醫(yī)療中的應(yīng)用范圍。

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