目的：克罗恩病 (Crohn's disease, CD) 是一种慢性复发性炎症性肠病，病程迁延，常需进行多次有创内镜检查评估病情。目前无创诊断和判别 CD 患者不同临床状态的研究尚少。表面增强拉曼光谱 (Surface-enhanced Raman spectroscopy, SERS) 技术可快速提供样本中特定代谢成分的诊断信息。我们先前的研究表明尿液拉曼光谱可无创区分 CD 患者与健康对照者。本研究旨在评价通过尿液 SERS 检测无创判别 CD 疾病不同特征的价值。
方法：收集诊断明确的 100 例活动期 CD (active CD, aCD) 和 88 例缓解期 CD (inactive CD, iCD) 患者的晨尿进行 SERS 检测获得相应特征性变化的光谱，基于主成分分析 (principal component analysis, PCA)-支持向量机 (support vector machine, SVM) 的分析方法分别建立分类诊断模型判别 CD 患者的不同疾病特征。
结果：基于所获得的一组 16 个特征性变化的拉曼光谱，我们建立的分类模型区分 aCD 与 iCD 患者的曲线下面积 (area under the curve, AUC) 明显高于粪钙卫蛋白 (0.856 vs 0.596, P=0.02)。该预测模型与内镜下疾病活动度呈负相关 (r = -0.616, P<0.0001)，留一交叉法验证后的模型准确性仍达 75.5% (灵敏度为 81%，特异度为 69.3%)。基于强度明显变化的 1643 cm^-1 特异谱峰，我们进一步建立了区分结肠型与小肠型 CD 患者的预测模型 (准确性 63.6%)；而一组包含了 11 个特异性光谱成功建立的判别抗肿瘤坏死因子药物应答者治疗前、后的光谱变化预测模型，准确性达 91.2%。SERS 可检测到 CD 患者尿液中氨基酸、蛋白质、脂质及其他代谢成分的变化。
结论：尿液拉曼光谱的特征性变化可反映代谢成分的改变。尿液 SERS 可成为一种可判断 CD 疾病特征的较好的无创工具，具有良好临床应用潜力。
关键词：克罗恩病，尿液，拉曼光谱；疾病特征