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PNAS:新型液体活检技术面世!

2018-12-13 00:00| 编辑: 面气灵| 查看: 2014| 评论: 0|来源: CACLP体外诊断资讯

摘要: 由塔夫茨大学科学家研发的一种新型无创检测技术,仅需患者的尿液样本,就能比当前应用的侵入性临床筛查技术更加简单和精确的预测膀胱癌的发生。经验证,这项基于原子力显微镜(AFM)的液体活检技术,在膀胱癌的检测 ...

由塔夫茨大学科学家研发的一种新型无创检测技术,仅需患者的尿液样本,就能比当前应用的侵入性临床筛查技术更加简单和精确的预测膀胱癌的发生。经验证,这项基于原子力显微镜(AFM)的液体活检技术,在膀胱癌的检测上特异性达到了82%-98%!灵敏度更是超过了90%!


这项研究最新发表在国际顶级期刊《PNAS》上。值得注意的是,这也是原子力显微镜首次成功的应用于临床诊断。研究人员通过原子力显微镜,对癌症患者尿液中的细胞进行纳米级别的观察,发现癌症患者尿液中的细胞具有独特的特征。


显微镜探针对细胞表面进行“描绘”


研究人员强调,这项无创技术不仅可用于膀胱癌的检测,对于上尿路、尿道、胃肠道、结直肠、宫颈以及呼吸系统癌症的检测同样潜力无穷。不仅如此,这项技术还可用于监测细胞对各种药物治疗的反应。因此,这项新型检测方法可能为诊断成像的发展指明了全新的方向! 

 

膀胱癌是最常见的恶性肿瘤之一,在我国发病率居所有泌尿系统肿瘤首位。据2015年中国癌症年报统计,我国约有8.05万新患者,约有3.29万人死于膀胱癌。膀胱癌由于具有易复发、治疗周期长、单次治疗费用较高等特点,其治疗费用居于实体肿瘤首位。

 

膀胱癌患者术后即使进行辅助治疗,术后1年复发率仍可达15%-61%,术后5年复发率可达50%-70%。因此,早期诊断和发现肿瘤对于膀胱癌的治疗和降低术后复发率十分重要。对于早期检测发现膀胱癌的患者,5年生存率甚至可达到95%!

 

目前,尿脱落细胞学检查和膀胱镜检查是临床上诊断膀胱癌最可靠的方法。传统的尿脱落细胞学检查虽为无创检查,但敏感性低,易受到结石、炎症等因素的影响而出现假阳性结果。

 

而膀胱镜检为有创检查,且对于肉眼见不到的微小肿瘤容易造成漏诊。对于已经接受治疗并处于缓解期的患者而言,需要每3-6个月进行一次侵入性的膀胱镜检查,不仅费用昂贵且会带来巨大不适。因此,寻找敏感性高、特异性强、无创、无痛苦、相对经济、能长期随访的膀胱癌早期诊断方法成为研究的热点。

 

而当前这项研究所研发出的无创诊断技术比侵入性的膀胱镜检查要更加精确,不仅能够显著的降低患者的治疗成本,还能极大的减少患者的不便。


 检测流程示意图


而实现这一切所需要的仅仅只有尿液样本!通过最新的液体活检技术,研究人员不仅能更加轻松的筛查有家族病史的健康个体,而且还能潜在的检测出癌症发展的阶段。不仅如此,利用这项技术能够更加有效的监控患者治疗后的进展。

 

这项技术就是基于原子力显微镜的影像学诊断技术!原子力显微镜通过微悬梁臂上的探针对细胞的表面进行“描绘”,探针在经过凹凸不平的细胞表面时会发生不同程度的微小偏移,记录下这种偏移后,研究人员就能够描绘出细胞表面的纳米级特征图谱。此外,探针的“摆动”还能够检测出样本的一些物理学特征,比如细胞的粘附力等等。


近年来原子力显微镜已成为微小生物结构不可缺乏的探测工具。主要原因是因为电子显微镜必须在真空环境下操作,而生物体离不开体液也不能在真空中存活。所以,对于生物体的纳米级观测,原子力显微镜成为唯一工具。原子力显微镜不仅可针对生物样品表面撷取影像,也可以探测生物体内的纳米级力学性质(比如实验探测DNA的拉伸强度值)。


原子力显微镜的基本架构图,主体结构为一个微悬臂梁,悬臂梁的自由端设有一探针。探针尖端的曲率半径约数个纳米,它与试体间存在分子间作用力。以低功率激光照射在探针背面,其反射讯号投影在光感测器,藉由光感测器上光点的位置探知微悬臂梁的振动情况。

 

研究人员发现,从癌症患者尿液中提取出的膀胱细胞具有独特的表面特征,利用原子力显微镜可以将其与健康个体的膀胱细胞区分开来,因此这种方法具有极大的潜力用作诊断工具。不仅如此,该诊断方法与机器学习相结合后,能够更精确的识别细胞表面特征,例如粘附性、粗糙度、方向性以及分形特性等,从健康细胞中将癌变细胞区分出来。


癌细胞与正常细胞在显微镜观察下具有不同的特征(左列为正常细胞,右列为癌细胞观察结果)

 

通过研究人员的验证,这项液体活检技术的灵敏度超过了90%!而当前其他可用的非侵入性尿液检测(如生物标志物NMP22生化评估、荧光原位杂交分析、免疫细胞化学技术分析)的灵敏度为20%-80%。除此以外,在膀胱癌的检测上这项技术的特异性更是达到了82%-98%!

 

原子力显微镜的发展至今已近三十年,这是其首次显示出巨大的临床诊断前景,且精确性超过了当前的膀胱癌诊断临床标准。在正式进入临床实践之前,这项技术还需在更大范围的患者人群中进行验证。研究人员表示,希望这项技术未来能用于其他类型肿瘤,如胃肠道癌症、结直肠癌以及宫颈癌等的检测中。


参考资料

Noninvasive diagnostic imaging using machine-learning analysis of nanoresolution images of cell surfaces: Detection of bladder cancer

www.pnas.org/cgi/doi/10.1073/pnas.1816459115  


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