ДНҚ метилдену сынағы смартфондармен біріктірілген ісіктер мен лейкозды ерте скринингке арналған, дұрыстығы 90,0% -ы!

Сұйық биопсияға негізделген қатерлі ісік ауруын ерте анықтау, соңғы жылдары АҚШ ұлттық онкологиялық институтының, соңғы жылдары, ерте қатерлі ісік немесе тіпті қатерлі ісік ауруларын анықтау мақсатында ұсынған қатерлі ісік ауруы және диагноз. Ол әр түрлі қатерлі ісіктерді, соның ішінде өкпе қатерлі ісігін, асқазан-ішек ісіктерін, гастомалық және гинекологиялық ісіктерді ерте диагностикалау үшін биомаркер ретінде кеңінен қолданылады.

Метилдену ландшафты (метилакап) биомаркерлерді анықтау үшін платформалардың пайда болуы, қатерлі ісікке арналған ерте скринингті едәуір жақсартуға, науқастарды ертерек емделуге болатын сатыда едәуір жақсартуға мүмкіндік береді.

Жақында зерттеушілер смартфонға негізделген биосенсормен біріктірілген цистоне безендірілген алтын нанопараттамамен (CYST / AUNTPS) негізіндегі қарапайым және тікелей сенсорлық платформаны жасады. Лейкозға ерте скринингті бірнеше минут ішінде DNA-дан кейін 15 минут ішінде, дәлдігі 90,0% дәлдікпен жүзеге асыра алады. Мақала тақырыбы - Цзесамин жабылған аппликтермен және машиналық оқытуға арналған смартфонды қолдана отырып, адам қанында қатерлі ісік ДНҚ-ны тез анықтау.

1-сурет. CYST / AUNPS компоненттері арқылы қатерлі ісік скринингіні қарапайым және жылдам сезгіш платформа екі қарапайым қадаммен аяқтауға болады.

Бұл 1-суретте көрсетілген. Біріншіден, ДНҚ фрагменттерін тарату үшін сулы ерітінді қолданылды. Содан кейін CYST / AUNPS аралас ерітіндіге қосылды. Қалыпты және қатерлі ДНҚ-да әртүрлі метилдену қасиеттері бар, нәтижесінде әртүрлі өзін-өзі құрастыру үлгілері бар ДНҚ фрагменттері бар. Қалыпты ДНҚ еркін және ақырында кист / аюпс агрегаттарын ұсынады, олар кист / ауньдің қызыл түсті табиғатымен, қызыл түстен күлгінден күлгінге дейін өзгеруі мүмкін, сондықтан көзге түседі. Керісінше, қатерлі ісік ДНҚ-ның қатерлі ісігінің бірегей метилдену профилі ДНҚ фрагменттерінің үлкен кластерлерінің өндірісіне әкеледі.

96 ұңғыма тақтайшаларының суреттері смартфон камерасы арқылы алынды. Қатерлі ісік ДНҚ спектроскопияға негізделген әдістермен салыстырғанда машинамен жабдықталған смартфонмен өлшенді.

Нақты қан үлгілеріндегі қатерлі ісік скринингі

Сезімтал платформаның қызметтік бағдарламасын кеңейту үшін тергеушілер нағыз қан үлгілерінде қалыпты және қатерлі ісікке дейінгі ДНҚ-ны сәтті ажыратқан сенсорды қолданды. CPG сайттарындағы метилляция өрнектері епаренетикалық түрде гендік өрнекті реттейді. Қатерлі ісік түрлерінде дерлік дерлік қатерлі ісік түрлерінде ДНҚ метилизациясындағы өзгерістер және осылайша тууригенезге ықпал ететін гендер өрнегі байқалды.

ДНҚ метилизациясымен байланысты басқа қатерлі ісіктердің үлгісі ретінде зерттеушілер лейкемиялық ісіктерді саралаудағы метилдену ландшафтының тиімділігін зерттеу үшін қан үлгілерін қолданды. Бұл метилдену ландшафты биомаркер тек тез лейкемия скринингінің қолданыстағы әдістерін ғана емес, сонымен қатар қарапайым және қарапайым және қарапайым талдауды қолдана отырып, кең ассортименттерді ерте анықтауды ұзартудың орындылығын көрсетеді.

ДНҚ-дан 31 лейкоз науқастарынан және 12 сау адамдар талданды. 2А-суреттегі қораптың учаскесінде көрсетілгендей, қатерлі ісік үлгілерінің салыстырмалы сіңуі (δA650 / 525) қалыпты үлгілерден ДНҚ-дан төмен болды. Бұл негізінен кеңейтілген гидрофияға байланысты болды, ол раковинаның ДНҚ-ның тығыз жиналуына әкеліп соқтырды, бұл CYST / AUNPS агрегаттарының алдын алды. Нәтижесінде, бұл нанобөлшектер қатерлі ісік агрегаттарының сыртқы қабаттарында толығымен таратылды, нәтижесінде кист / аюптардың басқа дисперсиясының қалыпты және қатерлі ісікке қарсы диспансері болды. ROC қисық сызықтары, содан кейін δA650 / 525 минималды мәнінен максималды мәнге дейін өзгеруі арқылы жасалды.

2-сурет. (A) оңтайландырылған жағдайларда қалыпты (көк) және қатерлі ісік (қызыл) ДНҚ (қызыл) ДНҚ-ның (қызыл) теңдестіргіштерінің салыстырмалы сіңірілу мәні

(DA650 / 525) қорап учаскелері; (b) РОК диагностикалық сынақтарды талдау және бағалау. (c) Қалыпты және онкологиялық науқастарды диагностикалау үшін шатастыру матрицасы. (d) сезімталдық, ерекшелігі, оң болжамды болжам (PPV), теріс болжамды мәні (NPV) және әзірленген әдістің дәлдігі.

2b суретте көрсетілгендей, дамыған сенсор үшін алынған ROC қисық сызығының астындағы (AUC = 0.9274) жоғары сезімталдық пен ерекшелігін көрсетті. Қораптың учаскесінен көрінетіндей, қалыпты ДНҚ тобын білдіретін ең төменгі нүкте онкологиялық ДНҚ тобын білдіретін ең жоғары нүктеден жақсы бөлінбейді; Сондықтан логистикалық регрессия қалыпты және қатерлі ісік топтарын ажырату үшін қолданылған. Тәуелсіз айнымалылар жиынтығын ескере отырып, ол қатерлі ісік немесе қалыпты топ сияқты болған оқиғаның ықтималдығын есептейді. Тәуелді айнымалы 0-ден 1-ге дейін өзгереді. Нәтиже ықтималдық. Біз қатерлі ісік ауруын сәйкестендірудің ықтималдығын δA650 / 525 негізінде келесідей анықтадық.

мұндағы b = 5.3533, w1 = -6.965. Үлгі жіктелуі үшін 0,5-тен аз ықтималдық қалыпты үлгіні білдіреді, ал 0,5 немесе одан жоғары ықтималдығы қатерлі ісік үлгісін көрсетеді. 2C суретте жіктеу әдісінің тұрақтылығын растау үшін пайдаланылған, сол қалтаның валидациясынан алынған шатасу матрицасы бейнеленген. 2D сурет диагностикалық тексеруді, оның ішінде сезімталдық, ерекшелігі, оң болжамды болжамды (PPV) және теріс болжамды мән (NPV) деп санайды.

Смартфонға негізделген биосиндер

Сәндік тестілеуді одан әрі жеңілдету үшін спектрофотометрлерді қолданбай, зерттеушілер шешімнің түсін түсінікті (AI) қолданған жасанды интеллект (AI) қолданды және қалыпты және қатерлі ісіктерді ажырата алады. Мұны ескере отырып, компьютерлік көру киста / айператордың ерітіндісінің түсін ұялы телефон камерасы арқылы түсірілген 96 ұңғыма тақтайшаларының көмегімен кист / аунь ерітіндісінің түсін Қалыпты ДНҚ (күлгін) немесе қатерлі ісікке (қызыл) (қызыл) (қызыл) немесе 96 ұңғыма тақтайшаларына аудару үшін пайдаланылды. Жасанды интеллект шығындарды азайтуға және нанопараттық ерітінділердің түсін, және кез-келген оптикалық аппараттық құралға арналған аксессуарларды қолданбай, мүмкіндігін жақсартуы мүмкін. Сонымен, екі машинаны үйрену модельдері, соның ішінде кездейсоқ орман (RF) және қолдау векторының (SVM) модельдерін салу бойынша оқытылды. RF және SVM модельдері үлгілерді дұрыс және теріс деп дұрыс 90,0% дәл жіктеді. Бұл ұялы телефонға негізделген жасанды интеллект қолдану мүмкін емес деп болжайды.

3-сурет. (A) Суретті сатып алу қадамы үшін үлгіні дайындау кезінде жазылған шешімнің мақсатты класы. (b) Кескін алу кезінде алынған мысал кескіні. (с) Image (B) алынған 96 ұңғыма ұңғымасындағы Cyst / Aunps ерітіндісінің түс қарқындылығы (b).

Цистер / Аунптерді пайдалану, зерттеушілер метилаттан ландшафты анықтауға арналған қарапайым сенсорлық платформаны және сенсорды ДНҚ-ны лейкозды скринингтің нақты қан үлгілерін пайдалану кезінде қарапайым ДНҚ-дан ажыратуға қабілетті. Әзірленген сенсор нақты қан үлгілерінен алынған ДНҚ-сы 15 минут ішінде лейкоздық пациенттердің қатерлі ісігінің (3нм) аз мөлшерін (3NM) анықтай алатындығын көрсетті және 95,3% дәлдікті көрсетті. Спектрофотометрдің қажеттілігін жою арқылы үлгіні тестілеуді одан әрі жеңілдету үшін, машинаны оқытудың түсін жою және қалыпты және қатерлі ісікке ие тұлғалар арасындағы жылжымалы телефонның фотосуретін пайдаланып, дәлдікке 90,0% -ға қол жеткізуге мүмкіндік берілді.

Анықтама: DOI: 10.1039 / D2A05725E