O'smalarni erta skrining qilish va leykemiya skriningi uchun smartfonlar bilan birgalikda DNK metilatsiyasi testi 90,0% aniqlikda!

Suyuq biopsiya asosida saratonni erta aniqlash - bu so'nggi yillarda AQSh Milliy Saraton Instituti tomonidan saratonni erta aniqlash va tashxislashning yangi yo'nalishi bo'lib, uning maqsadi saratonni yoki hatto saratongacha bo'lgan o'zgarishlarni erta aniqlashdir. U o'pka saratoni, oshqozon-ichak o'smalari, gliomalar va ginekologik o'smalarni o'z ichiga olgan turli xil xavfli o'smalarni erta tashxislash uchun yangi biomarker sifatida keng qo'llanilgan.

Metillanish landshafti (Methylscape) biomarkerlarini aniqlash uchun platformalarning paydo bo'lishi saraton kasalligini erta skrining qilishni sezilarli darajada yaxshilash va bemorlarni eng erta davolash bosqichiga qo'yish imkoniyatiga ega.

Yaqinda tadqiqotchilar sisteamin bilan bezatilgan oltin nanopartikullar (Kist/AuNP) asosida metillanish landshaftini aniqlash uchun oddiy va to'g'ridan-to'g'ri sensor platformasini smartfonga asoslangan biosensor bilan birgalikda ishlab chiqdilar, bu esa turli xil o'smalarni tezkor ravishda erta skrining qilish imkonini beradi. Leykemiya uchun erta skrining qon namunasidan DNK olingandan keyin 15 daqiqa ichida, 90,0% aniqlik bilan amalga oshirilishi mumkin. Maqola sarlavhasi Sisteamin bilan qoplangan AuNPlar va mashinani o'rganishga asoslangan smartfon yordamida inson qonidagi saraton DNKsini tezkor aniqlash.

1-rasm. Cyst/AuNPs komponentlari orqali saraton skriningi uchun oddiy va tezkor sensor platformasi ikki oddiy bosqichda amalga oshirilishi mumkin.

Bu 1-rasmda ko'rsatilgan. Avval DNK fragmentlarini eritish uchun suvli eritma ishlatilgan. Keyin aralash eritmaga kista/AuNPlar qo'shilgan. Normal va xavfli DNK turli metillanish xususiyatlariga ega, natijada turli o'z-o'zini yig'ish naqshlariga ega DNK fragmentlari hosil bo'ladi. Normal DNK bo'shashgan holda agregatlanadi va oxir-oqibat kista/auNPlarni agregatlaydi, bu esa kista/auNPlarning qizil siljish xususiyatiga olib keladi, shuning uchun rangning qizildan binafsha ranggacha o'zgarishini yalang'och ko'z bilan kuzatish mumkin. Aksincha, saraton DNKsining noyob metillanish profili DNK fragmentlarining kattaroq klasterlarini hosil bo'lishiga olib keladi.

96 ta chuqurchali plastinkalarning tasvirlari smartfon kamerasi yordamida olingan. Saraton DNKsi spektroskopiyaga asoslangan usullar bilan taqqoslaganda mashina o'rganish tizimi bilan jihozlangan smartfon yordamida o'lchandi.

Haqiqiy qon namunalarida saraton tekshiruvi

Sensor platformasining foydaliligini kengaytirish uchun tadqiqotchilar haqiqiy qon namunalarida normal va saraton DNKsini muvaffaqiyatli ajratib turadigan sensorni qo'lladilar. CpG joylaridagi metillanish naqshlari epigenetik ravishda gen ekspressiyasini tartibga soladi. Deyarli barcha saraton turlarida DNK metillanishidagi va shuning uchun o'sma paydo bo'lishini rag'batlantiruvchi genlarning ekspressiyasidagi o'zgarishlar navbatma-navbat kuzatilgan.

DNK metillanishi bilan bog'liq boshqa saraton kasalliklari uchun model sifatida tadqiqotchilar leykemiya bilan og'rigan bemorlar va sog'lom nazorat guruhidan olingan qon namunalaridan foydalanib, metillanish landshaftining leykemiya saratonini farqlashdagi samaradorligini o'rganishdi. Ushbu metillanish landshaft biomarkeri nafaqat mavjud tezkor leykemiya skrining usullaridan ustun turadi, balki ushbu oddiy va tushunarli tahlil yordamida turli xil saraton kasalliklarini erta aniqlash imkoniyatini ham namoyish etadi.

31 ta leykemiya bilan og'rigan bemor va 12 ta sog'lom odamning qon namunalaridan olingan DNK tahlil qilindi. 2a-rasmdagi katakcha diagrammasida ko'rsatilganidek, saraton namunalarining nisbiy yutilishi (ΔA650/525) normal namunalardagi DNKga qaraganda pastroq edi. Bu asosan saraton DNKsining zich agregatsiyasiga olib keladigan gidrofobiklikning kuchayishi bilan bog'liq bo'lib, bu Kist/AuNPlarning agregatsiyasini oldini oldi. Natijada, bu nanopartikullar saraton agregatlarining tashqi qatlamlarida to'liq tarqalib ketdi, bu esa normal va saraton DNK agregatlarida adsorbsiyalangan Kist/AuNPlarning turlicha tarqalishiga olib keldi. Keyin ROC egri chiziqlari minimal ΔA650/525 qiymatidan maksimal qiymatgacha bo'lgan chegarani o'zgartirish orqali yaratildi.

2-rasm.(a) Optimallashtirilgan sharoitlarda normal (ko'k) va saraton (qizil) DNK mavjudligini ko'rsatuvchi kist/AuNP eritmalarining nisbiy yutish qiymatlari.

(DA650/525) katakcha grafiklarining; (b) ROC tahlili va diagnostika testlarini baholash. (c) Sog'lom va saraton bemorlarini tashxislash uchun chalkashlik matritsasi. (d) Ishlab chiqilgan usulning sezgirligi, o'ziga xosligi, ijobiy bashorat qiymati (PPV), salbiy bashorat qiymati (NPV) va aniqligi.

2b-rasmda ko'rsatilganidek, ishlab chiqilgan sensor uchun olingan ROC egri chizig'i ostidagi maydon (AUC = 0.9274) yuqori sezgirlik va o'ziga xoslikni ko'rsatdi. Katakcha diagrammasidan ko'rinib turibdiki, normal DNK guruhini ifodalovchi eng past nuqta saraton DNK guruhini ifodalovchi eng yuqori nuqtadan yaxshi ajratilmagan; shuning uchun normal va saraton guruhlarini farqlash uchun logistik regressiya qo'llanildi. Mustaqil o'zgaruvchilar to'plami berilgan holda, u saraton yoki normal guruh kabi hodisaning sodir bo'lish ehtimolini baholaydi. Bog'liq o'zgaruvchi 0 va 1 oralig'ida o'zgarib turadi. Shuning uchun natija ehtimollikdir. Biz saratonni aniqlash ehtimolini (P) ΔA650/525 asosida quyidagicha aniqladik.

bu yerda b=5.3533,w1=-6.965. Namuna tasnifi uchun 0,5 dan kam ehtimollik normal namunani, 0,5 yoki undan yuqori ehtimollik esa saraton namunasini ko'rsatadi. 2c-rasmda tasniflash usulining barqarorligini tasdiqlash uchun ishlatilgan, o'zaro tasdiqlash natijasida hosil bo'lgan chalkashlik matritsasi tasvirlangan. 2d-rasmda usulning diagnostik test bahosi, jumladan, sezgirlik, o'ziga xoslik, ijobiy bashorat qiymati (PPV) va salbiy bashorat qiymati (NPV) umumlashtirilgan.

Smartfonga asoslangan biosensorlar

Spektrofotometrlardan foydalanmasdan namunaviy sinovlarni yanada soddalashtirish uchun tadqiqotchilar eritma rangini talqin qilish va normal va saraton kasalligiga chalingan shaxslarni farqlash uchun sun'iy intellekt (AI) dan foydalandilar. Shuni hisobga olgan holda, mobil telefon kamerasi orqali olingan 96 ta chuqurlikdagi plastinkalarning tasvirlari yordamida Cyst/AuNPs eritmasining rangini normal DNKga (binafsha rang) yoki saraton DNKga (qizil rang) aylantirish uchun kompyuter ko'rish usulidan foydalanildi. Sun'iy intellekt nanopartikulyar eritmalarning rangini talqin qilishda xarajatlarni kamaytirishi va kirishni yaxshilashi mumkin, va hech qanday optik apparat smartfon aksessuarlaridan foydalanmasdan. Nihoyat, Random Forest (RF) va Support Vector Machine (SVM) kabi ikkita mashina o'rganish modeli modellarni yaratish uchun o'qitildi. RF va SVM modellari namunalarni 90,0% aniqlik bilan ijobiy va salbiy deb to'g'ri tasnifladi. Bu shuni ko'rsatadiki, mobil telefonga asoslangan biosensingda sun'iy intellektdan foydalanish juda mumkin.

3-rasm.(a) Tasvir olish bosqichi uchun namunani tayyorlash paytida qayd etilgan eritmaning maqsadli klassi. (b) Tasvir olish bosqichida olingan namunaviy tasvir. (c) Tasvirdan olingan 96-quduqli plastinkaning har bir qudug'idagi kist/AuNPs eritmasining rang intensivligi (b).

Tadqiqotchilar Cyst/AuNPlardan foydalanib, metilatsiya landshaftini aniqlash uchun oddiy sensor platformasini va leykemiya skriningi uchun haqiqiy qon namunalaridan foydalanganda normal DNKni saraton DNKsidan ajrata oladigan sensorni muvaffaqiyatli ishlab chiqdilar. Ishlab chiqilgan sensor haqiqiy qon namunalaridan olingan DNK leykemiya bemorlarida 15 daqiqada tez va tejamkorlik bilan oz miqdordagi saraton DNKsini (3nM) aniqlay olishini va 95,3% aniqlikni ko'rsatganligini ko'rsatdi. Spektrofotometrga ehtiyojni bartaraf etish orqali namunalarni tekshirishni yanada soddalashtirish uchun eritma rangini talqin qilish va mobil telefon fotosurati yordamida normal va saraton kasalligiga chalingan shaxslarni farqlash uchun mashinaviy o'rganish qo'llanildi va aniqlik 90,0% ga ham erishildi.

Ma'lumotnoma: DOI: 10.1039/d2ra05725e