近年.刺激ラマン散乱顕微鏡の技術が話題になっています。 刺激ラマン散乱顕微鏡と呼ばれるこの技術は.外科医が手術中に患者の脳内のがん組織と正常な組織をよりよく区別するのに役立ち.その手術の安全性と正確性を向上させる可能性があります。 最近.脳に腫瘍がある22歳の博士課程の学生.ルーベン・ヒルが.英国で初めて.レーザー検出とスマートナイフを使用して脳腫瘍を正確に除去することに成功したと報告されました。 彼は脳腫瘍を除去するために例外的な手術を受けました：レーザー検出とスマートナイフという2つの新しい技術が使われたのです。 研究室の成果を手術室に応用した成功例として.この画期的な手術は精密手術における大きな革命となりました。 脳腫瘍は他のどの腫瘍よりも生命を脅かすものであり.その除去は神経組織が複雑に絡み合い.腫瘍組織とつながっている繊細な構造のため難しく.外科医が顕微鏡ではっきりと見ることができない場合もあります。 また.メスは周囲の正常な脳組織を傷つけることなく腫瘍組織を除去することを厳密に確認しなければならないため.がん組織を除去することは非常にリスクが高い。 いったん正常な組織を切ってしまうと.言語や聴覚などの機能が失われるなど.深刻な副作用につながる可能性があります。 新しいレーザープローブとスマートナイフは.これらのリスクを大幅に軽減し.外科医に組織ががんであるかどうかの情報を即座に提供することができます。 レーザープローブは.がん組織と健康な組織を区別し.レーザーは腫瘍のマッピングを術者に提供し.正確なレベルの切除を実現することができます。 ラマン分光分子による組織からの反射光を利用して組織を区別するレーザープローブは.カナダのバンクーバーに本社を置くerisante Technology社が開発・提供したもので.Vaqas氏によれば.ラマン分光法を人間の脳手術に応用した最初の成功例となる。 では.レーザーラマン分光法は.実際に他にどんなことができるのでしょうか？ がんは人間の健康と生命を脅かす最も深刻な病気の一つであり.早期診断と適時の治療ががん患者の生存率を向上させる最も効果的な方法である。 非侵襲的な検出技術であるラマン分光法は.がん組織と正常組織の構造上の違いを分子レベルで反映し.損傷のない物質の分子構造や組成に関する豊富な情報を提供することで.がんの早期診断に利用することができます。 皮膚がん.上咽頭がん.肺がん.胃がん.大腸がん.乳がん.前立腺がんの診断における研究の進展と.がん診断におけるラマン分光法の発展方向と応用展望をさらに展望し.がんの早期発見と診断技術の応用のための参考資料を提供する。 年.インドの物理学者ラマンが研究の中でラマン散乱の存在を発見し.それ以来.ラマン散乱の研究が盛んに行われてきたが.光源の制約から広く普及することはなかった。 ラマン分光法の弱点が完全に克服され.ラマン分光法が大きく発展し.科学研究に広く用いられるようになったのは.1960年代にレーザーが導入されてからである。 1974年になって.イギリスの科学者フライシュマンが.ピリジンのラマン信号を何らかの方法で増強できることを発見したが.それ以上増強のメカニズムを探ることはなかった。 1977年になって.Van DuyneとJeanmaireがFleischmannのグループと同じ系を系統的に研究し.粗いAg表面に吸着したピリジンのラマン散乱信号が.溶液相の同量のピリジンに比べて約6桁も増大することを発見し.この発見からSERSという言葉が生まれた。 医療の検出・診断技術の継続的な向上により.がんの早期臨床診断も急速に発達してきた。 しかし.ほとんどの場合.まだ生検を行う必要があります。 しかし.ほとんどの場合.診断には依然として生検が必要であり.侵襲性が高く患者へのダメージが大きい.発見が遅くがん細胞が広がる可能性がある.病理学に一定の知識が必要である.などの問題がある。 こうした課題を解決するため.研究者たちは.がんの早期診断を迅速かつ非侵襲的に行うための新しい分析手法の試行錯誤を続けています。 レーザーラマン分光法は.分子指紋と呼ばれる物質の分子構造や組成に関する豊富な情報を提供する非侵襲的な技術であり.分子レベルでの非破壊検出を可能にすると期待されている。 ラマン分光法は.従来の医療診断法と比較して.非破壊で非侵襲的に検出できる.分解能が高い.試薬が不要.高度に自動化できるなどの利点がある。 そのため.ラマン分光法の医療用検出・診断分野への応用が注目されている。 腫瘍の成長・発達の過程では.組織細胞内の物質の構造.形態.量が大きく変化する。 したがって.ラマン分光法は.がんの早期診断と適時治療にとって非常に重要であり.その結果.がん患者の生存確率を向上させることができる。 本稿では.様々な癌の検出と診断におけるラマン分光法の応用と研究の進展をレビューし.さらにこの分野におけるラマン分光法の応用を展望し.癌の早期検出と診断技術の応用に参考情報と指針を提供することを期待している。 1.1 ラマン分光法によるがんの検出と診断 1.1 ラマン分光法による皮膚がんの検出 皮膚がんには.主に基底細胞がん（BCC）.扁平上皮がん（SCC）.悪性黒色腫（MM）の3種類があり.その中でも基底細胞がん（BCC）.扁平上皮がん（SCC）.悪性黒色腫（MM）は最も多い。 基底細胞がんが最も一般的です。 基底細胞がんと扁平上皮がんは.速やかに治療すればほぼ完治しますが.悪性黒色腫は皮膚がんの中では最も頻度が低いものの.最も深刻で.速やかに治療しなければ死に至る可能性があります。 しかし.これらのがんは症状が似ているため.診断に困難があり.生検のために患者の組織の色素をすべて取り除くことは不可能であるため.非侵襲的かつ非侵襲的に検出・診断する方法が求められている。Nijssenらは.近赤外励起光源を用いて.基底細胞がん組織.真皮組織.上皮組織のラマン分光を求め.多変量解析により スペクトルを多変量統計解析とクラスター解析で分析し.組織分類モデルを確立したところ.感度100％.特異度93％でがん組織とその周囲の非がん組織を識別することができました。 彼らは.ラマン分光法が腫瘍の切除範囲を正確に決定できることを示し.基底細胞癌（BCC）の診断と治療に強力な理論的・実験的基礎を提供した。 Shortらは.結節性基底細胞癌腫瘍周辺のコラーゲンの変化を調べ.癌細胞の核における核酸.ヒストン.モータータンパク質を持つタンパク質の役割が.正常な表皮細胞における役割と異なることを明らかにした。 また.真皮組織のラマンスペクトルも取得し.がん細胞周辺の真皮組織のラマン線強度が940cm-1で増加し.1210cm-1と1270cm-1で著しく減少することから.腫瘍周辺部のコラーゲン含有量が少ないだけでなく構造的に変化していることがわかりました。 Pereiraらは.フーリエ変換ラマン分光法（FT-RS）を用いて扁平上皮癌と正常皮膚を区別するために.1064nmを励起光としてヒト皮膚生検のラマンスペクトルを調べたところ.正常組織では860cm-1と939cm-1のラマン分光線強度が癌組織での対応スペクトル強度より著しく高く.1555cmのスペクトル線強度は -Gniadeckaらは.近赤外フーリエ変換（NIRFT）ラマン分光法を用いてメラノーマと他の皮膚病変のラマンスペクトル特性を調査し.悪性メラノーマではタンパク質アミドIバンドの強度が低下し.脂質シグネチャーピークの強度が上昇することを明らかにしました。 また.ニューラルネットワークアプローチを用いたラマン分光法による悪性黒色腫の診断の感度と特異度はそれぞれ85％と99％に達した。 Huangらは.近赤外ラマン分光法（NIR-RS）を用いて皮膚メラニンのin vivoラマンスペクトルの取得に成功.そのスペクトルを解析したところ.1580 cm-1と1380 cm-1にそれぞれメラニンのラマンスペクトル メラニンの1580cm-1と1380cm-1のラマンスペクトルは.それぞれ芳香環の平面振動とC-C伸縮振動モードに属し.強度が高くブロードバンドであることがわかった。 ラマン分光法を用いて生体内条件で得られたメラニンのスペクトル信号は.ラマン分光法が皮膚のその場分析・診断のための非常に有効な臨床検査となる可能性を示唆している。 Chengらは.顕微鏡的ラマン分光法を用いて.ヒト皮膚毛包腫（PMX）のコンフォメーションと化学変化を解析し.正常皮膚と軟・硬PMX組織のラマン分光の間に有意差.特に1，665 cm-1 の また.硬いPMX組織のラマンスペクトルにおいて.アミドIに帰属する特性ピークが1655cm-1にシフトし.アミドIIIに帰属する特性ピークの強度が著しく減少していることがわかった。 これらの結果から.ラマン顕微鏡は正常な皮膚組織.柔らかいPMX組織.硬いPMX組織を効果的に区別することができることがわかった。 さらに.ラマン分光法は.異なる皮膚病変.特に癌組織の識別に高い精度を有し.悪性腫瘍のin situ分析および診断に大きな応用の可能性を持っています。 1.2 上咽頭癌と肺癌のラマン分光法 Lauらは.上咽頭生検のラマン分光法を用いて.各スペクトルの取得時間をわずか5秒とし.分析した結果.1290cm-1から1320cm-1と1420cm-1から1470cm-1の波数範囲のラマン分光強度は正常組織よりも癌組織で大きく.1530cm-1から1580cm-1の波数範囲のラマン分光強度は正常組織より癌組織で大きいことが判明しました。1530cm-1～1580cm-1の波数範囲では.正常組織のラマンスペクトルの強度が癌組織のそれよりも大きいことがわかった。 また.ラマン分光法を用いて.正常組織.がん組織.喉頭の扁平上皮乳頭腫について検討した。 ラマンスペクトルのピーク解析の結果.正常.癌.扁平上皮乳頭腫の感度はそれぞれ89%.69%.88%.特異度はそれぞれ86%.94%.94%であった。 目に見えるスペクトルの違いは.850cm-1から950cm-1.1200cm-1から1350cm-1のスペクトルバンドにあり.核酸ピークの相対強度は病変が悪性に進行するにつれて増加しました。 肺がんの早期光学的検出・診断におけるラマン分光法の実現可能性を検討するため.Huangらは高速拡散近赤外ラマン分光法（NIR-RS）を用いて.肺がんと正常気管支組織のスペクトル情報を調査しました。 その結果.肺がんと正常な気管支組織のラマンスペクトルには明確な違いがあることがわかった。 ラマンスペクトル線の強度比であるアミドI1 445/ アミドI1 655は.アミドI1 445 / アミドI1 655 >1のとき.検出された組織が正常であれば.肺の正常組織とがん組織を効果的に区別でき.アミドI1445/アミド I1 655 <1< span="">? アミドI1445/アミドI1 655 <1< span=">? 山崎らは.肺組織のラマンスペクトル取得のために.高い信号対雑音比を持ち.蛍光を回避できる新しい近赤外線マルチチャンネルラマンシステムを構築した。 本システムは.高いS/N比.蛍光干渉の回避.短い測定時間（1s）で肺組織のラマンスペクトルを取得することができました。 このシステムを用いて.210の肺がん組織と正常組織のラマンスペクトルを収集したところ.感度は91％.特異度は97％であった。 その結果.励起光として785nmを用いた場合にはラマン分光スペクトルが検出されず.励起光として1064nmを用いた場合には高いS/N比でラマン分光スペクトルを得ることができた。 Liらは.肺がん発症時の血清の蛍光スペクトルとラマンスペクトルを調べ.488nmと514.5nmを励起光として.がん患者グループの血清を週1回検査した。 その結果.β-カロテンに属する3つのラマンピーク（それぞれ539nm.544nm.556nmに位置）は強度が低下し.ついには消失した。 この実験結果から.肺がんの進行に伴いβ-カロテンの含有量が徐々に減少することが示唆され.肺がんの有無の診断の根拠とすることができる。 1.3 胃がん.大腸がんの検出 Lingらは.フーリエ変換ラマン（FT-Raman）分光法を用いて.胃がんおよび正常胃組織40例を調べた。 スペクトルの統計処理を行った結果.胃がん組織ではアミドI3 240/amide I2940,amide I1660/amide I1450,amide I1080/amide I1450が著しく高く（3240cm -1,2940 cm-1,1660 cm-11450 cm-1,1080 cm-1はそれぞれ.タンパク質N-Hと水のOH伸縮振動.脂質のC-H伸縮振動.タンパク質アミドIバンドと水のH-O-H可変角振動.CH3またはδCH2.核酸のPO伸縮振動）の特性ピーク位置であることがわかります。 したがって.これらの特徴は.組織が癌であるか否かを識別するためのベースの1つとして使用することができる。 Tang Weiyueらにより.胃静脈洞の正常組織と癌組織のラマンスペクトルが収集された。その結果.癌組織のラマンスペクトルでは.1089cm-1ラインが正常組織の対応するラインよりも著しく増強されており.1459cm-1ラインは分割されていることがわかった。 この情報を抽出することで.腫瘍組織の検出・解析における判断材料となることが期待される。 消化器がん細胞と正常細胞の違いを検出するために.Yanらは.共焦点マイクロラマン分光法を用いて.消化器がん患者の個々の細胞を調査しました。 その結果.がん細胞では.フェニルアラニンに属するスペクトル線の半値幅が1002cm-1で狭まり.白血球のスペクトル線の強度は低く.スペクトル線は少ないが.赤血球のスペクトル線の強度は高く.豊富であり.1620cm-1から1540cm-1の範囲でピロール環CN呼吸伸縮振動のスペクトル線が存在することが判明した。 胃がん細胞のラマンスペクトルは正常細胞のスペクトルと類似していたが.スペクトル線の強度が低下し.一部のスペクトル線が消滅していた。 Huangらは.悪性腫瘍を正常組織や良性腫瘍と区別するために近赤外ラマン分光法を用いた研究を行った。105個の大腸サンプルをラマン分光法で調べ.生体外条件で800cm-1から1800cm-1の波数範囲でラマン分光を収集した 1002cm-1から1445cm-1の強度比を横座標.1085cm-1から1445cm-1の強度比を縦座標として診断アルゴリズムを開発し.正常・良性組織から悪性腫瘍を識別する感度は100%.特異度は96.6%となった。 Chenらは.レーザー光ピンセットとラマン分光法を組み合わせて上皮癌の個々の細胞を調べ.収集したスペクトルに対して主成分分析を行い.その後対数回帰を行って.癌細胞を正常細胞から最もよく識別できるパラメトリック方程式を得た。 この診断モデルの総合感度は82.5％.特異度は92.5％であった。 Yanらの研究では.腸がん細胞のラマンスペクトルは弱く.多くのスペクトル線が消失していること.がん細胞内の場所によって蛍光強度が異なることがわかった。 このことから.ラマン分光法は.腸がんの早期発見・診断に有効な手段となることが示唆された。 1.4 乳がん検出におけるラマン分光法 Hakaらは.ラマン分光法を用いて.良性および悪性の乳房病変の微小石灰化の化学組成を分析し.I型シュウ酸カルシウムとII型ヒドロキシアパタイトに分類した。 タイプIは良性と診断され.タイプIIは良性と悪性の両方であった。 ラマンスペクトルの主成分分析により.タイプIIの微小石灰化を良性と悪性に区別でき.感度と特異度はそれぞれ88％と93％であった。 また.Hakaらは.脂肪とコラーゲンの適合係数をパラメータとする線形結合モデルを用いて.正常組織.線維組織.浸潤癌組織のラマンスペクトログラム130を識別し.感度94％.特異度96％の値を得た。 Bitarらは.フーリエ変換ラマン分光法FT-RSを用いて.正常乳房組織と異なる癌サブタイプを含む癌性乳房組織の研究を行った。 異なる組織のラマンスペクトルにおける特徴的なピークの強度変化を比較すると.正常組織.線維嚢胞組織.乳管がんin situ.壊死組織を示す乳管がんin situ.浸潤性乳管がん.コラーゲン浸潤乳管がん.浸潤性小葉がんの7種類の組織を区別することができた。 Zhao Yuanliらは.マイクロ共焦点ラマン分光法を用いて.手術で切除した40個の乳房腫瘍の周辺組織（腫瘤の端から約5mm）のラマンスペクトルを調査しました。 その結果.性質の異なる乳房腫瘤周辺組織のラマンスペクトルにおいて.1440/1530と1082/1156が区別でき.それぞれ1.25と1.03を境界として検出対象を識別・分類できることが示されました。 Yan Zhuan-Leungらは.正常な乳房細胞および乳がん患者のがん細胞のラマンスペクトルを研究した。 癌細胞のラマンスペクトルは全体的に弱く.DNAに起因する2つのリン酸骨格ピーク782cm-1.1084cm-1とデオキシリボースリン酸振動ピーク1155cm-1.1262cm-1の著しい減少.A型（DNA）コンフォメーションを特徴付けるピーク812cm-1と979cm-1の消滅.668cm-1の消滅と新しいピークが出現していたことが明らかになりました 1175cm-1の出現と905cm-1のスペクトルが6cm-1の赤方偏移で強調されていることから.DNAのリン酸骨格に何らかの切断があり.がん細胞の分裂と生殖を有効にコントロールできなくなることがわかる。 また.がん組織細胞のラマンスペクトルには.960cm-1にカルシウム硬化と密接に関係する強いクラスの特徴的なピークが見いだされた。 これらの研究により.乳がんの早期発見・診断のための強力な実験的基盤が整った。 1.5 前立腺がんの分光学的検出 Crowらは.ラマン分光法を用いて.BPHと悪性前立腺がんの生検をex vivo条件で調べ.前立腺がん組織ではBPH組織と比較してグリコーゲン濃度が低下し.核酸濃度が上昇することを発見した。 主成分分析を用いて線形判別モデルを構築し.異なる段階のがんグループのラマンスペクトルを識別することで.前立腺がんの等級分けを可能にした。Crowらは.さらに4種類の前立腺細胞株（LNCap.PCa2b.DUI45.PC3）を調べ.3つの主成分PC1.PC2.PC3を用いてPCA/LDA診断アルゴリズムを確立した。 PC1は核酸（721 cm-1 , 783 cm-1 , 1305 cm-1 , 1450 cm-1 , 1577 cm-1 ）.DNAバックボーン（827 cm-1 , 1096 cm-1 ）.無秩序なタンパク質（1250 cm-1 , 1658 cm-1 ）の増加濃度を.PC2はタンパク質αへリックス（935 cm-1 , 1263 cm-1, 1657 cm-1）.リン脂質（719 cm-1, 1094 cm-1, 1125 cm-1, 1317 cm-1）.PC3は脂質（1090 cm-1, 1302 cm-1, 1373 cm-1）.グリコーゲン（484 cm-1 ）.核酸（786 cm-1, 1381 cm-1 ）の濃度が減少していることを示します。 , 1576 cm-1）濃度が減少している。 PC3の値が大きく.PC2の値が0以下の場合.2つの細胞株DUI45, PC3を同定することができる。 PC2の値が0より大きく.PC3の値が0以下の場合.LNCapとPCa2bの2つの細胞株を同定することができる。 2.腫瘍検出におけるラマン分光法の展望 ラマン分光法は.非破壊.非侵襲.高解像度の検出法であり.がん診断においてその優位性が示されています。 しかし.信号が弱い.バックグラウンドの蛍光干渉を受けやすいなどの欠点があるため.ラマン分光法の応用は限られていました。 しかし.時間分解ラマン分光法やフーリエ変換赤外ラマン分光法などの様々なラマン分光法の応用とさらなる研究により.これらの限界を効果的に克服し.バイオメディカル分野への幅広い応用を可能にします。 レーザーピンセットや共焦点顕微鏡の開発により.がん組織の単細胞レベルでの診断が可能となり.がんの変化のメカニズムが明らかになり.より強力ながん診断の実験基盤が確立されることが期待されています。 光ファイバー技術の導入により.皮膚を含む幅広い組織のリアルタイムなその場測定が可能となり.患者のリスクを軽減しながら.リアルタイムで効果的な診断が可能となり.患者の生存確率の向上が期待されます。 結論として.サンプル研究の蓄積.研究方法と機器の改善.統計モデルの最適化.そして様々な技術とラマン分光法の完璧な組み合わせにより.ラマン分光法は実験研究から臨床診断への応用へと確実に進み.がん研究および臨床診断に広く利用されることになるでしょう。