90,0% тактык менен шишиктердин жана лейкоздун скринингинин эрте скрининги үчүн смартфондор менен айкалышкан ДНК метиляция тести!

Суюк биопсиянын негизинде ракты эрте аныктоо акыркы жылдарда АКШнын Улуттук онкология институту тарабынан сунушталган ракты аныктоонун жана диагностикасынын жаңы багыты болуп саналат, ал эрте ракты же атүгүл рак алдындагы жараларды аныктоо максатында. Бул өпкө рагы, ичеги-карын шишиктери, глиомалар жана гинекологиялык шишиктерди камтыган ар кандай залалдуу ооруларды эрте диагностикалоо үчүн жаңы биомаркер катары кеңири колдонулат.

Метилденүү пейзажын (Methylscape) биомаркерлерди аныктоо үчүн платформалардын пайда болушу рактын алгачкы скринингин олуттуу түрдө жакшыртууга, бейтаптарды эң эрте дарылоочу стадияга коюуга мүмкүнчүлүк берет.

Жакында эле, изилдөөчүлөр цистеамин менен кооздолгон алтын нанобөлүкчөлөрүнүн (Cyst/AuNPs) негизинде метилация пейзажын аныктоо үчүн жөнөкөй жана түз сезгич платформаны иштеп чыгышты, бул смартфондун негизиндеги биосенсор менен айкалышып, шишиктердин кеңири диапазонунда эрте скрининг жүргүзүүгө мүмкүндүк берет. Лейкоздун эрте скрининги кан үлгүсүнөн ДНК алынгандан кийин 15 мүнөттүн ичинде 90,0% тактык менен жүргүзүлүшү мүмкүн. Макаланын аталышы - цистеамин менен капталган AuNP жана машина үйрөнүүсүн колдогон смартфондун жардамы менен адамдын канындагы рак ДНКсын тез аныктоо.

Сүрөт 1. Cyst/AuNPs компоненттери аркылуу рак скрининги үчүн жөнөкөй жана тез сезүүчү платформа эки жөнөкөй кадам менен аткарылышы мүмкүн.

Бул 1-сүрөттө көрсөтүлгөн. Биринчиден, ДНК фрагменттерин эритүү үчүн суулуу эритме колдонулган. Киста/AuNPs андан кийин аралаш эритмеге кошулду. Кадимки жана зыяндуу ДНК ар кандай метилдөө касиеттерине ээ, натыйжада ДНК фрагменттери ар кандай өзүн-өзү монтаждоо схемаларына ээ. Кадимки ДНК бош агрегацияланып, акырында Цист/AuNPлерди бириктирет, бул Cyst/AuNPтердин кызылга жылган мүнөзүнө алып келет, ошондуктан түстүн кызылдан кызгылт көккө чейин өзгөрүшүн жылаңач көз менен байкоого болот. Ал эми рак ДНКсынын уникалдуу methylation профили ДНК фрагменттеринин чоңураак кластерлерин өндүрүүгө алып келет.

96 кудуктан турган плиталардын сүрөттөрү смартфондун камерасы аркылуу тартылган. Рак ДНКсы спектроскопияга негизделген методдорго салыштырмалуу машина үйрөнүү менен жабдылган смартфон менен өлчөнгөн.

Чыныгы кан үлгүлөрүндө рак скрининги

Сенсордук платформанын пайдалуулугун кеңейтүү үчүн, изилдөөчүлөр чыныгы кан үлгүлөрүндөгү кадимки жана рак ДНКсын ийгиликтүү айырмалаган сенсорду колдонушту. CpG сайттарындагы метилдөө схемалары гендин экспрессиясын эпигенетикалык жактан жөнгө салат. Рактын дээрлик бардык түрлөрүндө ДНКнын метилизациясынын өзгөрүшү жана ошентип, шишик пайда болушуна көмөктөшүүчү гендердин экспрессиясынын алмашып турганы байкалган.

ДНК метилизациясы менен байланышкан башка рак ооруларына үлгү катары, изилдөөчүлөр лейкоз менен ооруган бейтаптардан жана дени сак башкаруучулардан алынган кан үлгүлөрүн лейкоздук рактарды дифференциациялоодо метилация пейзажынын эффективдүүлүгүн изилдөө үчүн колдонушкан. Бул метилация пейзажынын биомаркери лейкозду скринингдин учурдагы тез методдорунан ашып түшпөстөн, бул жөнөкөй жана жөнөкөй анализди колдонуу менен рактын кеңири спектрин эрте аныктоого чейин кеңейтүүнүн максатка ылайыктуулугун көрсөтөт.

31 лейкоз менен ооруган 12 дени сак адамдын кан үлгүлөрүнүн ДНКсы анализденди. 2а-сүрөттөгү кутучанын сюжетинде көрсөтүлгөндөй, рак үлгүлөрүнүн (ΔA650/525) салыштырмалуу жутуусу кадимки үлгүлөрдөгү ДНКга караганда төмөн болгон. бул, негизинен, Cyst/AuNPs агрегациясын алдын алган рак ДНКсынын тыгыз агрегациясына алып келген гидрофобдуктун жогорулашына байланыштуу болгон. Натыйжада, бул нанобөлүкчөлөр рак агрегаттарынын сырткы катмарларында толугу менен чачырап кеткен, бул нормалдуу жана рак ДНК агрегаттарына адсорбцияланган Cyst/AuNPs башка дисперсиясына алып келген. ROC ийри сызыктары босогону ΔA650/525 минималдуу мааниден максималдуу мааниге чейин өзгөртүү жолу менен түзүлдү.

Сүрөт 2.(a) оптималдаштырылган шарттарда нормалдуу (көк) жана рак (кызыл) ДНК бар экенин көрсөткөн киста/AuNPs эритмелеринин салыштырмалуу абсорбенциясынын маанилери

(DA650/525) кутучалардын участоктору; (б) ROC анализи жана диагностикалык тесттерди баалоо. (c) Кадимки жана рак менен ооругандардын диагностикасы үчүн баш аламандык матрицасы. (г) иштелип чыккан методдун сезгичтиги, өзгөчөлүгү, оң болжолдоочу мааниси (PPV), терс болжолдоочу мааниси (NPV) жана тактыгы.

2b-сүрөттө көрсөтүлгөндөй, иштелип чыккан сенсор үчүн алынган ROC ийри сызыгынын астындагы аймак (AUC = 0,9274) жогорку сезгичтикти жана өзгөчөлүктү көрсөттү. Кутучанын сюжетинен көрүнүп тургандай, кадимки ДНК тобун билдирген эң төмөнкү чекит рак ДНК тобун билдирген эң жогорку чекиттен жакшы ажыратылган эмес; ошондуктан, логистикалык регрессия нормалдуу жана рак топторун айырмалоо үчүн колдонулган. Көзкарандысыз өзгөрмөлөрдүн топтомун эске алуу менен, ал рак же кадимки топ сыяктуу окуянын болуу ыктымалдыгын баалайт. Көз каранды өзгөрмө 0 жана 1 ортосунда болот. Демек, натыйжа ыктымалдык болуп саналат. Биз төмөнкүдөй ΔA650/525 негизинде рак аныктоо (P) ыктымалдыгы аныкталган.

мында b=5,3533,w1=-6,965. Үлгү классификациясы үчүн 0,5тен аз ыктымалдуулук кадимки үлгүнү көрсөтөт, ал эми 0,5 же андан жогору ыктымалдык рак үлгүсүн көрсөтөт. 2c-сүрөттө классификация ыкмасынын туруктуулугун текшерүү үчүн колдонулган кайчылаш валидациядан келип чыккан башаламандык матрицасы сүрөттөлөт. 2d-сүрөттө сезгичтик, өзгөчөлүк, оң болжолдоочу маани (PPV) жана терс болжолдоочу маани (NPV) камтыган ыкманын диагностикалык тесттик баалоосу жалпыланган.

Смартфондун негизиндеги биосенсорлор

Спектрофотометрлерди колдонбостон үлгүлөрдү текшерүүнү андан ары жөнөкөйлөтүү үчүн, изилдөөчүлөр эритменин түсүн чечмелөө жана кадимки жана рак менен ооруган адамдарды айырмалоо үчүн жасалма интеллектти (AI) колдонушкан. Муну эске алуу менен, компьютердик көрүү Cyst/AuNPs эритмесинин түсүн кадимки ДНКга (кызгылт көк) же рак ДНКсына (кызыл) которуу үчүн уюлдук телефондун камерасы аркылуу алынган 96 көзөнөктүү плиталардын сүрөттөрүн колдонуу үчүн колдонулган. Жасалма интеллект чыгымдарды азайтып, нанобөлүкчөлөрдүн түсүн чечмелөөдө жеткиликтүүлүктү жакшыртат жана смартфондун оптикалык аппараттык аксессуарларын колдонбостон. Акырында, эки машина үйрөнүү модели, анын ичинде Random Forest (RF) жана Support Vector Machine (SVM) моделдерди курууга үйрөтүлгөн. RF жана SVM моделдери үлгүлөрдү 90,0% тактык менен оң жана терс деп туура классификациялаган. Бул уюлдук телефонго негизделген биосенсацияда жасалма интеллектти колдонуу толук мүмкүн экенин көрсөтүп турат.

Сүрөт 3.(а) Сүрөттү алуу кадамы үчүн үлгүнү даярдоо учурунда жазылган эритменин максаттуу классы. (б) Сүрөттү алуу кадамында алынган үлгү сүрөт. (c) Сүрөттөн (б) алынган 96 скважинанын ар бир скважинасындагы киста/AuNPs эритмесинин түстүү интенсивдүүлүгү.

Cyst/AuNPs колдонуп, изилдөөчүлөр лейкоздун скрининги үчүн чыныгы кан үлгүлөрүн колдонууда метилация пейзажын аныктоо үчүн жөнөкөй сенсордук платформаны жана рак ДНКсынан кадимки ДНКны айырмалоого жөндөмдүү сенсорду ийгиликтүү иштеп чыгышты. Иштелип чыккан сенсор чыныгы кан үлгүлөрүнөн алынган ДНК лейкоз менен ооруган бейтаптардагы аз өлчөмдөгү рак ДНКсын (3nM) 15 мүнөттүн ичинде тез жана үнөмдүү аныктай аларын көрсөтүп, 95,3% тактыгын көрсөттү. Спектрофотометрге болгон муктаждыкты жоюу аркылуу үлгүлөрдү текшерүүнү андан ары жөнөкөйлөтүү үчүн, машиналык үйрөнүү эритменин түсүн чечмелөө жана уюлдук телефондун сүрөтүн колдонуу менен кадимки жана рак оорусуна чалдыккан адамдарды айырмалоо үчүн колдонулду, ошондой эле тактык 90,0% жетиши мүмкүн болду.

Шилтеме: DOI: 10.1039/d2ra05725e