Testimi i metilimit të ADN -së të kombinuar me telefonat inteligjentë për shqyrtimin e hershëm të tumoreve dhe ekzaminimin e leukemisë me një saktësi prej 90.0%!

Zbulimi i hershëm i kancerit bazuar në biopsinë e lëngshme është një drejtim i ri i zbulimit dhe diagnostikimit të kancerit të propozuar nga Instituti Kombëtar i Kancerit të SHBA vitet e fundit, me qëllim të zbulimit të kancerit të hershëm apo edhe lezioneve prekanceroze. Hasshtë përdorur gjerësisht si një biomarker i ri për diagnostikimin e hershëm të malinje të ndryshme, duke përfshirë kancerin e mushkërive, tumoret gastrointestinale, gliomat dhe tumoret gjinekologjike.

Shfaqja e platformave për të identifikuar biomarkuesit e peizazhit të metilimit (metilscape) ka potencialin për të përmirësuar ndjeshëm ekzaminimin ekzistues të hershëm për kancerin, duke i vendosur pacientët në fazën më të hershme të trajtueshme.

Kohët e fundit, studiuesit kanë zhvilluar një platformë të thjeshtë dhe të drejtpërdrejtë të ndjerë për zbulimin e peizazhit të metilimit bazuar në nanopartikulet e arta të dekoruara të cistaaminës (cist/AuNPs) të kombinuara me një biosensor të bazuar në smartphone që mundëson ekzaminim të shpejtë të hershëm të një game të gjerë të tumoreve. Shqyrtimi i hershëm për leuçeminë mund të kryhet brenda 15 minutave pas nxjerrjes së ADN -së nga një mostër gjaku, me një saktësi prej 90.0%. Titulli i artikullit është zbulimi i shpejtë i ADN-së së kancerit në gjakun e njeriut duke përdorur AuNP të kapura nga cisteamine dhe një smartphone të aktivizuar me mësimin e makinerisë。

Figura 1. Një platformë e thjeshtë dhe e shpejtë e ndjerë për ekzaminimin e kancerit përmes përbërësve të cist/AUNPS mund të realizohet në dy hapa të thjeshtë.

Kjo është treguar në Figurën 1. Së pari, u përdor një zgjidhje ujore për të shpërndarë fragmentet e ADN -së. Kist/AuNPS u shtuan më pas në zgjidhjen e përzier. ADN normale dhe malinje ka veti të ndryshme metilimi, duke rezultuar në fragmente të ADN-së me modele të ndryshme të vetë-montimit. Agregatet normale të ADN-së lirshëm dhe përfundimisht grumbullojnë cist/AuNPs, gjë që rezulton në natyrën e ndryshuar të kuqe të kistit/AuNPs, në mënyrë që të mund të vërehet një ndryshim i ngjyrës nga e kuqja në vjollcë me sy të lirë. Në të kundërt, profili unik i metilimit të ADN -së së kancerit çon në prodhimin e grupimeve më të mëdha të fragmenteve të ADN -së.

Imazhet e pllakave me 96 puse u morën duke përdorur një aparat fotografik smartphone. ADN-ja e kancerit u mat nga një smartphone i pajisur me mësimdhënie të makinerive në krahasim me metodat e bazuara në spektroskopi.

Shqyrtimi i kancerit në mostrat e vërteta të gjakut

Për të zgjatur dobinë e platformës ndjerë, hetuesit aplikuan një sensor që dallonte me sukses midis ADN -së normale dhe kanceroze në mostrat e vërteta të gjakut. Modelet e metilimit në vendet CpG rregullojnë epigjenetikisht shprehjen e gjenit. Pothuajse në të gjitha llojet e kancerit, ndryshimet në metilimin e ADN -së dhe kështu në shprehjen e gjeneve që promovojnë tumurigenesis janë vërejtur të alternojnë.

Si një model për kanceret e tjera të lidhura me metilimin e ADN -së, studiuesit përdorën mostra të gjakut nga pacientët me leuçemi dhe kontrolle të shëndetshme për të hetuar efektivitetin e peizazhit të metilimit në diferencimin e kancereve leukemike. Ky biomarker i peizazhit metilim jo vetëm që tejkalon metodat ekzistuese të shpejtë të kontrollit të leukemisë, por demonstron edhe realizueshmërinë e shtrirjes deri në zbulimin e hershëm të një game të gjerë të kancereve duke përdorur këtë analizë të thjeshtë dhe të drejtpërdrejtë.

U analizua ADN nga mostrat e gjakut nga 31 pacientë me leuçemi dhe 12 individë të shëndetshëm. Siç tregohet në komplotin e kutisë në figurën 2A, thithja relative e mostrave të kancerit (ΔA650/525) ishte më e ulët se ajo e ADN -së nga mostrat normale. Kjo ishte kryesisht për shkak të hidrofobicitetit të zgjeruar që çoi në grumbullimin e dendur të ADN -së së kancerit, e cila parandaloi grumbullimin e cist/AUNPs. Si rezultat, këto nanopartikuj u shpërndanë plotësisht në shtresat e jashtme të agregateve të kancerit, të cilat rezultuan në një shpërndarje të ndryshme të kistit/AuNPs të adsorbuar në agregatet normale dhe të ADN -së të kancerit. Kthesat ROC u krijuan më pas duke ndryshuar pragun nga një vlerë minimale e ΔA650/525 në një vlerë maksimale.

Figura 2. (a) Vlerat relative të absorbimit të zgjidhjeve të cist/AUNPS që tregojnë praninë e ADN -së normale (blu) dhe kancerit (të kuq) në kushte të optimizuara

(DA650/525) të parcelave të kutisë; (b) Analiza ROC dhe vlerësimi i testeve diagnostikuese. (c) Matrica e konfuzionit për diagnostikimin e pacientëve normalë dhe kancerikë. (d) Ndjeshmëria, specifikiteti, vlera parashikuese pozitive (PPV), vlera parashikuese negative (NPV) dhe saktësia e metodës së zhvilluar.

Siç tregohet në Figurën 2B, zona nën kurbën ROC (AUC = 0.9274) e marrë për sensorin e zhvilluar tregoi ndjeshmëri dhe specifikim të lartë. Siç shihet nga komploti i kutisë, pika më e ulët që përfaqëson grupin normal të ADN -së nuk është i ndarë mirë nga pika më e lartë që përfaqëson grupin e ADN -së së kancerit; Prandaj, regresioni logjistik u përdor për të bërë dallimin midis grupeve normale dhe kancerit. Duke pasur parasysh një grup të variablave të pavarur, ajo vlerëson mundësinë e një ngjarje që ndodh, siç është një kancer ose një grup normal. Ndryshorja e varur varion midis 0 dhe 1. Rezultati është pra një probabilitet. Ne përcaktuam mundësinë e identifikimit të kancerit (P) bazuar në ΔA650/525 si më poshtë.

ku b = 5.3533, w1 = -6.965. Për klasifikimin e mostrës, një probabilitet prej më pak se 0.5 tregon një mostër normale, ndërsa një probabilitet prej 0.5 ose më i lartë tregon një mostër të kancerit. Figura 2C përshkruan matricën e konfuzionit të gjeneruar nga vlerësimi i kryqëzuar i vetëm, i cili u përdor për të vërtetuar qëndrueshmërinë e metodës së klasifikimit. Figura 2D përmbledh vlerësimin e testit diagnostik të metodës, përfshirë ndjeshmërinë, specifikën, vlerën parashikuese pozitive (PPV) dhe vlerën parashikuese negative (NPV).

Biosensorë me bazë smartphone

Për të thjeshtuar më tej testimin e mostrës pa përdorimin e spektrofotometrave, studiuesit përdorën inteligjencën artificiale (AI) për të interpretuar ngjyrën e zgjidhjes dhe për të bërë dallimin midis individëve normalë dhe kancerogjentë. Duke pasur parasysh këtë, vizioni i kompjuterit u përdor për të përkthyer ngjyrën e zgjidhjes së cist/AUNPS në ADN normale (vjollcë) ose ADN kanceroze (të kuqe) duke përdorur imazhe të pllakave 96 puse të marra përmes një aparati fotografik celular. Inteligjenca artificiale mund të zvogëlojë kostot dhe të përmirësojë aksesin në interpretimin e ngjyrës së zgjidhjeve të nanopartikulave, dhe pa përdorimin e ndonjë aksesori optik të smartphone -ve. Më në fund, dy modele të mësimit të makinerive, duke përfshirë pyjet e rastit (RF) dhe makinën vektoriale mbështetëse (SVM) u trajnuan për të ndërtuar modelet. Të dy modelet RF dhe SVM i klasifikuan saktë mostrat si pozitive dhe negative me një saktësi prej 90.0%. Kjo sugjeron që përdorimi i inteligjencës artificiale në biosensing të bazuar në telefon celular është mjaft i mundur.

Figura 3. (a) Klasa e synuar e zgjidhjes së regjistruar gjatë përgatitjes së mostrës për hapin e blerjes së figurës. (b) Shembull imazh i marrë gjatë hapit të blerjes së figurës. (c) Intensiteti i ngjyrave të zgjidhjes së cist/AuNPs në secilën pus të pllakës 96 puse të nxjerra nga imazhi (B).

Duke përdorur cist/AuNPS, studiuesit kanë zhvilluar me sukses një platformë të thjeshtë ndijuese për zbulimin e peizazhit të metilimit dhe një sensor të aftë për të dalluar ADN -në normale nga ADN -ja e kancerit kur përdorni mostra të vërteta të gjakut për ekzaminimin e leukemisë. Sensori i zhvilluar demonstroi që ADN-ja e nxjerrë nga mostrat e vërteta të gjakut ishte në gjendje të zbulonte me shpejtësi dhe me kosto efektive sasi të vogla të ADN-së së kancerit (3NM) në pacientët me leuçemi në 15 minuta, dhe tregoi një saktësi prej 95.3%. Për të thjeshtuar më tej testimin e mostrës duke eleminuar nevojën për një spektrofotometër, mësimi i makinerisë u përdor për të interpretuar ngjyrën e zgjidhjes dhe për të bërë dallimin midis individëve normal dhe kanceroze duke përdorur një fotografi të telefonit celular, dhe saktësia ishte gjithashtu në gjendje të arrihet në 90.0%.

Referenca: doi: 10.1039/d2ra05725e