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2.1 利用拉曼光譜實時預測亞類獨立的定量單抗的可能性

Denizhan Yilmaz等人首次利用拉曼光譜技術成功實現(xiàn)了對單克隆抗體（mab）濃度的實時預測。通過使用三種不同的CHO細胞系生產(chǎn)mab，研究人員采用激光器為785nm的拉曼光譜儀連續(xù)采集光譜數(shù)據(jù)，選取900~1840cm?1的光譜區(qū)域進行分析。通過二階多項式導數(shù)和標準正態(tài)變量變換（SNV）預處理，消除了噪聲和熒光信號的干擾，構建了一個定量模型，校驗集與測試集結(jié)果如圖1所示。

2.2 雙模態(tài)單抗體法

Johns Hopkins University的Zheng P等人開發(fā)了一種結(jié)合峰免疫分析和表面增強拉曼光譜（SERS）的雙模態(tài)單抗體方法，用于精確檢測小分子，如血清中的游離甲狀腺素（T4）和睪酮。

該方法利用兩種獨立的信號轉(zhuǎn)導機制，通過SERS技術放大特定拉曼峰，有效預測分析物濃度并減少信號偽影。實驗建立了基于1075cm?1和1580cm?1峰值的游離T4濃度回歸模型，展現(xiàn)了高預測準確性（r2分別為0.90和0.88）。此外，通過分析MBA在1580cm?1處的峰值偏移，進一步建立了與游離T4濃度對數(shù)呈良好相關性的回歸模型（r2為0.92），結(jié)果見圖2。

這項研究創(chuàng)新性地提出了一種基于SERS峰強度和位移的小分子檢測方法，并結(jié)合3D打印技術，為生物傳感領域提供了一種高通量、可擴展的檢測策略。

2.3 基于譜聚類和SCRS的細胞生長檢測方法

吉林大學李新立等人開發(fā)了一種基于譜聚類和單細胞拉曼光譜（SCRS）的方法，用于實時監(jiān)測單細胞微生物的生長和代謝變化。該方法使用SG平滑、airPLS算法，通過共聚焦顯微鏡采集實驗組樣本大腸桿菌菌液和驗證組樣本枯草芽孢桿菌菌液在三個生長時期的樣本，三個生長時期測量的光譜見圖3。

實驗使用t-SNE算法將高維的SCRS數(shù)據(jù)應用t-SNE投影到二維平面，對數(shù)據(jù)進行聚類，當簇為3時聚類效果最優(yōu)，并將樣本在三個生長時期進行了準確的聚類，聚類結(jié)果見圖4。

2.4 拉曼光譜技術對貝伐珠單抗溶液進行定量分析

在Michail Lykouras等人的研究中，他們利用拉曼光譜技術對貝伐珠單抗溶液進行定量分析，以提高生物制藥領域中藥物濃度測定的準確性。

通過采集干燥阿瓦斯丁?溶液和二水海藻糖的拉曼光譜并進行減法處理，研究者得到了與標準貝伐單抗光譜相似的減譜（生成的減譜見圖5中的紅線部分），從中識別出與特定氨基酸殘基相關的特征峰值，實驗結(jié)果見圖5。

隨后，通過對不同濃度樣本的光譜測量和曲線校準，確立了在3.75–25.00 mg/mL范圍內(nèi)的高線性關系（R2 > 0.99）。此外，研究還確定了最佳的測量區(qū)域，即咖啡環(huán)中間距離外部邊緣25μm到125μm的區(qū)域，以實現(xiàn)精確的定量分析。

這項研究表明，拉曼光譜技術能夠達到低于藥物治療所需貝伐珠單抗最低濃度的檢測限，為藥物質(zhì)量控制提供了一種有效的分析方法。

實驗使用MCR-ALS算法，將樣本光譜中葡萄糖與發(fā)酵液拉曼特征分離，分離后結(jié)果見圖12。其中a為葡萄糖的標準參考光譜，b為MCR-ALS算法分離的葡萄糖光譜，在拉曼位移為500cm-1、600cm-1、1100cm-1、1400cm-1附近多處，參考光譜與分離光譜有多處重疊的拉曼特征峰，可以被認為與葡萄糖分子結(jié)構相關。

表 1 預測集結(jié)果