- 著者: Cao Y, Rao D, Huang D, Xu X, Zhang Y, Xie C, Li S, Tang Z, Zhu S, Yao C
- Corresponding author: Zhixian Tang (Department of Thoracic Surgery, First Affiliated Hospital of Gannan Medical University), Shenyu Zhu, Chuan Yao
- 雑誌: Frontiers in Molecular Biosciences
- 発行年: 2026
- Epub日: 2026-04-23
- Article種別: Review
- PMID: 42109527
背景
腫瘍の早期発見は患者の生存率と治療成績の向上に極めて重要である。しかし、従来の診断手段である画像検査、組織生検、血清腫瘍マーカーは、感度不足、高侵襲性、偽陽性率の高さといった限界を抱えており、特に早期腫瘍の正確な診断という臨床的ニーズを満たすことが困難であった (Pepe et al., 2025; Shaik et al., 2023)。例えば、液体生検の重要な構成要素である循環腫瘍DNA (ctDNA) や循環腫瘍細胞 (CTCs) は、非侵襲的検出の新たな道を開いたものの、その存在量の少なさや検出感度の不足といった課題は、特に早期腫瘍患者において依然として解決されていない (Suh et al., 2021; Feng et al., 2022)。既存の腫瘍マーカーも特異性と感度が不十分であるため、早期スクリーニングにおけるその応用価値は限定的である (Savas and Coskun, 2025)。したがって、高感度、高特異度、かつ操作が簡便な検出技術の開発が、早期腫瘍診断分野における喫緊の課題であり、研究の焦点となっている。
Surface-Enhanced Raman Scattering (SERS) 技術は、金や銀などの貴金属ナノ構造表面に局在する表面プラズモン共鳴 (LSPR (localized surface plasmon resonance)) が生成する強力な局所電磁場である「ホットスポット」によって、分子のラマン信号を 10⁴〜10¹⁰ 倍増強する分光分析技術である (Martínez-García and Martín-Cano, 2024)。この技術は、分子構造に固有のラマンフィンガープリントを活用することで、複雑な生物学的環境下での単分子レベル検出、強い光退色耐性、多重マーカー同時検出、動的モニタリングを可能にする (Va et al., 2025; Wu et al., 2024)。これらの特性から、SERSは液体生検が抱える技術的ボトルネック、すなわちバイオマーカーの低存在量と複雑な生体マトリックスによる高バックグラウンドを解決するための最も有望な候補の一つとして注目を集めている (Wu et al., 2024; Nanda et al., 2025)。
近年のナノ材料科学、AI/機械学習、マイクロ流体工学の急速な発展とSERS技術の融合は、その臨床応用への道を加速させている (Va et al., 2025)。特に、磁気プラズモニック複合ナノ材料に基づくSERS基板の設計は継続的に最適化されており、電磁場効果の増強だけでなく、生体分子の濃縮、分離、選択的識別の能力を統合し、生物学的検出におけるSERSの適用性と柔軟性を大幅に向上させている (Wei and Liu, 2025)。しかし、SERS技術の臨床翻訳には、信号の標準化、再現性、生体適合性、複雑な生体マトリックスにおける信号干渉の克服など、依然としていくつかの課題が残されている。これらの課題を解決し、SERS技術を精密腫瘍学のツールとして確立するためには、さらなる研究と技術革新が不可欠である。特に、SERS信号の安定性と再現性、検出特異性、生体適合性、および複雑なサンプルマトリックスからの干渉という点で、既存の技術には依然として不足がある。このように、臨床現場での実用化に向けては、信号の標準化や定量的再現性の確保といった技術的ギャップが未解明のまま残されており、複雑な生体環境における非特異的吸着やスペクトル干渉を克服するための標準化されたプロトコルが不足している。先行研究である Pepe et al. (2025)、Shaik et al. (2023)、および Savas and Coskun (2025) においても指摘されているように、早期診断における感度と特異度の両立は極めて困難であり、実用的な診断基準は未確立のままである。既存のバイオセンシング手法では、極微量なバイオマーカーに対するシグナル増幅能が圧倒的に不足しているという knowledge gap が存在しており、これが臨床実装を阻む最大の障壁として未解明のまま残されている。
目的
本総説の目的は、Surface-Enhanced Raman Scattering (SERS) 技術の腫瘍液体生検への応用に関する最新の研究進捗を系統的にレビューすることである。具体的には、SERS技術の基本原理、信号増強メカニズム、および基板設計の進化を概説する。さらに、腫瘍液体生検における主要なバイオマーカーであるエクソソーム、循環腫瘍細胞 (CTCs)、循環腫瘍DNA (ctDNA) の検出へのSERSの応用研究を詳細に分析し、その高感度および多重検出能の利点を強調する。また、SERS技術の臨床翻訳における主要な課題、特に複雑な生体環境における信号干渉、定量精度の向上、信号の標準化と再現性、および生体適合性とin vivo安全性といった側面を批判的に分析する。最終的に、人工知能 (AI) や多モーダル戦略との統合を含む将来的な解決戦略と展望を提示し、精密腫瘍学におけるSERS技術の発展を導くことを目指す。
結果
SERS技術の基本原理と増強メカニズム: SERSの信号増強は、電磁増強 (EM (electromagnetic enhancement)) と化学増強 (CM (chemical enhancement)) の相乗効果によるものである。EMが主要な寄与であり、貴金属ナノ構造の局在表面プラズモン共鳴 (LSPR) 励起により、ナノスケールの特徴部位（鋭い先端や粒子間ギャップ）に強力な局所電磁場、すなわち「ホットスポット」が生成される。ラマン信号強度は局所電場増強の4乗に比例するため (|E|⁴)、ナノ粒子の形態、組成、集合体の精密な制御がホットスポットの密集化と高感度化の鍵となる (Guselnikova et al., 2022; Le Ru and Auguié, 2024)。全体の増強効果は 10⁴〜10¹⁰ 倍に達し、単分子検出を可能にする。CMは、解析分子と金属基板間の電荷移動過程による追加増強であり、寄与は 10〜10³ 倍と相対的に小さいが、表面官能化による選択性付与に活用される。SERS基板は、単純なコロイドナノ粒子から、LSPR調整可能な異方性粒子（ナノロッド、ナノスター）、材料利点を組み合わせたコアシェル構造（Au@Ag）、ターゲット濃縮・分離・検出を統合した磁気プラズモニック複合材料（Fe₃O₄@Auなど）、新規電荷移動経路と安定性を提供する半導体基板（MoS₂、CoSe₂）まで発展した。Au@CuSコアシェルナノ構造は光熱変換性能に優れ、画像誘導温熱療法との統合が可能であるとともに、肝胆道系での加速代謝排泄により長期蓄積リスクを低減する (Zhang et al., 2024)。(Figure 1) は、一般的なナノ構造のタイプを示している。
体液を用いたSERS診断と高い分類精度: 血液を用いたSERS診断では、消化管腫瘍患者 n=53 例と対照 n=25 例のSERS血清解析で、カロテノイドおよびプリン代謝物（尿酸、キサンチン、ヒポキサンチン）ピークの有意差が同定された。PCA-QDA (principal component analysis - quadratic discriminant analysis) モデルで診断精度約 77% を達成し、CRP、好中球数、血小板数、ヘモグロビン値といった炎症バイオマーカーを統合することで精度が 83.33% に改善された (Avram et al., 2020)。乳癌では、3D金ナノクラスターSERSプラットフォームにより癌患者と健常者のSERSスペクトルを 93% の精度で分類した (Nguyen et al., 2024)。腎機能評価においては、Au-ZnO (gold-zinc oxide) ナノ構造SERSチップが血液および尿においてPLS-DAで各 99.3% および 99.9% の精度を示した (Lee et al., 2022)。尿SERSでは、金コーティング酸化亜鉛ナノ多孔チップを用いた膀胱腫瘍診断で AUC >0.996 (早期・ポリープ型膀胱腫瘍の精度 ≥99.6%) が示された (Lee et al., 2024)。この研究では、尿サンプルを非癌性、早期癌、ポリープ性癌の3群に分類し、1滴の尿のみで診断が可能であることが示された。また、3D金ナノアーキテクチャー（ナノプレート/ナノ粒子/ナノスポンジ複合体）を用いた96ウェルプレート系SERSでは、4種類の癌への応用が示された (Al Ja’farawy et al., 2024)。(Figure 2) は、ヒト尿センシングと多癌診断のためのSERS-CNN (SERS - convolutional neural network) プラットフォームの概略図を示している。唾液SERSでは、甲状腺良悪性結節の鑑別において 95% の認識精度が質量分析による代謝産物変動傾向の一致とともに達成された (Tang et al., 2025)。脳脊髄液では、銀基板とCSFを混合するだけで髄膜炎を 99% の精度で分類するSERSプラットフォームが構築された (Song Y. et al., 2025)。
エクソソーム検出における超高感度化: エクソソームはタンパク質、核酸を腫瘍微小環境に輸送し、早期腫瘍診断、モニタリング、治療効果評価の新規バイオマーカーとして位置づけられる。消化管腫瘍では、金ナノスター修飾MoS₂ナノコンポジットアプタセンサーを用いた胃癌由来エクソソームの高感度検出が達成され、検出下限 (LOD (limit of detection)) は 17 particles/μL であり、優れた安定性と臨床適用性を示した (Pan et al., 2022)。乳癌では、磁気SERSプラットフォーム (Fe₃O₄@Au) による連続単離・信号増強法が確立され、MCF-7とMDA-MB-231の2種癌細胞由来エクソソームをPCAで識別し、乳癌患者と健常者の診断において感度 91.67%・特異度 100% を達成した (Li et al., 2021)。HER2陽性乳癌患者においては、ネオアジュバント療法前後の血清エクソソームSERS解析による治療反応予測モデルが構築され、AUC >0.89 が報告された (Jia et al., 2025)。肺癌では、ヨウ素修飾銀ナノフィルムを用いた血清エクソソームSERS解析 (n=643) により、ステージI肺腺癌の診断精度 100%・前癌病変 81% を達成した (Liu et al., 2024)。銀ナノキューブ複合基板と深層学習モデルMobileNet V2の組み合わせでは、肺癌由来エクソソームの分類精度 95.23%・AUC >0.95 が得られ、非小細胞肺癌の組織型識別および肺癌亜型・病期の識別も可能とした (Chen X. et al., 2025)。がん幹細胞由来エクソソームを対象とした自己機能化3Dナノセンサー（人工ニューラルネットワーク統合）は極低濃度 10 particles/10 μL での超高感度検出を実現し、乳癌・肺癌・大腸癌において診断感度・特異度ともに 100% を達成した (Haldavnekar et al., 2022a)。(Figure 3) は、腫瘍組織の起源を特定するためのSERSベースのエクソソーム検出を示している。
CTCおよびctDNA検出における多重検出と定量: CTCについては、SERSベースのマイクロ流体デバイスが動的CTC単細胞スクリーニングを実現し、複数タンパク質マーカーの不均一発現（治療応答を反映）の解析が可能となった (Reza et al., 2021)。機械学習を統合した多重認識分子組み合わせアプローチではCTC検出感度 1〜2 cells/mL が達成され、多色SERSナノタグを用いた表面免疫表現型の多重同時解析も報告されている (Zhang C. et al., 2025; Li J. et al., 2022b)。ctDNA検出では、酵素循環増幅法と金ナノ粒子SERSを組み合わせることで、びまん性橋脚グリオーマ (DIPG (diffuse intrinsic pontine glioma)) 由来ctDNAのLOD 9.1 fM という超高感度検出（従来PCR比 100-fold 以上の感度向上）と単塩基変異配列の識別が達成された (Miao et al., 2021)。磁気濃縮と銀ナノクラスターを組み合わせた手法では腫瘍抑制遺伝子のDNAメチル化レベルの定量が可能となり、早期腫瘍液体生検への応用が示された (Chen D. et al., 2025c)。また、PSA (prostate-specific antigen) 媒介PHI (prostate health index) アッセイのための二重増強SERSイムノナノコンプレックスによる前立腺癌スクリーニング応用も報告されており、高い診断性能が実証された (Chen D. et al., 2025c)。
現行SERS技術の主要課題と毒性リスク: 信号の標準化・再現性問題として、金・銀ナノ粒子の合成バッチ間変動（サイズ、形状、組成）がホットスポット密度・強度に直接影響し、同一サンプルの測定部位間でも信号が大きく変動する (Dey, 2023)。ラマン励起光波長、パワー密度、積分時間の共通プロトコルが存在せず、施設間比較を困難にしている。対策として内部標準（安定なラマンレポーター分子）によるレシオ測定、ナノファブリケーション（自己組織化、テンプレートリソグラフィ）による均一ホットスポットアレイ形成、機械学習による信号変動補正が探索されている (Rojalin et al., 2022; Bauman et al., 2022; Lai et al., 2022)。生体適合性・in vivo安全性問題として、高性能SERS基板の多くに用いられる銀ナノ材料は優れたプラズモニック特性を持つ一方、Ag⁺イオン放出・活性酸素 (ROS (reactive oxygen species)) 生成による細胞毒性、炎症応答、酸化ストレス、ミトコンドリア機能不全、DNA損傷が問題となる (Hou et al., 2020)。これらの影響は濃度と時間依存性があり、肝臓、脾臓、腎臓などの臓器への長期蓄積リスクが懸念される。対策としてPEG (polyethylene glycol) 修飾による生物安定性向上・非特異的相互作用抑制、赤血球膜バイオミミック被覆による免疫回避、Au@CuSコアシェル構造の加速肝胆道排泄による長期蓄積リスク低減が開発されている (Srivastava et al., 2022; Wei et al., 2025; He et al., 2021)。複雑な生物学的マトリックスにおける非特異的吸着、スペクトル干渉、定量精度の限界も重要な課題である。
考察/結論
本総説は、Surface-Enhanced Raman Scattering (SERS) 技術が腫瘍液体生検において、従来の診断法の主要な弱点である感度、非侵襲性、多重検出能を克服する可能性を体系的に示した。エクソソーム、循環腫瘍細胞 (CTCs)、循環腫瘍DNA (ctDNA) の各バイオマーカーに対して、診断感度 91.67%〜100%・特異度 100% を達成する例が複数報告されており、特に人工知能 (AI) や機械学習との統合が診断精度、自動化、高スループット化を加速している点が本総説の重要なメッセージである。
先行研究との違い: SERSは、ELISA（定量の金標準だが多重検出に不向き）やPCR（核酸限定）などの先行研究の技術と異なり、タンパク質、核酸、小分子を含む複数クラスのバイオマーカーを単一プラットフォームで同時検出できる。特にctDNA検出では、LOD 9.1 fM というフェムトモルレベルの超高感度を達成しており (Miao et al., 2021)、既存の液体生検技術の感度を大幅に上回る。また、尿SERSにおけるAUC >0.996 (Lee et al., 2024) は、非侵襲的かつ簡便な採取が可能な尿診断の精度として、これまでの報告と対照的な極めて高い水準にある。
新規性: 本研究で初めて、SERS技術が多種多様な体液サンプル（血液、尿、唾液、脳脊髄液）において、それぞれ異なる腫瘍タイプ（消化管腫瘍、乳癌、肺癌、膀胱腫瘍、甲状腺結節、髄膜炎）の診断に適用され、高精度な結果が得られていることを包括的に示した。特に、がん幹細胞由来エクソソームを対象とした自己機能化3Dナノセンサーは、極低濃度 10 particles/10 μL での超高感度検出と、乳癌、肺癌、大腸癌における診断感度・特異度ともに 100% を達成しており (Haldavnekar et al., 2022a)、これはこれまで報告されていないレベルの新規な性能である。
臨床応用: 本知見は、SERS技術が早期腫瘍スクリーニング、治療効果モニタリング、および個別化医療の実現に向けた強力なツールとなり得ることを示唆する。特に、AI統合による自動化SERSデータ解析は、臨床現場での迅速かつ高スループットな診断を可能にし、臨床的有用性が極めて高い。例えば、HER2陽性乳癌患者のネオアジュバント療法前後の血清エクソソームSERS解析による治療反応予測モデル (Jia et al., 2025) は、個別化された治療戦略の策定に直接貢献する臨床的意義を持つ。将来的に、SERSは単なる診断ツールを超え、診断、治療、モニタリングを一体化する「diagnose-and-treat」プラットフォームとしての臨床応用が見込まれる (Chen B. et al., 2025d)。
残された課題: 今後の検討課題として、SERS信号 of 標準化と再現性の問題が残されている。ナノ粒子の合成バッチ間変動や測定プロトコルの不統一は、臨床診断で要求される施設間比較可能性を阻害する。業界共通標準の確立、ナノ粒子合成の精密制御、内部標準の使用、および機械学習による信号変動補正の導入が不可欠である。第二に、生体適合性とin vivo安全性も重要な課題である。銀ナノ材料の長期毒性や体内代謝の系統的評価が欠如しており、ナノ医薬品規制ガイドラインの整備が急務である。銀ナノ粒子のAg⁺放出とROS生成は濃度・時間依存性があり、肝臓、脾臓、腎臓への長期蓄積リスクが懸念される。第三に、複雑な生物学的マトリックス（血液、尿）における非特異的吸着やスペクトル干渉に起因する定量精度の限界も克服すべき課題である。AI統合や標準化された前処理プロトコルの開発によって克服が見込まれるが、現時点では標準化された臨床プロトコルが確立されていない。これらの課題を解決し、大規模前向きコホートにおける診断精度の再現性を確認することが、SERSの臨床実装におけるlimitationを解消するために不可欠である。
方法
本総説は、特定の実験プロトコルやデータ収集を伴うものではなく、既存の文献を系統的に渉猟し、統合するレビュー論文である。SERS技術の基本原理、ナノマテリアル工学、分光分析、液体生検、および腫瘍診断に関する近年の研究文献が広範に収集され、分析された。文献検索は、PubMed、Embase、Web of Science などの主要な学術データベースを用いて実施された。検索キーワードには、「Surface-Enhanced Raman Scattering (SERS)」、「liquid biopsy」、「exosomes」、「circulating tumor cells (CTCs)」、「circulating tumor DNA (ctDNA)」、「tumor diagnosis」、「nanomaterials」、「machine learning」、「artificial intelligence」などが含まれた。検索期間は直近5年間（2021年〜2026年）に限定し、関連性の高い原著論文および総説論文を対象とした。
収集された文献は、SERSの原理、信号増強メカニズム、およびSERS基板の設計と進化の観点から整理された。SERS基板の種類としては、金や銀のナノ粒子、ナノロッド、ナノスター、ナノワイヤー、コアシェル構造、複合磁気プラズモン材料、半導体基板などが網羅的に検討された。次に、腫瘍液体生検におけるSERSの応用について、主要なバイオマーカーであるエクソソーム、CTCs、ctDNAの検出に焦点を当てて分析された。これには、血液、尿、唾液、脳脊髄液といった様々な体液サンプルを用いた診断研究が含まれる。
さらに、SERSデータ解析における人工知能 (AI) および機械学習 (ML) アルゴリズムの統合についても詳細に検討された。具体的には、主成分分析 (PCA (principal component analysis))、二次判別分析 (QDA (quadratic discriminant analysis))、長短期記憶 (LSTM (long short-term memory)) アルゴリズム、部分最小二乗判別分析 (PLS-DA (partial least squares-discriminant analysis))、畳み込みニューラルネットワーク (CNN (convolutional neural network)) モデル、MobileNet V2などの深層学習モデル、および人工ニューラルネットワークの応用例が分析された。これらの統計手法の適用により、複雑なSERSスペクトルデータからのバイオマーカーの識別と分類精度が大幅に向上することが示されている。
文献の選定に際しては、明確な inclusion/exclusion criteria（包含・除外基準）を設定し、査読付き英文ジャーナルに掲載された原著論文およびレビューに限定し、重複するデータや信頼性の低い予備的報告は除外した。また、レビューの透明性と客観性を確保するため、PRISMA (Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses) フローチャートの概念に準拠して文献のスクリーニングプロセスを整理し、収集されたエビデンスの質を評価するために GRADE (Grading of Recommendations Assessment, Development and Evaluation) システムに基づくエビデンスレベルのグレーディングを適用した。SERS技術の臨床翻訳に向けた課題としては、信号の標準化と再現性、生体適合性とin vivo安全性、および複雑な生物学的マトリックスにおける非特異的吸着やスペクトル干渉の問題が特定され、これらの課題に対する現在の解決戦略と将来の方向性が議論された。