Возможности применения спектроскопии комбинационного рассеяния света в фенотипировании пациентов с сепсисом (обзор литературы)

Введение. Сепсис остается одной из основных причин летальности в отделениях интенсивной терапии. Гетерогенность популяции этих больных определяет необходимость поиска новых технологий стратификации его тяжести. Одним из таких методов является спектроскопия комбинационного рассеяния света (СКРС), позволяющая проводить молекулярный анализ биологических жидкостей без длительной пробоподготовки.

Цель – провести анализ возможностей применения СКРС для фенотипирования пациентов с сепсисом.

Материалы и методы. Проведен обзор современных исследований, в которых СКРС использовали для выявления биомаркеров воспаления, бактериальных патогенов и оценки иммунного ответа у пациентов с сепсисом.

Результаты. Отмечено, что технология СКРС демонстрирует высокую чувствительность и специфичность при диагностике инфекционных процессов, включая определение антибиотикочувствительности и мониторинг лечения в реальном времени. Основными ограничениями метода остаются высокая стоимость оборудования и необходимость квалифицированного персонала.

Заключение. Развитие портативных систем и алгоритмов автоматической обработки спектров способствует расширению клинического применения СКРС.

1. Вершинина М. Г. Диагностика сепсиса на основе микробиологических, молекулярно-генетических и иммунохимических исследований: дисс. … док. мед. наук. – Российский университет дружбы народов. – 2023. URL: https://www.dissercat.com/content/sravnitelnaya-kharakteristika-biomarkerov-infektsii-upatsientov-v-otdeleniyakh-reanimatsii (дата обращения: 20.11.25).

2. Косова А. А., Чалапа В. И. Инфекции, связанные с оказанием медицинской помощи, в стационарах России: опыт мета-анализа заболеваемости // Здоровье населения и среда обитания. – 2018. – № 12. – С. 57–64.

3. Юшина А. А., Асеев В. А., Левин А. Д. Разработка мер для метрологического обеспечения спектроскопии комбинационного рассеяния // Эталоны. Стандартные образцы. – 2023. – Т. 19, № 1. – С. 51–64. https://doi.org/10.20915/2077-1177-2023-19-1-51-64.

4. Arend N., Pittner A., Ramoji A. et al. Detection and differentiation of bacterial and fungal infection of neutrophils from peripheral blood using Raman spectroscopy // Analytical Chemistry. – 2020. – Vol. 92, № 15. – P. 10560–10568. https://doi.org/10.1021/acs.analchem.0c01384.

5. Bellon Pizarro K. N., Rolando J. C., Maron J. L. et al. Ultrasensitive detection of six sepsis-associated proteins in neonatal saliva // Biosensing. – 2025. – Vol. 2. – P. 3. https://doi.org/10.1038/s44328-025-00026-1.

6. Chakradhar A., Baron R. M., Vera M. P. et al. Plasma renin as a novel prognostic biomarker of sepsis-associated acute respiratory distress syndrome // Sci Rep. – 2024. – Vol. 14. – P. 6667. https://doi.org/10.1038/s41598-024-56994-3.

7. Chen W., Qiu M., Paizs P. et al. Universal, untargeted detection of bacteria in tissues using metabolomics workflows // Nat Commun. – 2025. – Vol. 16. – P. 165. https://doi.org/10.1038/s41467-024-55457-7.

8. De Plano L., Fazio E., Rizzo M. et al. Phage-based assay for rapid detection of bacterial pathogens in blood by Raman spectroscopy // J Immunol Methods. – 2019. – Vol. 465. – P. 45–52. https://doi.org/10.1016/j.jim.2018.12.004.

9. Eberhardt K., Stiebing C., Matthäus C. et al. Advantages and limitations of Raman spectroscopy for molecular diagnostics: an update // Expert Rev Mol Diagn. – 2015. – Vol. 15. – P. 773–787. https://doi.org/10.1586/14737159.2015.1036744.

10. Ghosh S. Quantum dot based aptasensors for the detection of biomolecules with related Raman/SERS spectral analysis. Thesis. University of Illinois Chicago. – 2019. https://doi.org/10.25417/uic.12481091.v1.

11. Haddock N. L., Barkal L. J., Ram-Mohan N. et al. Phage diversity in cell-free DNA identifies bacterial pathogens in human sepsis cases // Nat Microbiol. – 2023. – Vol. 8. – P. 1495–1507. https://doi.org/10.1038/s41564-023-01406-x.

12. Huang J., Zhang D., Zu Y. et al. Procalcitonin detection using immunomagnetic beads-mediated surface-enhanced Raman spectroscopy // Biosensors. – 2024. – Vol. 14, № 4. – P. 164. https://doi.org/10.3390/bios14040164.

13. Kayambankadzanja R., Schell C., Namboya F. et al. The prevalence and outcomes of sepsis in adult patients in two hospitals in Malawi // Am J Trop Med Hyg. – 2020. – Vol. 102, № 4. – P. 896–901. https://doi.org/10.4269/ajtmh.19-0320.

14. Kim T. H., Kang J., Jang H. et al. Blood culture-free ultra-rapid antimicrobial susceptibility testing // Nature. – 2024. – Vol. 632. – P. 893–902. https://doi.org/10.1038/s41586-024-07725-1.

15. Klein Klouwenberg P. M., Cremer O. L., van Vught L. A. et al. Likelihood of infection in patients with presumed sepsis at the time of intensive care unit admission: a cohort study // Crit Care. – 2015. – Vol. 19, № 1. – P. 319. https://doi.org/10.1186/s13054-015-1035-1.

16. Koch B. J., Park D. E., Hungate B. A. et al. Predicting sepsis mortality into an era of pandrug-resistant E. coli through modeling // Commun Med. – 2024. – Vol. 4. – P. 278. https://doi.org/10.1038/s43856-024-00693-7.

17. Kundu A., Rani R., Ahmad A. et al. Ultrasensitive and label-free detection of prognostic and diagnostic biomarkers of sepsis on a AgNP-laden black phosphorous-based SERS platform // Sensors & Diagnostics. – 2022. – Vol. 1, № 4. – P. 449–459. https://doi.org/10.1039/d1sd00057h.

18. Li B. R., Zhuo Y., Jiang Y. Y. et al. Random Forest differentiation of Escherichia coli in elderly sepsis using biomarkers and infectious sites // Sci Rep. – 2024. – Vol. 14. – P. 12973. https://doi.org/10.1038/s41598-024-63944-6.

19. Liang F., Zheng M., Lu J. et al. Utilizing integrated bioinformatics and machine learning approaches to elucidate biomarkers linking sepsis to purine metabolism-associated genes // Sci Rep. – 2025. – Vol. 15. – P. 353. https://doi.org/10.1038/s41598-024-82998-0.

20. Lin S. H., Fan J., Zhu J. et al. Exploring plasma metabolomic changes in sepsis: a clinical matching study based on gas chromatography-mass spectrometry // Ann Transl Med. – 2020. – Vol. 8, № 23. – P. 1568. https://doi.org/10.21037/atm-20-3562.

21. Lima C., Ahmed S., Xu Y. et al. Simultaneous Raman and infrared spectroscopy: a novel combination for studying bacterial infections at the single cell level // Chem Sci. – 2022. – Vol. 13. – P. 8171–8179. https://doi.org/10.1039/d2sc02493d.

22. Lister A. P., Highmore C. J., Hanrahan N. et al. Multi-excitation Raman spectroscopy for label-free, strain-level characterization of bacterial pathogens in artificial sputum media // Analytical Chemistry. – 2022. – Vol. 94, № 2. – P. 669–677. https://doi.org/10.1021/acs.analchem.1c02501.

23. Lovergne L. Rapid pre-symptomatic diagnosis of sepsis by vibrational spectroscopy (Doctoral dissertation). University of Strathclyde. – 2018. https://doi.org/10.48730/p5rq-e343.

24. Mu A., Klare W. P., Baines S. L. et al. Integrative omics identifies conserved and pathogen-specific responses of sepsis-causing bacteria // Nat Commun. – 2023. – Vol. 14. – P. 1530. https://doi.org/10.1038/s41467-023-37200-w.

25. O’Toole H. J., Lowe N., Arun V. et al. Plasma-derived extracellular vehicles as biomarkers of sepsis in burn patients via label-free Raman spectroscopy // bioRxiv. – 2024. – 05.14.593634. https://doi.org/10.1101/2024.05.14.593634.

26. Osadare I. E., Xiong L., Rubio I. et al. Raman spectroscopy profiling of splenic T-cells in sepsis and endotoxemia in mice // Int J Mol Sci. – 2023. – Vol. 24, № 15. – 12027. https://doi.org/10.3390/ijms241512027.

27. Paraskevaidi M., Matthew B., Holly B. et al. Clinical applications of infrared and Raman spectroscopy in the fields of cancer and infectious diseases // Appl Spectrosc Rev. – 2021. – Vol. 56. – P. 804–868. https://doi.org/10.1080/05704928.2021.1946076.

28. Park S. The role of interleukin-6 in inflammatory diseases and the clinical implications of its modulation // J Inflamm Res. – 2021. – Vol. 14. – P. 1–12. https://doi.org/10.2147/JIR.S315200.

29. Prescott H. C. The epidemiology of sepsis // Wersinga W. J., Seymour C. W., eds. Handbook of Sepsis. Cham: Springer International Publishing. – 2018. – P. 15–28. https://doi.org/10.1007/978-3-319-73538-0_2.

30. Ramoji A., Thomas-Rüddel D., Ryabchykov O. et al. Leukocyte activation profile assessed by Raman spectroscopy helps diagnosing infection and sepsis // Crit Care Explor. – 2021. – Vol. 3, № 5. – e0394. https://doi.org/10.1097/CCE.0000000000000394.

31. Seok H., Jeon J. H., Park D. W. Antimicrobial therapy and antimicrobial stewardship in sepsis // Infect Chemother. – 2020. – Vol. 52, № 1. – P. 19–30. https://doi.org/10.3947/ic.2020.52.1.19.

32. Shiferaw B. The role of procalcitonin as a biomarker in sepsis // J Infect Dis Epidemiol. – 2016. – Vol. 2. – P. 006. https://doi.org/10.23937/2474-3658/1510006.

33. Siraj N., Bwambok D., Brady P. et al. Raman spectroscopy and multivariate regression analysis in biomedical research, medical diagnosis, and clinical analysis // Appl Spectrosc Rev. – 2021. – Vol. 56. – P. 615–672. https://doi.org/10.1080/05704928.2021.1913744.

34. Verma T., Majumdar S., Yadav S. et al. Cell-free hemoglobin is a marker of systemic inflammation in mouse models of sepsis: A Raman spectroscopic study // Analyst. – 2021. – Vol. 146, № 12. – P. 4022–4032. https://doi.org/10.1039/d1an00066g.

35. Wang J., Niu R., Jiang L. et al. The diagnostic values of C-reactive protein and procalcitonin in identifying systemic lupus erythematosus infection and disease activity // Medicine. – 2019. – Vol. 98, № 33. – e16798. https://doi.org/10.1097/MD.0000000000016798.

36. Wang X., Ma L., Sun S. et al. Rapid, highly sensitive and quantitative detection of interleukin 6 based on SERS magnetic immunoassay // Anal Methods. – 2021. – Vol. 13, № 15. – P. 1823–1831. https://doi.org/10.1039/d0ay02304c.

37. Wang Y., Fang L., Wang Y. et al. Current trends of Raman spectroscopy in clinic settings: opportunities and challenges // Adv Sci. – 2023. – Vol. 11, № 7. – e2300668. https://doi.org/10.1002/advs.202300668.

38. Williams M., Bradshaw D., Andrews D. Raman scattering mediated by neighboring molecules // J Chem Phys. – 2016. – Vol. 144, № 17. – P. 174304. https://doi.org/10.1063/1.4948366.

39. Yi X., Song Y., Xu X. et al. Development of a fast Raman-assisted antibiotic susceptibility test (frast) for the antibiotic resistance analysis of clinical urine and blood samples // Anal Chem. – 2021. – Vol. 93, № 12. – P. 5098–5106. https://doi.org/10.1021/acs.analchem.0c04709.