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Science子刊:基于3D纳米图案微芯片的细胞外囊泡分析方法

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发表于 2020-6-14 15:36:54 | 显示全部楼层 |阅读模式
本帖最后由 Johnny 于 2020-6-14 15:38 编辑

Science子刊封面:实时监测肿瘤进展和转移,一种基于3D纳米图案微芯片的细胞外囊泡分析方法
近日,来自堪萨斯大学的曾勇教授、Liang Xu教授在Science TranslationalMedicine杂志发表文章,报道了利用高分辨率胶体喷墨打印创建3D纳米图案的微芯片进行细胞外囊泡的分子和功能性分析,监测肿瘤的进展和转移。


尽管早期癌症通常预后良好,但是大多数病例被诊断时已发生局部或远处转移,导致约90%的癌症死亡。晚期癌症的不良生存与缺乏有效的治疗方法和新出现的耐药性有关,这归因于肿瘤的分子异质性以及疾病发展和治疗过程中不同的克隆进化。这种多样的肿瘤动态对晚期癌症的临床管理提出了重大挑战,这需要对疾病状态进行实时评估以提供决策依据并优化治疗。尽管放射影像在临床中得到广泛使用,但通常无法检测出肿瘤负荷的变化。以基因改变为中心的基因组学在捕获恶性肿瘤的实时状态(例如侵袭/转移表型)方面面临挑战。此外,对肿瘤演变的纵向监测对于精确医学的临床实施至关重要。然而,常规的组织活检是侵入性的,局限于肿瘤的局部快照,并且通常是不可重复的。因此,迫切需要新的工具来补充当前用于精确追踪肿瘤动态的方法,以改善疾病分层、预后预测和转移的早期检测以进行最佳治疗。

液体活检为癌症的诊断和治疗提供了一种有吸引力的替代方法。包括外泌体在内的细胞外囊泡(EVs)迅速成为液体活检的新范例,这是由于这些纳米囊泡的独特特性:(i)富集了经过选择性分选的原始细胞内容物;(ii)从活细胞中主动释放出来的,而不是从凋亡或受损的细胞脱落,(iii)在体液中相对稳定。

EVs已被广泛认为是重要的细胞通讯介体,并通过各种过程参与肿瘤的发展和转移,例如上皮-间质转化(EMT),细胞外基质(ECM)重塑和转移前的形成利基。与这项研究相关的是,发现在肿瘤微环境中源自肿瘤和基质细胞的EVs携带基质金属蛋白酶(MMP),这是ECM的关键调控因子。特别是,肿瘤衍生的EVs,包括外泌体,被证明具有功能活性的MMP14,不仅降解1型胶原蛋白和明胶,而且还促进其他MMP的表达和激活,从而增强ECM的重塑。尽管有这些令人鼓舞的发现,但在探索MMP介导的EV的功能在肿瘤进展和转移中的临床价值方面报道的进展非常有限。

EVs的临床研究在很大程度上受到几个主要实际挑战的阻碍,这些挑战包括缺乏有效且无偏的EVs分离的标准化方法,普遍无法使用用于快速分析大型临床人群的超灵敏和强大的生物传感系统,大量的样品消耗和化验成本,以及标记物定义不明确,无法区分肿瘤特异性EVs和宿主正常细胞EVs。由于微流体技术在样品消耗和分析性能方面的固有优势,已被广泛应用于应对这些挑战。

该研究团队最近开发了一种用于微流体生物传感器的三维(3D)纳米工程的微流体胶体自组装(CSA)策略,通过克服了质量传递、表面反应、和边界效应的基本限制,极大地提高了小型EV(sEV)检测的灵敏度(相关报道:https://www.exosomemed.com/5617.html)。



与现有的微流体技术相比,这项工作提出了设备工程和EV标记研究方面的独特创新,重点是提高临床应用的可转化性。首先,与基于CSA的策略不同,该研究开发了一种通用的高分辨率胶体喷墨打印方法,该方法无需进行表面预处理,更适合大规模生产3D纳米工程芯片用于大规模临床研究。其次,尽管在EVs的分子分析中已得到充分证明的应用,但尚未开发出微流体技术来评估EVs作为癌症特征的功能活动。该研究设计了一种纳米工程芯片实验室系统,以超高灵敏度对循环中的EV浓度、亚型和酶解活性(EV-CLUE)进行多参数分析,只需少量的样品输入,即可纵向监测小鼠体内肿瘤的生长。第三,尽管EV介导的MMP14转运涉及肿瘤的侵袭和转移,但MMP14作为EV标志物的临床价值仍未得到充分探索。

该报道使用细胞系、小鼠模型和临床血浆标本,系统地研究了EVs的MMP14表达和活性表型,以检测肿瘤的侵袭和转移。研究显示,与标准分析相比,基于纳米芯片的分析可以提高EV MMP标记物的诊断性能。如果经过大规模临床研究的验证,该技术可能会提供有用的液体活检工具,以纵向监测患者的肿瘤进展,从而改善癌症管理和精准医学。


胶体喷墨打印创建3D纳米图案的EV-CLUE芯片


10只肿瘤异种移植小鼠的sEV MMP14表达和活性与生物发光成像检测的肿瘤大小的相关性

(H)在第5周测量的16只小鼠的sEV标志物与肺转移结节计数的相关性。(I)对于仅发生原发性肿瘤的四只小鼠,从第2周到第5周测量的sEV标志物与原发性肿瘤体积的相关性。

为了进一步提高乳腺癌诊断和分层方法的性能,对训练队列(n = 30)进行了判别分析以得出判别函数模型,然后对该模型进行了检验,以对验证队列中的患者(没有先验疾病状态)进行分类(n = 70)。结合测试的三个sEV参数(总浓度、MMP14-E和MMP14-A),获得了92.9%(95%CI,84.1至97.6%)的高总体准确度,可用于对验证队列中的所有四个组进行分类。

参考文献:PengZhang, Xiaoqing Wu, Gulhumay Gardashova, Yang Yang, Yaohua Zhang, Liang Xu,Yong Zeng. Molecular and Functional Extracellular Vesicle Analysis UsingNanopatterned Microchips Monitors Tumor Progression and Metastasis. ScienceTranslational Medicine. 2020 Jun 10;12(547):eaaz2878. doi:10.1126/scitranslmed.aaz2878.

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