3D动态磁性微流体芯片用于高效的血细胞外囊泡丰富和基于机器学习的肝细胞癌多参数诊断

科学领域:

• 生物医学工程 生物医学工程
• 分子诊断学 分子诊断学
• 癌症研究 癌症研究

背景情况:

• 肝细胞癌 (HCC) 是全球癌症死亡的主要原因,需要改进早期诊断方法.
• 目前对HCC的诊断工具缺乏足够的敏感性和特异性.
• 细胞外囊泡 (EVs) 作为生物标志物具有前景,但它们的临床应用受到低效的丰富技术的限制.

研究的目的:

• 开发一个微流体平台,快速高效地丰富血衍生细胞外囊泡 (EVs).
• 确定用于早期肝细胞癌 (HCC) 检测的基于EV的新型生物标志物.
• 建立使用EV衍生长非编码RNA (lncRNAs) 的HCC查的诊断模型.

主要方法:

• 开发3DD DynaMag-EV捕获芯片,使用aptamer结合的磁粒子和3D多孔结构与交替磁场来增强EV捕获.
• 从HCC,肝硬化/肝炎患者和健康对照组中分离和转录组分析血EV.
• 创建一个诊断模型 (EVlncRNA得分) 基于两个已识别的HCC特异性lncRNAs (KCNQ1-AS1和LINC01785) 和一个多参数模型,使用机器学习将这个得分与临床变量集成在一起.

主要成果:

• 3D DynaMag-EV捕获芯片实现了快速 (20分钟) 和高效的丰富EVs从高纯度的等离子体.
• 两个HCC特异性的lncRNAs,KCNQ1-AS1和LINC01785,在血EV中被确定.
• EVlncRNA得分显示了高诊断性能 (AUC>0.80),表现优于α-fetoprotein (AFP).
• 综合EVlncRNA得分与临床数据的多参数模型实现了更高的诊断准确性 (AUC > 0.90).

结论:

• 集成的微流体平台可以快速隔离EV,以有效早期检测HCC.
• EVlncRNA评分模型为非侵入性HCC查提供了一个有前途的工具,即使在AFP阴性病例中也有效.
• 多参数诊断模型进一步提高了HCC检测准确度,为临床应用提供了强大的液体活检策略.