論文の概要: Machine Learning-Driven Multimodal Spectroscopic Liquid Biopsy for Early Multicancer Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.13218v1
• Date: Wed, 13 May 2026 09:11:01 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-05-14 23:30:27.93508
• Title: Machine Learning-Driven Multimodal Spectroscopic Liquid Biopsy for Early Multicancer Detection
• Title（参考訳）: 早期マルチカメラ検出のための機械学習駆動型マルチモーダル分光液体生検
• Authors: Alejandro Leonardo García Navarro, Javier Cachón Ortiz, Javier González Colsa, Samuel García Díaz, Carlos Viadero Valderrama,
• Abstract要約: フーリエ変換赤外分光法(FTIR)、ラマン分光法(Raman spectroscopy)、励起放出マトリクス(EEM)蛍光分光法(Excitation-Emission Matrix:EEM)を組み合わせたマルチキャンサー検出のための多モード液体生検フレームワークを提案する。 乳癌患者,大腸癌患者,健康管理患者の血清サンプルについて検討した。 以上の結果より, 乳腺癌に対するROC-AUC 0.997, 大腸癌に対する0.994, 高い感度, 特異性値のバランスが得られた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 36.94429692322632
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Cancer is one of the leading causes of death worldwide, making the development of rapid, minimally invasive, label-free and scalable diagnostic strategies a major challenge in modern oncology. In this context, spectroscopic liquid biopsy has emerged as a promising alternative, as it enables the holistic characterization of biochemical alterations in biological fluids. In this work, we propose a multimodal spectroscopic liquid biopsy framework for multicancer detection based on the combination of Fourier Transform Infrared (FTIR) spectroscopy, Raman spectroscopy, and Excitation-Emission Matrix (EEM) fluorescence spectroscopy together with Machine Learning (ML) methodologies. Serum samples from breast cancer patients, colorectal cancer patients, and healthy controls were analyzed through the three spectroscopic modalities. After modality-specific preprocessing, low-level data fusion (LLDF) was employed to integrate the complementary biochemical information encoded within the different spectroscopic measurements, and classification was performed using XGBoost models. Seven experimental configurations were evaluated, including the three unimodal approaches, all pairwise bimodal configurations, and the full multimodal approach of FTIR, Raman, and EEM fluorescence. The results show that although several individual modalities achieved high discrimination performance, the multimodal fusion provided the most balanced overall results, reaching a ROC-AUC of 0.997 for breast cancer and 0.994 for colorectal cancer, together with highly balanced sensitivity and specificity values.
• Abstract（参考訳）: がんは世界中で死因の1つであり、迅速で最小限の侵襲性、ラベルフリーでスケーラブルな診断戦略の開発は、現代の腫瘍学において大きな課題となっている。 この文脈で、分光液体生検は、生物流体の生化学的変化の包括的評価を可能にするため、有望な代替手段として現れてきた。 本研究では,Fourier Transform Infrared(FTIR)分光法,Raman spectroscopy法,Excitation-Emission Matrix(EEM)蛍光分光法を併用したマルチキャンサー検出のための多モード液体生検フレームワークを提案する。 乳がん患者,大腸癌患者,健常者からの血清サンプルを3種類の分光学的指標を用いて分析した。 低レベルデータ融合 (LLDF) を用いて, 異なる分光計測値に符号化された相補的生化学的情報を統合し, XGBoostモデルを用いて分類を行った。 FTIR,Raman,EEM蛍光の3つの単一モード法,全対双モード法,全多モード法を含む7つの実験構成が評価された。 以上の結果より, 乳腺癌に対するLOC-AUC 0.997, 大腸癌に対する0.994, 高い感度・特異性値が得られた。

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