肿瘤衍生的细胞外囊泡的的免疫捕获及多模态分析

Johnny

Lab on a Chip：肿瘤衍生的细胞外囊泡的的免疫捕获及多模态分析

细胞外囊泡（EV）可以说是癌症诊断中的新生力量。细胞外囊泡属于膜结合的颗粒，在体内由各种细胞均可分泌，并参与细胞间通讯。分析EV中的生物标志物很有价值，因为EV中包含大量关于其组织来源的信息。最近，来自荷兰特温特大学的研究人员与瓦赫宁根大学的研究人员合作，开发了一种多模态分析平台，用于特异性捕获肿瘤来源的细胞外囊泡（Tumor-derived extracellular vesicles，tdEVs）。

肿瘤来源的细胞外囊泡（tdEV）可用于肿瘤诊疗的有希望的血液生物标志物。然而，血液是一种高度复杂的液体，在与tdEVs（30 nm-1μm）相同大小范围相近的区域里杂质很多，阻碍了对tdEV的精准分析。在这项研究里，研究人员报告了一种新的多模态分析平台，用于在抗体功能化不锈钢基板上特异性捕获tdEV，然后使用SEM、拉曼光谱和AFM进行分析，在单个EV级别上进行尺寸分布以及化学指纹分析。研究人员将抗-EpCAM（上皮细胞粘附分子）的抗体共价附着在不锈钢基底上之后，然后将源自前列腺癌细胞系LnCAP分泌的EV样品灌输至该不锈钢基底组装的微流体装置中用于免疫捕获tdEV。

tdEVs在抗体功能化的不锈钢基底上进行多模态分析（图）。在用感兴趣的抗体（这里是针对tdEVs的抗-EpCAM抗体）功能化的不锈钢基底上选择性捕获后，使用拉曼光谱、SEM和AFM连续对EV进行成像，并从这些不同成像模式收集的信息最终获得全面的图像。

非侵入性诊断方式

例如在转移性肿瘤患者的血液中，肿瘤来源的细胞外囊泡（tdEVs）的浓度与其生存期具有相关性。因此，只需计算血液中的tdEV浓度，就可以监测患者的病情状态并调整治疗策略。与传统的成像技术相比，如磁共振成像MRI无法检测体积较小肿瘤，这种基于EV的新方法具有明显的优势。对于EV分析，仅需要血液样本，并且这种液体活检的侵入性要小得多。

然而，在tdEVs可以可靠地用于临床之前，需要对它们进行更详细的研究，这是一个重大的挑战，因为：1）它们的体积非常小，2）血液中的大量其他杂质颗粒具有相似的粒径。换句话说，需要高度灵敏和特定的方法来检测tdEV。

多参数表征

瓦赫宁根大学与其他机构合作，开发了一种可靠的分离tdEV的平台，随后使用该平台对EV单独进行多参数表征。通过扫描电子显微镜（SEM）、拉曼光谱和原子力显微镜（AFM）获得有关单个粒子的综合信息。在化学修饰的基底上，tdEV被特异性捕获，并通过SEM证实。 通过AFM获得了关于其形态的更高分辨率的3D信息。

最值得注意的是，通过拉曼光谱法揭示了单个颗粒的化学组成。在机器学习的帮助下，该团队能够使用这种化学检测技术来识别tdEV独有的化学指纹。通过对粒子的单独研究，该团队能够验证生物标记物的来源，并通过各种仪器测得的结果进行证实。通俗的讲，如果发现它看起来像tdEV，感觉像tdEV并且闻起来也像tdEV，那么它必须是tdEV。

Cancer-ID计划

该研究是Cancer-ID计划的一部分，该计划由荷兰科学研究组织（NWO）共同资助。该研究结果已发表在最新一期的Lab on a Chip杂志上，并被选为封面文章。Cancer-ID计划的目的是通过揭示细胞外囊泡的身份（Cancer-ID）来开发用于监测癌症治疗效果的新技术。通过开发和验证新的技术平台，对癌症相关EV进行检测和详细分子表征。对从体液中分离EV过程进行优化，从而实现EV或其亚群的光学、机械、生物化学表征。这将促进宏观和微流体装置的开发，建立单个EV的细胞起源，并提取相关信息。这些平台将通过有效监测疾病发展和治疗效果来实现个性化医疗，提高医疗保健效率并降低成本，从而最终提高患者的生活质量。

参考文献：

• Beekman P, Enciso-Martinez A, Rho HS, Pujari SP, Lenferink A, Zuilhof H, Terstappen LWMM, Otto C, Le Gac S. (2019) Immuno-capture of extracellular vesicles for individual multi-modal characterization using AFM, SEM and Raman spectroscopy. Lab Chip 19(15):2526-2536.
• https://www.utwente.nl/en/news/!/2019/8/363052/multi-modal-analysis-platform-for-capturing-tumor-derived-extracellular-vesicles
• https://www.utwente.nl/en/tnw/cancer-id/
  

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