Ang pagsulay sa DNA methylation inubanan sa mga smartphone alang sa sayo nga pag-screen sa mga tumor ug pag-screen sa leukemia nga adunay katukma nga 90.0%!

Ang sayo nga pag-ila sa kanser nga gibase sa liquid biopsy usa ka bag-ong direksyon sa pag-ila ug pagdayagnos sa kanser nga gisugyot sa US National Cancer Institute sa bag-ohay nga mga tuig, uban ang tumong sa pag-ila sa sayo nga kanser o bisan sa precancerous nga mga samad. Kini kaylap nga gigamit isip usa ka nobela nga biomarker alang sa sayo nga pagdayagnos sa lain-laing mga malignancies, lakip na ang kanser sa baga, gastrointestinal tumor, gliomas ug gynecological tumor.

Ang pagtumaw sa mga plataporma sa pag-ila sa methylation landscape (Methylscape) biomarkers adunay potensyal nga makapauswag pag-ayo sa kasamtangan nga sayo nga screening alang sa kanser, nga nagbutang sa mga pasyente sa pinakaunang matambalan nga yugto.

Bag-ohay lang, ang mga tigdukiduki nakahimo og usa ka yano ug direkta nga sensing plataporma alang sa methylation landscape detection base sa cysteamine decorated gold nanoparticles (Cyst/AuNPs) inubanan sa usa ka smartphone-based biosensor nga makahimo sa paspas nga sayo nga screening sa usa ka halapad nga mga tumor. Ang sayo nga screening alang sa leukemia mahimong ipahigayon sulod sa 15 ka minuto human sa pagkuha sa DNA gikan sa sample sa dugo, nga adunay katukma nga 90.0%. Ang titulo sa artikulo mao ang Rapid detection sa cancer DNA sa dugo sa tawo gamit ang cysteamine-capped AuNPs ug usa ka machine learning-enabled nga smartphone.

Figure 1. Usa ka yano ug paspas nga sensing platform alang sa cancer screening pinaagi sa Cyst/AuNPs nga mga sangkap mahimo sa duha ka yano nga mga lakang.

Gipakita kini sa Figure 1. Una, usa ka tubigon nga solusyon ang gigamit sa pagtunaw sa mga tipik sa DNA. Ang Cyst / AuNPs dayon gidugang sa sinagol nga solusyon. Ang normal ug malignant nga DNA adunay lainlaing mga kabtangan sa methylation, nga miresulta sa mga tipik sa DNA nga adunay lainlaing mga pattern sa pag-assemble sa kaugalingon. Ang normal nga DNA nag-aggregate ug sa kadugayan nag-aggregate sa Cyst/AuNPs, nga moresulta sa red-shifted nga kinaiya sa Cyst/AuNPs, aron ang kausaban sa kolor gikan sa pula ngadto sa purpura makita sa mata. Sa kasukwahi, ang talagsaon nga profile sa methylation sa DNA sa kanser nagdala ngadto sa paghimo sa mas dagkong mga pungpong sa mga tipik sa DNA.

Ang mga hulagway sa 96-well plates gikuha gamit ang smartphone camera. Ang DNA sa kanser gisukod sa usa ka smartphone nga nasangkapan sa pagkat-on sa makina kumpara sa mga pamaagi nga nakabase sa spectroscopy.

Pagsusi sa kanser sa tinuod nga mga sample sa dugo

Aron mapalapdan ang kapuslanan sa sensing platform, ang mga investigator mi-apply ug sensor nga malampusong makaila tali sa normal ug cancerous nga DNA sa tinuod nga mga sample sa dugo. Ang mga pattern sa methylation sa mga site sa CpG epigenetically nag-regulate sa ekspresyon sa gene. Sa halos tanan nga mga tipo sa kanser, ang mga pagbag-o sa DNA methylation ug sa ingon sa pagpahayag sa mga gene nga nagpasiugda sa tumor naobserbahan nga nagpuli-puli.

Isip usa ka modelo alang sa ubang mga kanser nga may kalabutan sa DNA methylation, ang mga tigdukiduki migamit sa mga sample sa dugo gikan sa mga pasyente sa leukemia ug himsog nga mga kontrol aron sa pag-imbestigar sa pagka-epektibo sa methylation nga talan-awon sa paglainlain sa mga kanser sa leukaemic. Kini nga biomarker sa talan-awon sa methylation dili lamang labaw sa naglungtad nga paspas nga mga pamaagi sa pag-screen sa leukemia, apan gipakita usab ang posibilidad sa pagpalapad sa sayo nga pag-ila sa usa ka halapad nga mga kanser gamit kini nga yano ug prangka nga pagsulay.

Ang DNA gikan sa mga sample sa dugo gikan sa 31 ka mga pasyente sa leukemia ug 12 ka himsog nga mga tawo gisusi. sama sa gipakita sa kahon sa kahon sa Figure 2a, ang paryente nga pagsuyop sa mga sample sa kanser (ΔA650 / 525) mas ubos kaysa sa DNA gikan sa normal nga mga sample. nag-una kini tungod sa gipauswag nga hydrophobicity nga nagdala sa dasok nga pagtipon sa DNA sa kanser, nga nagpugong sa pagtipon sa Cyst / AuNPs. Ingon nga resulta, kini nga mga nanoparticle hingpit nga nagkatibulaag sa gawas nga mga lut-od sa mga aggregates sa kanser, nga miresulta sa usa ka lahi nga pagkatibulaag sa Cyst / AuNPs adsorbed sa normal ug kanser DNA aggregates. Ang mga kurba sa ROC nahimo dayon pinaagi sa pag-usab sa threshold gikan sa minimum nga kantidad nga ΔA650/525 hangtod sa labing taas nga kantidad.

Figure 2.(a) Relative absorbance values ​​sa cyst/AuNPs solutions nga nagpakita sa presensya sa normal (asul) ug cancer (pula) nga DNA ubos sa optimized nga kondisyon

(DA650/525) sa mga kahon sa kahon; (b) ROC analysis ug evaluation sa diagnostic tests. (c) Confusion matrix para sa pagdayagnos sa normal ug cancer nga mga pasyente. (d) Sensitivity, specificity, positive predictive value (PPV), negatibong predictive value (NPV) ug tukma sa naugmad nga pamaagi.

Ingon sa gipakita sa Figure 2b, ang lugar sa ilawom sa ROC curve (AUC = 0.9274) nga nakuha alang sa naugmad nga sensor nagpakita sa taas nga pagkasensitibo ug pagkatino. Sama sa makita gikan sa kahon sa kahon, ang pinakaubos nga punto nga nagrepresentar sa normal nga grupo sa DNA dili maayo nga nahimulag gikan sa pinakataas nga punto nga nagrepresentar sa kanser nga grupo sa DNA; busa, ang logistic regression gigamit sa paglainlain tali sa normal ug kanser nga mga grupo. Gihatag ang usa ka set sa mga independent variable, gibanabana niini ang posibilidad nga mahitabo ang usa ka panghitabo, sama sa usa ka kanser o normal nga grupo. Ang dependent variable naglangkob sa taliwala sa 0 ug 1. Busa ang resulta usa ka kalagmitan. Gitino namo ang kalagmitan sa pag-ila sa kanser (P) base sa ΔA650/525 sama sa mosunod.

diin b=5.3533,w1=-6.965. Alang sa klasipikasyon sa sample, ang posibilidad nga ubos sa 0.5 nagpaila sa usa ka normal nga sample, samtang ang posibilidad nga 0.5 o mas taas nagpaila sa sample sa kanser. Ang Figure 2c naghulagway sa confusion matrix nga namugna gikan sa leave-it-alone cross-validation, nga gigamit sa pag-validate sa kalig-on sa pamaagi sa klasipikasyon. Ang Figure 2d nag-summarize sa diagnostic test evaluation sa pamaagi, lakip ang pagkasensitibo, specificity, positive predictive value (PPV) ug negative predictive value (NPV).

Mga biosensor nga nakabase sa smartphone

Aron mas pasimplehon ang sample testing nga walay paggamit sa spectrophotometers, ang mga tigdukiduki migamit sa artificial intelligence (AI) aron mahubad ang kolor sa solusyon ug mailhan ang normal ug cancerous nga mga indibidwal. Tungod niini, ang computer vision gigamit sa paghubad sa kolor sa Cyst/AuNPs solution ngadto sa normal nga DNA (purple) o cancerous DNA (pula) gamit ang mga hulagway sa 96-well plates nga gikuha pinaagi sa mobile phone camera. Ang artificial intelligence makapakunhod sa gasto ug makapauswag sa accessibility sa paghubad sa kolor sa nanoparticle solutions, ug walay paggamit sa bisan unsang optical hardware smartphone accessories. Sa katapusan, duha ka modelo sa pagkat-on sa makina, lakip ang Random Forest (RF) ug Support Vector Machine (SVM) ang gibansay sa paghimo sa mga modelo. pareho ang RF ug SVM nga mga modelo sa husto nga pagklasipikar sa mga sample nga positibo ug negatibo nga adunay katukma nga 90.0%. Kini nagsugyot nga ang paggamit sa artipisyal nga paniktik sa biosensing nga nakabase sa mobile phone posible.

Figure 3.(a) Target nga klase sa solusyon nga narekord sa panahon sa pag-andam sa sample alang sa lakang sa pagkuha sa imahe. (b) Pananglitan nga hulagway nga gikuha atol sa lakang sa pagkuha sa hulagway. (c) Ang intensity sa kolor sa solusyon sa cyst/AuNPs sa matag atabay sa 96-well plate nga gikuha gikan sa hulagway (b).

Gamit ang Cyst/AuNPs, ang mga tigdukiduki malampusong nakahimo og usa ka simple nga sensing platform para sa methylation landscape detection ug usa ka sensor nga makahimo sa pag-ila sa normal nga DNA gikan sa cancer DNA sa dihang naggamit ug tinuod nga mga sample sa dugo alang sa leukemia screening. Gipakita sa naugmad nga sensor nga ang DNA nga gikuha gikan sa tinuod nga mga sample sa dugo nakahimo sa paspas ug epektibo nga gasto nga makit-an ang gamay nga kantidad sa DNA sa kanser (3nM) sa mga pasyente sa leukemia sa 15 minuto, ug nagpakita sa katukma nga 95.3%. Aron mas mapasayon ​​ang sample testing pinaagi sa pagwagtang sa panginahanglan sa usa ka spectrophotometer, ang machine learning gigamit sa paghubad sa kolor sa solusyon ug paglainlain tali sa normal ug cancerous nga mga indibidwal gamit ang litrato sa mobile phone, ug ang pagkasibu nakab-ot usab sa 90.0%.

Reperensya: DOI: 10.1039/d2ra05725e