Ang DNA methylation testing nga giubanan sa mga smartphone para sa sayo nga screening sa mga tumor ug leukemia screening nga may katukma nga 90.0%!

Ang sayo nga pag-ila sa kanser base 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, nga adunay tumong nga makaila sa sayo nga kanser o bisan sa mga precancerous nga samad. Kini kaylap nga gigamit isip usa ka nobela nga biomarker alang sa sayo nga pagdayagnos sa lainlaing mga malignancies, lakip ang kanser sa baga, mga tumor sa gastrointestinal, mga glioma ug mga tumor sa gynecological.

Ang pagtungha sa mga plataporma aron mailhan ang mga biomarker sa methylation landscape (Methylscape) adunay potensyal nga makapauswag pag-ayo sa kasamtangang sayo nga screening alang sa kanser, nga magbutang sa mga pasyente sa labing sayo nga matambalan nga yugto.

Bag-ohay lang, ang mga tigdukiduki nakaugmad og simple ug direktang sensing platform para sa methylation landscape detection base sa cysteamine decorated gold nanoparticles (Cyst/AuNPs) nga giubanan sa smartphone-based biosensor nga makapahimo sa paspas nga sayo nga screening sa lain-laing mga tumor. Ang sayo nga screening para sa leukemia mahimong himuon sulod sa 15 minutos human sa pagkuha sa DNA gikan sa sample sa dugo, nga adunay katukma nga 90.0%. Ang titulo sa artikulo mao ang Paspas nga pag-detect sa DNA sa kanser sa dugo sa tawo gamit ang cysteamine-capped AuNPs ug usa ka machine learning-enabled smartphone.

Hulagway 1. Usa ka simple ug paspas nga plataporma sa pag-ila alang sa screening sa kanser pinaagi sa mga sangkap sa Cyst/AuNPs mahimong mahimo sa duha ka yanong lakang.

Kini gipakita sa Figure 1. Una, usa ka tubigon nga solusyon ang gigamit aron matunaw ang mga tipik sa DNA. Ang mga Cyst/AuNP gidugang dayon sa gisagol 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 sumbanan sa pag-assemble sa kaugalingon. Ang normal nga DNA nag-ipon nga luag ug sa kadugayan nag-ipon sa mga Cyst/AuNP, nga miresulta sa red-shifted nga kinaiya sa Cyst/AuNP, aron ang pagbag-o sa kolor gikan sa pula ngadto sa purpura makita sa hubo nga mata. Sa kasukwahi, ang talagsaon nga profile sa methylation sa DNA sa kanser mosangpot sa paghimo og mas dagkong mga pungpong sa mga tipik sa DNA.

Ang mga imahe sa 96-well plates gikuha gamit ang camera sa smartphone. Ang Cancer DNA gisukod gamit ang smartphone nga adunay machine learning kon itandi sa mga pamaagi nga gibase sa spectroscopy.

Pag-screen sa kanser gamit ang tinuod nga mga sample sa dugo

Aron mapalapdan ang gamit sa sensing platform, ang mga imbestigador migamit og sensor nga malampusong nakaila sa normal ug kanser nga DNA sa tinuod nga mga sample sa dugo. Ang mga methylation pattern sa CpG sites epigenetically nga nag-regulate sa gene expression. Sa halos tanang klase sa kanser, ang mga pagbag-o sa DNA methylation ug busa sa expression sa mga gene nga nagpasiugda sa tumourigenesis naobserbahan nga nagpuli-puli.

Isip modelo alang sa ubang mga kanser nga nalangkit sa DNA methylation, ang mga tigdukiduki migamit og mga sample sa dugo gikan sa mga pasyente sa leukemia ug himsog nga mga kontrol aron imbestigahan ang kaepektibo sa methylation landscape sa pag-ila sa mga kanser sa leukemia. Kini nga methylation landscape biomarker dili lamang milabaw sa kasamtangang mga pamaagi sa rapid leukemia screening, apan nagpakita usab sa posibilidad sa pagpalapad ngadto sa sayo nga pag-ila sa lain-laing mga kanser gamit kini nga simple ug prangka nga assay.

Gisusi ang DNA gikan sa mga sample sa dugo gikan sa 31 ka mga pasyente sa leukemia ug 12 ka himsog nga mga indibidwal. Sama sa gipakita sa box plot sa Figure 2a, ang relatibong absorbance sa mga sample sa kanser (ΔA650/525) mas ubos kaysa sa DNA gikan sa normal nga mga sample. Kini tungod sa gipausbaw nga hydrophobicity nga misangpot sa dasok nga aggregation sa cancer DNA, nga nakapugong sa aggregation sa Cyst/AuNPs. Tungod niini, kini nga mga nanoparticle hingpit nga nagkatibulaag sa gawas nga mga lut-od sa cancer aggregates, nga miresulta sa lahi nga dispersion sa Cyst/AuNPs nga na-adsorb sa normal ug cancer DNA aggregates. Ang mga ROC curve gihimo pinaagi sa pag-usab-usab sa threshold gikan sa minimum nga kantidad nga ΔA650/525 ngadto sa maximum nga kantidad.

Hulagway 2.(a) Mga relatibong kantidad sa absorbance sa mga solusyon sa cyst/AuNPs nga nagpakita sa presensya sa normal (asul) ug kanser (pula) nga DNA ubos sa gi-optimize nga mga kondisyon

(DA650/525) sa mga box plot; (b) ROC analysis ug evaluation sa mga diagnostic test. (c) Confusion matrix para sa diagnosis sa mga pasyente nga normal ug kanser. (d) Sensitivity, specificity, positive predictive value (PPV), negative predictive value (NPV) ug accuracy sa naugmad nga pamaagi.

Sama sa gipakita sa Figure 2b, ang lugar ubos sa ROC curve (AUC = 0.9274) nga nakuha para sa naugmad nga sensor nagpakita og taas nga sensitivity ug specificity. Sama sa makita sa box plot, ang labing ubos nga punto nga nagrepresentar sa normal nga grupo sa DNA wala kaayo gibulag gikan sa labing taas nga punto nga nagrepresentar sa grupo sa DNA sa kanser; busa, gigamit ang logistic regression aron mailhan ang mga grupo sa normal ug kanser. Tungod sa usa ka hugpong sa mga independent variable, gibanabana niini ang posibilidad sa usa ka panghitabo nga mahitabo, sama sa usa ka grupo sa kanser o normal. Ang dependent variable gikan sa 0 hangtod 1. Busa, ang resulta usa ka probabilidad. Among gitino ang probabilidad sa pag-ila sa kanser (P) base sa ΔA650/525 sama sa mosunod.

diin ang b=5.3533,w1=-6.965. Para sa klasipikasyon sa sample, ang probabilidad nga ubos sa 0.5 nagpakita sa normal nga sample, samtang ang probabilidad nga 0.5 o mas taas nagpakita sa sample sa kanser. Ang Figure 2c nagpakita sa confusion matrix nga namugna gikan sa leave-it-alone cross-validation, nga gigamit aron mapamatud-an ang kalig-on sa pamaagi sa klasipikasyon. Ang Figure 2d nagsumaryo sa diagnostic test evaluation sa pamaagi, lakip ang sensitivity, specificity, positive predictive value (PPV) ug negative predictive value (NPV).

Mga biosensor nga nakabase sa smartphone

Aron mas mapasimple ang pagsulay sa sample nga wala gigamit ang mga spectrophotometer, gigamit sa mga tigdukiduki ang artificial intelligence (AI) aron hubaron ang kolor sa solusyon ug mailhan ang normal ug kanser nga mga indibidwal. Tungod niini, gigamit ang computer vision aron hubaron ang kolor sa Cyst/AuNPs solution ngadto sa normal nga DNA (purpura) o kanser nga DNA (pula) gamit ang mga imahe sa 96-well plates nga gikuha pinaagi sa camera sa mobile phone. Ang artificial intelligence makapakunhod sa mga gasto ug makapauswag sa accessibility sa paghubad sa kolor sa mga nanoparticle solution, ug nga wala gigamit ang bisan unsang optical hardware smartphone accessories. Sa katapusan, duha ka machine learning models, lakip ang Random Forest (RF) ug Support Vector Machine (SVM) ang gibansay sa paghimo sa mga modelo. Ang RF ug SVM models parehong husto nga nagklasipikar sa mga sample isip positibo ug negatibo nga adunay katukma nga 90.0%. Kini nagsugyot nga ang paggamit sa artificial intelligence sa mobile phone-based biosensing posible kaayo.

Hulagway 3.(a) Target nga klase sa solusyon nga narekord atol sa pag-andam sa sample para sa lakang sa pagkuha og imahe. (b) Pananglitan sa imahe nga gikuha atol sa lakang sa pagkuha og imahe. (c) Kakusog sa kolor sa cyst/AuNPs nga solusyon sa matag atabay sa 96-well plate nga gikuha gikan sa imahe (b).

Gamit ang Cyst/AuNPs, ang mga tigdukiduki malampusong nakaugmad og usa ka yano 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 kung mogamit og tinuod nga mga sample sa dugo para sa leukemia screening. Ang naugmad nga sensor nagpakita nga ang DNA nga gikuha gikan sa tinuod nga mga sample sa dugo nakahimo sa paspas ug barato nga pag-ila sa gagmay nga kantidad sa cancer DNA (3nM) sa mga pasyente sa leukemia sulod sa 15 minutos, ug nagpakita og katukma nga 95.3%. Aron mas mapasimple ang sample testing pinaagi sa pagwagtang sa panginahanglan alang sa spectrophotometer, gigamit ang machine learning aron mahubad ang kolor sa solusyon ug mailhan ang normal ug kanser nga mga indibidwal gamit ang litrato sa mobile phone, ug ang katukma nakab-ot usab sa 90.0%.

Reperensya: DOI: 10.1039/d2ra05725e