脑胶质瘤是中枢神经系统最常见的恶性肿瘤，具有高增殖、高侵袭、高异质性、高治疗抵抗、高复发以及高死亡率的“六高”特征。据统计，高级别胶质瘤患者的平均中位生存时间往往仅12个月。此外，脑胶质瘤多见于儿童，居于儿童恶性肿瘤死亡率的第二位。

首先，由于胶质瘤弥漫浸润生长的特性，使胶质瘤与正常脑组织之间的边界并无明确的影像学边界，进而导致基于术中导航系统的手术切除边界不明确，这也是脑胶质瘤复发及恶化的重要原因。目前，神经病理医生可对切除组织进行简单荧光染色后，通过激光共聚焦显微镜观测肿瘤存在与否，校正术中导航结果，提高手术切除准确度。但该方法存在过度依赖病理医师经验、主观干扰因素偏多，病理反馈速度较慢（需15分钟以上）等缺陷，进而延误病人治疗。免疫组化、免疫荧光及质谱等相关设备的检测结果相对准确，但耗时更长、不适合手术实时指导。因此，如何能够实现对脑胶质瘤组织进行实时快速诊断，进而对手术切除范围进行反馈参考，是本领域技术人员亟需解决的关键问题。

表面增强拉曼散射（SERS）是在纳米颗粒表面和界面上产生的一种非弹性光学效应。当分子吸附在粗糙的贵金属表面时，它们的拉曼信号可以增强106、1014倍。SERS技术的检测灵敏度极高，甚至可达到单分子检测的水平，且具有无损检测、快速检测和原位测量等诸多优点。SERS光谱特征带窄，可提供丰富的分子指纹信息。因此，该光谱技术特别适用于生物系统和细胞相关的检测系统。近年来，基于SERS技术的肿瘤分析研究一直是生物医学领域的热点，尤其是胶质瘤边界的识别。比如，Xu等人通过银纳米粒子自组装成膜以及响应性SERS报告因子4-巯基吡啶制备了传感芯片，4-巯基吡啶的SERS特征峰比在不同的pH条件下有规律地变化，通过测定间质液pH值来确定胶质瘤浸润的边界（Talanta 2022，250：123750）。然而，作者只在小鼠神经胶质瘤细胞中对该方法进行了初步的验证，在真实样本中，生物环境中丰富的谷胱甘肽等生物硫醇可以通过配体交换取代连接在贵金属表面的硫代配体，破坏SERS纳米探针，导致检测信号失真和定量不准确。此外，这种间接检测的方法不利于对肿瘤信息的收集。Zhou等人使用便携式拉曼分析仪对人类胶质瘤进行了研究，并采用主成分分析-支持向量机机器学习方法区分胶质瘤组织与正常组织和胶质瘤分级。与组织病理学作为金标准相比，该技术对胶质瘤的识别准确率只有80%（Cancers 2023，15，1752.）。除了上述工作外，目前对于胶质瘤的识别仅限于二分类的方法，只进行“有”或“无”的分析，无法提供更精准的肿瘤浸润比例的信息、为术中实时导航提供参考与校准依据。

本发明公开了基于拉曼光谱的胶质瘤边界识别技术，属于肿瘤诊断领域。本发明通过在二硫化钼（MoS₂）纳米片上原位合成金纳米花结构，并结合三种可靶向胶质瘤细胞的适配体，制备了胶质瘤传感SERS基底。利用机器学习确定胶质瘤切除碎片样品中肿瘤细胞比例，进而为术中实时导航提供参考与校准依据。该方法具有快速、准确及高灵敏的优势。本发明所公开的检测技术可在2分钟内获得结果，极大提高临床诊断效率，实现术中分子病理诊断，具有重大的临床意义。

与现有技术相比本发明的有益效果：

SERS基底的扫描电镜图

基于修饰后SERS基底的分类结果