新型设备用生物传感器预测个体癌症患者的化疗有效性

Mark 20190726

  • 生物传感器
  • 机器学习
  • 细胞检测
该团队结合了人工智能和处理微量液体的复杂生物传感器,以确定癌细胞是否对化疗药物敏感或具有抗药性。团队创造出一种新型设备,通过识别和计数活癌细胞,借助一个微小的流体通道在微电极之间传递。

  根据国外微系统与纳米工程杂志最新发布的一项研究显示,美国罗格斯大学的研究人员创造了一种便携式设备,可帮助特定患者实时确定化疗药物的疗效,准确率接近96%。通过机器学习将生物传感器组合在一起,该设备可立即提供结果,帮助选择更好的药物,同时减少潜在的副作用。


6个带有生物传感器的设备,安装在一块3英寸宽的玻璃上。当癌细胞通过一个微小的流体孔时,该设备可以检测癌细胞是否存活。资料图

  我们知道,化疗虽然能杀死肿瘤细胞,但在此过程中也会杀死或损害健康细胞。对于许多接受癌症治疗的人来说,这种化学性附带损害是导致脱发和胃肠道问题等副作用的原因。因此,如果能够找到一种更加个性化的、有针对性的方法,也就是一种能将药物选择减少到那些对该特定患者具有最佳抗癌效果的那些药物,那么这将是一个好消息。

  研究团队的成员来自罗格斯大学的工程和医学院。该团队结合了人工智能和处理微量液体的复杂生物传感器,以确定癌细胞是否对化疗药物敏感或具有抗药性。团队创造出一种新型设备,通过识别和计数活癌细胞,借助一个微小的流体通道在微电极之间传递。使用多频阻抗光谱与机器学习相结合以提高准确度,传感器由于其特定的电特性而确定细胞是活着还是死亡。

  目前,用于分析细胞活力的装置依赖于染色细胞以确定其状态,但是这种染色方法可能损害细胞的进一步分子分析和表征。罗格斯团队制造的设备无需染色,从而消除了这一问题,并开辟了进一步的分析机会。该装置并允许对患者进行更个性化的干预,它可以快速分析细胞而无需染色,从而进行进一步的分子分析和瞬时结果。

  该研究设想将这种新设备,用作评估患者反应和治疗个性化的即时诊断工具。

  合着者约瑟夫·Bertino,在居民研究员新泽西州罗格斯癌症研究所的教授和罗格斯大学罗伯特·伍德·约翰逊医学院,和他的团队以前开发出靶向癌细胞,如在B细胞淋巴瘤的治疗方法,多发性骨髓瘤和上皮癌。它将化疗药物与抗体结合,因此只有肿瘤细胞被靶向,并最大限度地减少与健康细胞的相互作用。如果肿瘤细胞产生一种叫做matriptase的蛋白质,患者会对这种疗法产生积极的反应。许多患者将受益,而标准化疗的副作用最小化。

  据悉,该团队使用不同浓度的靶向抗癌药物治疗的癌细胞样本测试了他们的新设备。该装置在通过微小的流体孔时基于其电性质的变化来检测电池是否存活。下一阶段将涉及在患者的肿瘤样品上测试该装置,希望最终化疗方案可以在给予患者之前进行测试。如果这证明有效,化疗患者可能会有更好的结果,并具有更少副作用。

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