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

Ранняе выяўленне рака на аснове вадкай біяпсіі - гэта новы кірунак выяўлення і дыягностыкі рака, прапанаваны Нацыянальным інстытутам рака ЗША ў апошнія гады з мэтай ранняга выяўлення рака ці нават предраковые паразы. Ён шырока выкарыстоўваецца ў якасці новага биомаркера для ранняй дыягностыкі розных злаякасных пухлін, уключаючы рак лёгкіх, пухліны страўнікава-кішачнага гасцінца, глиомы і гінекалагічныя пухліны.

З'яўленне платформаў для ідэнтыфікацыі біямаркераў ландшафту метылявання (Methylscape) можа значна палепшыць існуючы ранні скрынінг на рак, пераводзячы пацыентаў на самую раннюю стадыю лячэння.

Нядаўна даследчыкі распрацавалі простую і прамую платформу зандзіравання для выяўлення ландшафту метылявання, заснаваную на аздобленых цыстэамінам наначасціцах золата (Cyst/AuNP) у спалучэнні з біядатчыкам на смартфоне, які забяспечвае хуткі ранні скрынінг шырокага спектру пухлін. Ранні скрынінг на лейкемію можна правесці на працягу 15 хвілін пасля вылучэння ДНК з пробы крыві з дакладнасцю 90,0%. Назва артыкула: Хуткае выяўленне ДНК рака ў крыві чалавека з выкарыстаннем AuNP з цыстэамінам і смартфона з падтрымкай машыннага навучання.

Малюнак 1. Простая і хуткая платформа зандзіравання для скрынінга рака з дапамогай кампанентаў Cyst/AuNP можа быць выканана ў два простых кроку.

Гэта паказана на малюнку 1. Спачатку для растварэння фрагментаў ДНК выкарыстоўваўся водны раствор. Затым да змешанага раствора былі дададзены цысты/AuNP. Нармальная і злаякасная ДНК маюць розныя ўласцівасці метылявання, што прыводзіць да фрагментаў ДНК з рознымі мадэлямі самазборкі. Нармальная ДНК агрэгуе няшчыльна і ў канчатковым выніку агрэгуе Cyst/AuNP, што прыводзіць да чырвонага зрушэння прыроды Cyst/AuNP, так што змяненне колеру з чырвонага на фіялетавы можна назіраць няўзброеным вокам. Наадварот, унікальны профіль метылявання ракавай ДНК прыводзіць да вытворчасці вялікіх кластараў фрагментаў ДНК.

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

Скрынінг на рак у рэальных узорах крыві

Каб пашырыць карыснасць сэнсарнай платформы, даследчыкі ўжылі датчык, які паспяхова адрозніваў нармальную і ракавую ДНК у рэальных узорах крыві. Патэрны метылявання ў сайтах CpG эпігенетычна рэгулююць экспрэсію генаў. Амаль ва ўсіх тыпах раку было заўважана чаргаванне змяненняў у метыляванні ДНК і, такім чынам, у экспрэсіі генаў, якія спрыяюць узнікненню пухлін.

У якасці мадэлі для іншых відаў раку, звязаных з метыляваннем ДНК, даследчыкі выкарыстоўвалі ўзоры крыві пацыентаў з лейкеміяй і здаровых асоб, каб даследаваць эфектыўнасць ландшафту метылявання ў дыферэнцыяцыі лейкемічных ракаў. Гэты ландшафтны біямаркер метылявання не толькі пераўзыходзіць існуючыя хуткія метады скрынінга лейкеміі, але таксама дэманструе магчымасць пашырэння ранняга выяўлення шырокага спектру ракавых захворванняў з дапамогай гэтага простага і зразумелага аналізу.

Была прааналізавана ДНК з узораў крыві 31 хворага на лейкемію і 12 здаровых асоб. як паказана на малюнку 2а, адноснае паглынанне ўзораў рака (ΔA650/525) было ніжэй, чым у ДНК з нармальных узораў. гэта адбылося галоўным чынам з-за падвышанай гідрафобнасці, якая вядзе да шчыльнай агрэгацыі ракавай ДНК, якая прадухіляе агрэгацыю кіст/AuNP. У выніку гэтыя наначасціцы былі цалкам дыспергаваныя ў вонкавых пластах ракавых агрэгатаў, што прывяло да рознай дысперсіі кіст/AuNP, адсарбаваных на нармальных і ракавых агрэгатах ДНК. Затым былі створаны крывыя ROC, змяняючы парог ад мінімальнага значэння ΔA650/525 да максімальнага значэння.

Малюнак 2. (a) Значэнні адноснага паглынання раствораў кісты/AuNP, якія паказваюць прысутнасць нармальнай (сіні) і ракавай (чырвонай) ДНК у аптымізаваных умовах

(DA650/525) скрынкавых участкаў; (Б) ROC аналіз і ацэнка дыягнастычных тэстаў. (С) Матрыца блытаніны для дыягностыкі нармальных і анкалагічных пацыентаў. (D) Адчувальнасць, спецыфічнасць, станоўчая прагнастычная каштоўнасць (PPV), адмоўная прагнастычная каштоўнасць (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 са скрынкавага графіка, самая нізкая кропка, якая прадстаўляе нармальную групу ДНК, дрэнна аддзеленая ад самай высокай кропкі, якая прадстаўляе групу ДНК рака; таму лагістычная рэгрэсія выкарыстоўвалася для дыферэнцыяцыі паміж нармальнымі і ракавымі групамі. Улічваючы набор незалежных зменных, ён ацэньвае верагоднасць таго, што адбудзецца такая падзея, як рак або нармальная група. Залежная зменная знаходзіцца ў дыяпазоне ад 0 да 1. Такім чынам, вынік з'яўляецца верагоднасцю. Мы вызначылі верагоднасць ідэнтыфікацыі рака (P) на аснове ΔA650/525 наступным чынам.

дзе b=5,3533,w1=-6,965. Для класіфікацыі выбаркі верагоднасць менш за 0,5 паказвае на нармальны ўзор, у той час як верагоднасць 0,5 або вышэй паказвае на рак. Малюнак 2c адлюстроўвае матрыцу блытаніны, атрыманую ў выніку перакрыжаванай праверкі, якая выкарыстоўвалася для праверкі стабільнасці метаду класіфікацыі. Малюнак 2d абагульняе ацэнку дыягнастычнага тэсту метаду, уключаючы адчувальнасць, спецыфічнасць, станоўчую прагнастычную каштоўнасць (PPV) і адмоўную прагнастычную каштоўнасць (NPV).

Біясенсары на базе смартфонаў

Каб яшчэ больш спрасціць тэставанне ўзораў без выкарыстання спектрафатометраў, даследчыкі выкарыстоўвалі штучны інтэлект (AI) для інтэрпрэтацыі колеру раствора і адрознення нармальных ад ракавых людзей. Улічваючы гэта, камп'ютэрны зрок выкарыстоўваўся для пераўтварэння колеру раствора Cyst/AuNPs у нармальную ДНК (фіялетавы) або ДНК рака (чырвоны) з дапамогай малюнкаў 96-лункавых пласцін, зробленых праз камеру мабільнага тэлефона. Штучны інтэлект можа знізіць выдаткі і палепшыць даступнасць пры інтэрпрэтацыі колеру раствораў наначасціц, прычым без выкарыстання якіх-небудзь аптычных апаратных аксесуараў для смартфонаў. Нарэшце, дзве мадэлі машыннага навучання, у тым ліку Random Forest (RF) і Support Vector Machine (SVM), былі навучаны будаваць мадэлі. абедзве мадэлі RF і SVM правільна класіфікавалі ўзоры як станоўчыя і адмоўныя з дакладнасцю 90,0%. Гэта сведчыць аб тым, што выкарыстанне штучнага інтэлекту ў біядатчыку на аснове мабільных тэлефонаў цалкам магчыма.

Малюнак 3. (а) Мэтавы клас раствора, запісаны падчас падрыхтоўкі ўзору для этапу атрымання выявы. (b) Прыклад выявы, зроблены на этапе атрымання выявы. (c) Інтэнсіўнасць колеру раствора цысты/AuNPs у кожнай лунцы 96-лункавага пласціны, вынятага з выявы (b).

Выкарыстоўваючы Cyst/AuNP, даследчыкі паспяхова распрацавалі простую платформу зандзіравання для выяўлення ландшафту метылявання і датчык, здольны адрозніваць нармальную ДНК ад ДНК рака пры выкарыстанні рэальных узораў крыві для скрынінга на лейкемію. Распрацаваны датчык прадэманстраваў, што ДНК, вынятая з рэальных узораў крыві, была здольная хутка і эканамічна эфектыўна выяўляць невялікія колькасці ракавай ДНК (3 нМ) у пацыентаў з лейкеміяй за 15 хвілін, і паказала дакладнасць 95,3%. Для далейшага спрашчэння тэсціравання ўзораў, пазбаўляючы ад неабходнасці выкарыстання спектрафатометра, было выкарыстана машыннае навучанне для інтэрпрэтацыі колеру раствора і адрознення паміж нармальнымі і анкалагічнымі асобамі з дапамогай фотаздымка мабільнага тэлефона, а таксама была дасягнута дакладнасць 90,0%.

Спасылка: DOI: 10.1039/d2ra05725e