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O câncer é globalmente uma das principais causas de morte que se beneficiaria de abordagens diagnósticas que o detectam em seus estágios iniciais. No entanto, apesar de muitas pesquisas e investimentos, o diagnóstico precoce do câncer ainda está subdesenvolvido. Devido à sua alta sensibilidade, a detecção de biomarcadores baseada em espectroscopia Raman de superfície reforçada (SERS) tem atraído um interesse crescente nessa área. Oligonucleotídeos são um tipo importante de biomarcadores genéticos, pois suas alterações podem estar ligadas à doença antes do início dos sintomas. Propomos uma estrutura habilitada por aprendizado de máquina (ML) para analisar espectros SERS diretos complexos de alvos de DNA e RNA curtos e de cadeia simples para identificar mutações relevantes que ocorrem em biomarcadores genéticos, que são indicadores chave da doença. Primeiro, ao empregar
Chheda et al. (Mon,) estudaram essa questão.