癌症是目前威胁人类健康的发病率最高的疾病之一，癌症的早期诊断与治疗对提高患者的生存率至关重要。组织和细胞癌变早期，蛋白质、脂类、核酸等生物大分子都会发生细微变化，这些变化在临床症状和医学影像上表现并不明显，然而最近发展的分子光谱学技术——拉曼光谱能在分子水平上揭示这种细微的变化，本论文利用拉曼光谱技术对癌症的诊断做了如下工作:　　 1.传统的拉曼光谱的多变量统计分析方法如主成分分析法能够较高准确率的分类正常组织与肿瘤组织的拉曼光谱，然而主成分没有明确物理意义。遗传算法是一种多变量特征选择技术，本研究利用共聚焦拉曼光谱技术测量了鼻咽癌组织拉曼光谱和正常鼻咽组织的拉曼光谱，结合遗传算法和线性判别分析方法，筛选出了鼻咽癌组织的特征谱，构建了新的鼻咽癌诊断模型。通过与传统的主成分判别分析方法相比发现，遗传算法不仅能筛选出与癌症病理相关的分子特征谱，而且诊断准确率优于主成分分析法。该研究展现了智能搜索算法在建立拉曼光谱癌症诊断模型中的巨大应用潜力。　　 2.支持向量机是一种能够对具有非线性边界多变量数据准确分类的模式识别技术，本研究测量了纳米银增强的食管癌患者和健康志愿者血清表面增强拉曼光谱，并对食管癌血清表面增强拉曼光谱进行了指认。利用最近发展的支持向量机技术，研究了多种基于支持向量机的食管癌血清表面增强拉曼光谱无损伤诊断模型。与主成分分析方法相比发现，径向基函数支持向量机模型不仅能够对具有线性边界的光谱进行分类，而且能够对具有非线性分界面的高维光谱进行准确分类，分类准确率优于主成分分析技术。该研究说明了支持向量机结合血清表面增强拉曼光谱在建立癌症无损伤诊断模型中的巨大应用前景。　　 3.表面增强拉曼标记免疫分析技术能高灵敏度高特异性的探测肿瘤标志物，石墨烯是一种具有高表面富集能力的二维碳纳米材料，石墨烯金属复合材料具有极高的表面增强拉曼效应。本研究利用氧化石墨烯表面高富集能力和氧化石墨烯的表面增强拉曼效应，建立了基于氧化石墨烯基底的表面增强拉曼标记免疫检测体系。该体系以氧化石墨烯为固体基底固定抗体，4-巯基苯甲酸为标记分子与标记抗体共同固定在纳米银粒子上，通过抗原抗体的免疫作用构筑“三明治”夹心结构的表面增强拉曼标记免疫检测体系。研究结果表明，该体系具有较好的特异性，检测抗原的极限浓度可达2ng/mL，该浓度可比拟于血清肿瘤标志物的临床检测浓度，本表面增强拉曼标记免疫检测体系在血清肿瘤标志物的临床检测领域具有极大的发展潜力。