组学技术的迅速发展，在塑造精准医学方面极具应用潜力。新的组学方法可以实现快速准确的数据收集和与临床信息的集成，对开创医疗保健的新时代至关重要。在此，爱荷华州立大学Rizia Bardhan强调了拉曼光谱（RS）作为一种新兴的组学技术在使用具有临床意义样品和模型的临床相关应用中的实用性。

本文要点：

1) 作者讨论了RS的使用，它既是一种探测生物材料内在代谢物的无标记方法，也是一种标记方法，其中来自与纳米颗粒（NP）偶联的拉曼信号作为追踪体内蛋白质生物标志物和高贯穿程蛋白质组学的间接测量。作者总结了机器学习算法用于处理RS数据，以便准确检测和评估治疗反应，特别是针对癌症、心脏病、胃肠病和神经退行性疾病的治疗反应。

2) 作者还强调了RS与组学方法的整合，以获得整体诊断信息。此外，作者详细介绍了利用生物拉曼静默区克服传统金属NP挑战的非金属NP。作者还展望了未来方向，使RS成为一种彻底改变精准医学的临床方法。

参考电竞投注官网 ：

Gabriel Cutshaw et.al The Emerging Role of Raman Spectroscopy as an Omics Approach for Metabolic Profiling and Biomarker Detection toward Precision Medicine Chem. Rev. 2023

DOI: 10.1021/acs.chemrev.2c00897

https://pubs.acs.org/doi/10.1021/acs.chemrev.2c00897