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基于房水外泌体光谱分析的原发性开角型青光眼诊断新方法

原发性开角型青光眼（POAG）是一种常见的神经退行性疾病，可导致不可逆的视神经损伤。目前的诊断方法如眼内压测量和光学相干断层扫描存在敏感度低和个体间差异大的问题。本研究提出了一种基于房水外泌体光谱分析的新诊断平台。通过验证房水样本中外泌体的存在，并使用抗体功能化基底进行选择性捕获，再利用金纳米颗粒生成拉曼信号。共采集了7600个光谱数据用于训练卷积神经网络（CNN）模型，以区分健康对照组和青光眼患者。该模型在二分类任务中达到了0.96的AUC值和91%的预测准确率。这一系统通过集成免疫测定法和人工智能驱动的分类技术，实现了快速、个性化的诊断，克服了样本量限制，展示了眼部液体来源的细胞外囊泡在神经退行性疾病诊断中的潜力。