用深度学习驱动的3D环境增强SERS平台对外体蛋白质进行无标签的多重配置,用于早期癌症诊断
Miao Chen1, Haoyang Wang1, Yibin Zhang2
1School of Life Sciences, Central South University, Changsha 410013, China.
Analytical chemistry
|April 16, 2024
概括
一个新的3D SERS平台增强了用于早期肺癌诊断的多种外体蛋白质的检测. 这项技术与深度学习相结合,为改善诊断提供了敏感和全面的分析.
科学领域:
- 生物医学工程 生物医学工程
- 分析化学 分析化学
- 在瘤学瘤学.
背景情况:
- 通过表面增强拉曼光谱 (SERS) 进行等离子体外体蛋白质分析,显示了早期癌症诊断的前景.
- 目前的SERS方法由于不完整和复杂的拉曼信号,难以同时检测外体蛋白的多重检测.
研究的目的:
- 开发一种新的三维 (3D) 环境增强SERS (se-SERS) 平台,用于多重检测外体蛋白质.
- 将 3D se-SERS 平台与深度学习模型集成,用于对等离子体外体的定量蛋白质分析.
主要方法:
- 开发一个使用金纳米粒子的3Dse-SERS平台,以创建周围分析物的密集的三维"热点".
- 使用3D se-SERS平台和深度学习,对七种特定的外体蛋白质 (CD63,CD81,CD9,CD151,CD171,TSPAN8,PD-L1) 进行定量分析.
- 来自肺癌患者的血外体的分析.
主要成果:
- 3D se-SERS平台为外体蛋白提供了敏感和全面的SERS信号.
- 在血外体上成功对七种标蛋白进行了定量分析.
- 蛋白质概况与肺癌的发生和进展相关.
结论:
- 开发的3D se-SERS平台展示了对外体组分析的高灵敏度和多重复合能力.
- 与深度学习的整合增强了对外体蛋白质的全面分析.
- 这种深度学习驱动的3Dse-SERS技术具有显著的潜力,用于基于等离子体外体的早期癌症诊断.
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