p O novo protocolo de processamento de dados permite o reconhecimento baseado em recursos de espectros Raman aprimorados por superfície para sondagem de moléculas intracelulares de alvos biológicos. Ele se baseia na detecção local dos espectros mais relevantes para recuperar todos os dados de forma independente por meio da indexação. p A espectroscopia Raman fornece especificidade molecular através da medição resolvida espectralmente do espalhamento inelástico sob excitação monocromática. No contexto da microscopia, pode servir como imagem de células sem rótulo, fornecer informações estruturais. Contudo, a seção transversal muito baixa de espalhamento Raman requer exposições de longo tempo, que impedem a imagem de componentes celulares com baixas concentrações. Espectroscopia Raman aprimorada de superfície (SERS), que depende do aumento do campo eletromagnético local produzido por nanoestruturas metálicas, é uma abordagem para aumentar drasticamente a sensibilidade da detecção Raman enquanto retém grandes quantidades de informações espectrais. Na imagem celular, a medição é geralmente realizada em nanoestruturas endocitadas. Contudo, os sinais SERS medidos variam fortemente, pois dependem do perfil do feixe de excitação, presença ou agregação local de partículas e ambiente molecular local. Identificar e extrair espectros correspondentes a moléculas de interesse dentro de um conjunto de dados SERS é muito difícil.
p Os métodos convencionais de análise de dados procuram padrões globais nos dados, enquanto a sensibilidade de uma única molécula do SERS pode detectar moléculas independentes em cada pixel com pouca correlação entre os pixels. Nicolas Pavillon e seus colegas da Universidade de Osaka agora exploraram diferentes métodos algorítmicos para discriminar automaticamente espectros de interesse no campo de visão medido, sem impor suposições sobre a auto-similaridade dos dados. O método proposto se baseia na indexação das posições dos espectros relevantes, que são selecionados pelo cálculo de um mapa de qualidade.
p Os cientistas propuseram vários critérios para calcular a extração de espectros, como a energia espectral, a contagem de pico por espectro, ou os coeficientes de projeção em vetores SVD. Eles avaliaram cada critério com dados simulados e aplicaram esta abordagem a diferentes tipos de medições, como rodamina 6G seca adsorvida em nanopartículas de ouro depositadas em um substrato de vidro, e células HeLa com nanopartículas de ouro endocitadas.
p Os testes com dados simulados mostraram que diversos critérios podem fornecer resultados satisfatórios. O tempo de computação pode ser tremendamente reduzido descartando pixels irrelevantes por meio de um critério simples baseado na energia espectral, reduzindo o tempo de processamento para normalmente menos de 10 segundos para um campo de visão da ordem de 100 X 100 pixels.
p Os testes realizados nas medições de Rodamina 6G demonstraram a validade da abordagem proposta, onde seu espectro conhecido pode ser extraído automaticamente. O critério de contagem de pico foi o mais adequado para a maioria dos casos, uma vez que detecta vários padrões sem filtrar nenhuma curva que pode aparecer apenas uma única instância no conjunto de dados. Esses espectros únicos podem ser de importância crítica em um determinado experimento de detecção de SERS. Uma característica principal da abordagem proposta é que sua saída é um mapa de localização dos espectros mais relevantes em uma medição. As informações espaciais são retidas, tornando possível rastrear as posições de vários espectros com propriedades idênticas, por exemplo. O método otimizado foi utilizado para extrair e classificar o comportamento de resposta SERS complexo de nanopartículas de ouro tomadas em células vivas.
