隨著人口平均年齡的上升和慢性病的日益流行，對有限醫療資源的需求日益增加。因此，應重視疾病預防和早期干預，降低治療需求，提供更有針對性的治療，從而優化患者的治療效果，增加醫療費用的回報。

　　這些目標依賴于對疾病的深入分子表征，分子生物學的進步使其更容易實現。本文將介紹光譜學的一些最新進展，這些進展促進了一系列適應癥的快速篩選、診斷和靶向治療。


　　精準醫療

　　在分子水平上對疾病的研究揭示了疾病內部相當大的異質性，這將影響疾病的嚴重程度、進展速度和治療反應。治療決策必須考慮患者疾病的子類別，以最大限度地提高治療成功率。個性化醫療的概念誕生了。

　　精準醫學包括基于個體的疾病表征和根據特定藥物基因組學特征的個體化治療策略，這些特征定義了個體對藥物的反應。這種方法的價值是顯而易見的，尤其是在腫瘤學領域。為了最大限度地發揮此類策略對患者結果的影響，需要早期診斷來預防或延遲更嚴重疾病的發生。


　　早期診斷

　　病理變化的早期識別有可能提供預防疾病發展或延遲或減少衰弱癥狀發作的機會。這種早期干預不僅可以提高患者的生活質量，還可以減輕醫療資源的負擔。

　　阿爾茨海默病患者大腦中發現的可溶性淀粉樣肽低聚物和神經纖維纏結的沉積在認知衰退癥狀出現之前的20年內是明顯的[Langa和Burke  2019]。這些變化的早期識別和逆轉可能會預防或減少改變生活的癥狀的發展。事實上，在臨床前研究中，通過減少腦淀粉樣斑塊的數量來延緩認知功能下降的發生[Dou等，2018；Forloni和Balducci  2017]。闡明阿爾茨海默病的神經病理學變化所涉及的途徑將有助于開發干擾這一過程的治療方法。

　　生物標志物的檢測

　　疾病診斷通常依賴于識別合適的生物標志物，這些生物標志物可以在生物液體樣本中快速且經濟地檢測到。事實證明，這對于某些疾病來說是非常困難的。阿爾茨海默病的鑒別診斷仍然具有挑戰性，只有通過尸檢才能獲得明確的診斷。Pittcon的演講將詳細介紹使用最新分析技術診斷阿爾茨海默病的研究。李玲君博士將專注于使用親水性相互作用色譜檢測腦脊液中的糖蛋白生物標志物來診斷阿爾茨海默病，伊戈爾萊德涅夫博士將推出一種新的阿爾茨海默病診斷專利方法，該方法利用拉曼高光譜和機器學習來診斷阿爾茨海默病。檢測體液的總生化成分。

　　光譜技術的進步也促進了一系列癌癥的無創診斷。質譜筆系統可快速準確診斷卵巢癌[Sans等，2019]而解吸電噴霧電離質譜(DESI-MS)已成功將惡性甲狀腺癌分類。

　　分子印跡聚合物(MIP)和血漿傳感器已被用于開發基于MIP的血漿免疫夾心檢測，可以準確檢測疾病生物標志物，而不受目前基于抗體和酶的免疫檢測的限制。