Тэставанне метилирования ДНК у спалучэнні са смартфонамі для ранняга абследавання пухлін і абследавання лейкеміі з дакладнасцю 90,0%!

Ранняе выяўленне рака на аснове вадкай біяпсіі - гэта новы кірунак выяўлення рака і дыягностыкі, прапанаванага Нацыянальным інстытутам рака ЗША ў апошнія гады з мэтай выяўлення ранняга рака ці нават предрацкіх паразы. Ён шырока выкарыстоўваецца ў якасці новага біямаркера для ранняй дыягностыкі розных злаякасных новаўтварэнняў, у тым ліку рака лёгкіх, страўнікава -кішачных пухлін, глиомы і гінекалагічных пухлін.

З'яўленне платформаў для выяўлення біямаркераў метилирования (метилскэп) можа значна палепшыць існуючы ранняе абследаванне на рак, паставіўшы пацыентаў на самай ранняй стадыі паддаецца лячэнню.

У апошні час даследчыкі распрацавалі простую і прамое зандзіраванае платформу для выяўлення ландшафту метилирования на аснове ўпрыгожаных цыстэамінам залатымі наначасціцамі (Cyst/Aunps) у спалучэнні з біясенсарам на аснове смартфонаў, які дазваляе хутка рана абследаваць шырокі спектр пухлін. Ранняе абследаванне лейкеміі можа быць праведзены на працягу 15 хвілін пасля здабычы ДНК з пробы крыві з дакладнасцю 90,0%. Назва артыкула-гэта хуткае выяўленне ДНК рака ў крыві чалавека з выкарыстаннем Cysteamine AUNP і смартфона з падтрымкай машыннага навучання。

Малюнак 1. Простая і хуткая зандзіраваная платформа для абследавання рака з дапамогай кампанентаў Cyst/AUNPS можа быць зроблена ў двух простых этапах.

Гэта паказана на малюнку 1. Па -першае, для растварэння фрагментаў ДНК выкарыстоўваўся водны раствор. Затым у змешаны раствор дадаюць кіста/Aunps. Нармальная і злаякасная ДНК валодае рознымі ўласцівасцямі метилирования, што прыводзіць да фрагментаў ДНК з рознымі мадэлямі самастойнай зборкі. Нармальная ДНК нязначна аб'ядноўвае і ў канчатковым выніку агрэгавае Cyst/Aunps, што прыводзіць да чырвонага зрушэння кісты/AUNP, так што змяненне колеру ад чырвонага да фіялетавага колеру можна назіраць голым вокам. У адрозненне ад гэтага, унікальны профіль метилирования ДНК рака прыводзіць да выпрацоўкі вялікіх кластараў фрагментаў ДНК.

Выявы з 96-лункавых пласцін былі зроблены з дапамогай камеры смартфона. ДНК рака вымяраецца смартфонам, абсталяваным машынным навучаннем у параўнанні з метадамі на аснове спектраскапіі.

Абследаванне рака ў рэальных узорах крыві

Каб пашырыць карыснасць платформы зандзіравання, следчыя ўжылі датчык, які паспяхова адрозніваў нармальную і ракавую ДНК у рэальных узорах крыві. Шаблоны метилирования на сайтах CPG эпігенетычна рэгулююць экспрэсію генаў. Практычна ва ўсіх тыпах рака былі адзначаны змены метилирования ДНК і, такім чынам, у экспрэсіі генаў, якія спрыяюць пухлінезу.

У якасці мадэлі для іншых ракаў, звязаных з метилированием ДНК, даследчыкі выкарыстоўвалі ўзоры крыві ў пацыентаў з лейкеміі і здаровага кантролю, каб даследаваць эфектыўнасць ландшафту метилирования пры дыферэнцыяцыі лейкаэмічных ракаў. Гэты ландшафтны біямаркер метилирования не толькі пераўзыходзіць існуючыя метады абследавання хуткага лейкеміі, але і дэманструе мэтазгоднасць распаўсюджвання да ранняга выяўлення шырокага спектру ракаў, выкарыстоўваючы гэты просты і просты аналіз.

Была прааналізавана ДНК з узораў крыві з 31 пацыентаў з лейкеміяй і 12 здаровых асоб. Як паказана на ўчастку скрынкі на малюнку 2А, адносная паглынанне ракавых узораў (ΔA650/525) была ніжэй, чым у ДНК з нармальных узораў. У асноўным гэта было звязана з узмоцненай гідрафобнасцю, якая прывяла да шчыльнай агрэгацыі ДНК рака, што прадухіліла агрэгацыю кісты/AUNP. У выніку гэтыя наначасціцы былі цалкам рассеяны ў знешніх пластах ракавых агрэгатаў, што прывяло да іншай дысперсіі кісты/AUNP, адсарбаваных на нармальных і ракавых агрэгатах ДНК. Затым крывыя ROC былі згенераваны, змяняючы парог ад мінімальнага значэння ΔA650/525 да максімальнага значэння.

Малюнак 2. (а) адносныя значэнні паглынання раствораў кісты/AUNP, якія паказваюць наяўнасць нармальнай (сіняй) і ракавай (чырвонай) ДНК у аптымізаваных умовах

(DA650/525) участкаў скрынкі; (б) Аналіз ROC і ацэнка дыягнастычных тэстаў. (c) Матрыца блытаніны для дыягностыкі нармальных і ракавых хворых. (d) адчувальнасць, спецыфічнасць, станоўчае прагнастычнае значэнне (PPV), адмоўнае прагнастычнае значэнне (NPV) і дакладнасць распрацаванага метаду.

Як паказана на малюнку 2B, плошча пад крывой ROC (AUC = 0,9274), атрыманая для распрацаванага датчыка, паказала высокую адчувальнасць і спецыфічнасць. Як відаць з участка скрынкі, самая нізкая кропка, якая прадстаўляе нармальную групу ДНК, недастаткова аддзелена ад самай высокай кропкі, якая прадстаўляе групу ДНК рака; Такім чынам, лагістычная рэгрэсія была выкарыстана для дыферэнцыяцыі нармальных і ракавых груп. Улічваючы набор незалежных зменных, ён ацэньвае верагоднасць адбыцца падзеі, напрыклад, рак або звычайная група. Залежная зменная дыяпазону паміж 0 і 1. Такім чынам, вынік верагоднасць. Мы вызначылі верагоднасць ідэнтыфікацыі рака (Р) на аснове ΔA650/525 наступным чынам.

дзе B = 5,3533, W1 = -6,965. Для класіфікацыі ўзораў верагоднасць менш за 0,5 паказвае на звычайны ўзор, а верагоднасць 0,5 і вышэй паказвае на ўзор рака. На малюнку 2C адлюстравана матрыца блытаніны, атрыманая з-за аўтаномнай праверкі, якая выкарыстоўвалася для праверкі ўстойлівасці метаду класіфікацыі. Малюнак 2D абагульняе дыягнастычную ацэнку метаду, уключаючы адчувальнасць, спецыфічнасць, станоўчае прагнастычнае значэнне (PPV) і адмоўнае прагнастычнае значэнне (NPV).

Біясенсары на аснове смартфона

Для далейшага спрашчэння выпрабаванняў узораў без выкарыстання спектрафатаметраў даследчыкі выкарыстоўвалі штучны інтэлект (AI) для інтэрпрэтацыі колеру раствора і адрозненне нармальных і ракавых людзей. Улічваючы гэта, камп'ютэрнае зрок быў выкарыстаны для перакладу колеру раствора Cyst/Aunps у звычайную ДНК (фіялетавы) або ракавую ДНК (чырвоны) з выкарыстаннем малюнкаў з 96-лункавымі пласцінамі, якія прымаюцца праз камеру мабільнага тэлефона. Штучны інтэлект можа паменшыць выдаткі і палепшыць даступнасць у інтэрпрэтацыі колеру рашэнняў наначасціц і без выкарыстання якіх -небудзь аптычных абсталяванняў для смартфонаў. Нарэшце, дзве мадэлі машыннага навучання, у тым ліку выпадковы лес (РФ) і вектарная машына падтрымкі (SVM), прайшлі навучанне для пабудовы мадэляў. І мадэлі РФ, і SVM правільна класіфікавалі ўзоры як станоўчыя і адмоўныя з дакладнасцю 90,0%. Гэта дазваляе выказаць здагадку, што выкарыстанне штучнага інтэлекту ў біясенсаве на аснове мабільных тэлефонаў цалкам магчыма.

Малюнак 3. (а) Мэтавы клас раствора, зафіксаваны падчас падрыхтоўкі ўзору для этапу набыцця малюнка. (б) Прыклад малюнка, зробленага падчас этапу набыцця малюнка. (c) Інтэнсіўнасць колеру раствора кісты/AUNP у кожнай лункі 96-лункавай пласціны, вынятай з выявы (B).

Выкарыстоўваючы Cyst/Aunps, даследчыкі паспяхова распрацавалі простую платформу зандзіравання для выяўлення ландшафту метилирования і датчык, здольны адрозніваць нармальную ДНК ад ДНК рака пры выкарыстанні рэальных узораў крыві для абследавання лейкеміі. Распрацаваны датчык прадэманстраваў, што ДНК, здабытая з рэальных узораў крыві, змог хутка і эканамічна выявіць невялікую колькасць ДНК рака (3 нм) у пацыентаў з лейкеміі за 15 хвілін, і паказала дакладнасць 95,3%. Для далейшага спрашчэння выпрабаванняў узораў, выключыўшы неабходнасць у спектрафатометры, машыннае навучанне было выкарыстана для інтэрпрэтацыі колеру раствора і дыферэнцыяцыі паміж звычайнымі і ракавымі асобамі, выкарыстоўваючы фатаграфію мабільнага тэлефона, і дакладнасць таксама змагла дасягнуць 90,0%.

Даведка: doi: 10.1039/d2ra05725e