Nytt hållbart diagnostiskt tillvägagångssätt erbjuder exakta cancertester med minimal miljöpåverkan

Nytt hållbart diagnostiskt tillvägagångssätt erbjuder exakta cancertester med minimal miljöpåverkan

I en nyligen genomförd studie i Nature Sustainability beskriver forskare ett diagnostiskt tillvägagångssätt som kombinerar torkade serumfläckar (DSS) med nanopartikelförstärkta laserdesorptions- och joniseringsmasspektrometrimetoder (NPELDI-MS) för exakt och kostnadseffektiv cancerdetektion.

bakgrund

Mer än en miljard människor världen över har missat sjukdomsdiagnostik, vilket visar på behovet av mer tillförlitliga och kostnadseffektiva diagnostiska metoder. Metabolisk diagnostik har potential men står inför begränsningar på grund av användningen av bioprover och analytisk robusthet.

Populationsbaserad diagnostik ökar överlevnaden, minimerar behandlingssjukligheter och sparar vårdkostnader, särskilt för allvarliga sjukdomar och maligniteter.

Bristen på diagnostiska faciliteter i utvecklingsländerna ökar antalet oupptäckta fall. Masspektrometri är den mest använda tekniken för metabolisk diagnostik i torkade fläckar, men kräver tidskrävande separation.

Om studien

I den aktuella studien utvecklade forskare en standardiserad, metabolisminriktad, skräddarsydd terapeutisk metod för att minska feldiagnoser av magcancer (GC), kolorektal cancer (CC) och pankreascancer (PC) i fattiga länder.

Forskare använde organiska matriser som DHB och byggde multiplexerade metaboliska mikroarrayer med järnnanopartiklar (NP) för att öka detektionsprestandan.

För känslighet förvärvade de unika masspektra med hjälp av en konventionell metabolitkombination och bekräftade storleksberoende påverkan av järn-NPs på direkt metabolisk extraktion från komplicerade bioprover när det gäller specificitet.

Teamet undersökte om metaboliter extraherade från torkade blodfläckar (DSS) kunde kvantifieras och profileras korrekt med NPELDI MS. De justerade serummängderna och mätte det vanliga masspektrumet för DSS-extraktet för att kvantifiera målmetaboliterna. De testade också linjäritetsfaktorn och det dynamiska omfånget för NPELDI-MS-plattformen med fenylalanin.

För att demonstrera robustheten hos NPELDI-MS utförde forskarna riktad kvantifiering av ytterligare indikatormolekyler och jämförde spektrumkonsistensen som erhölls från de matchade DSS- och serumproverna.

Efter att ha visat möjligheten att använda DSS i metabol diagnostik, undersökte forskarna dess tillämpning på olika blodprover för oriktad profilering och riktad kvantifiering baserat på lagringsförhållanden och stansplatser.

Forskare använde NPELDI MS för att skilja cancerfall från friska donatorer genom att samla in oriktade metaboliska profiler av 180 DSS. De utvecklade kemometriska modeller och klassificerare för att bedöma diagnostisk prestanda.

De skapade också en uppskattningsmodell för storskalig befolkningsbaserad screening i ett hypotetiskt samhälle på 100 000 personer som använder optisk koloskopi som baslinje. Forskarna samlade in 245 serumprover från olika cancergrupper.

De tilldelade cosinuslikhetspoäng till varje grupp och utvecklade en teoretisk modell baserad på 100 000 populationer för att beräkna antalet missade diagnoser.

Resultat

NPELDI-MS-tekniken möjliggör snabb upptäckt av många maligniteter inom några minuter till minimal kostnad samtidigt som den är miljövänlig, användarvänlig och serumlikvärdig i precision.

Det kan minska den förväntade andelen oupptäckta CC-fall från 84 % till 29 %, GC från 78 % till 57 % och PC från 35 % till 9,3 %, för en total minskning från 20 % till 55 %. NPELDI-MS-avläsningar visade linjära korrelationer med analytkoncentrationer, med en detektionsgräns så låg som 0,1 μM.

Införandet av järnnanopartiklar möjliggjorde effektiv adsorption av metaboliter med en stor yta på 79 m2/g och främjade fototermiska desorptioner genom stark UV-absorption från 200 till 500 nm och en hög värmekapacitet på 653 J/kg/K.

Kolfördelningen (i glukos) inom den metaboliska nanopartikel-nanopartikelhybriden visade att metaboliter företrädesvis fångas på partikelytor i motsats till biomakromolekyler. Däremot visade organiska matriser ingen preferens för jonisering eller desorption av andra metabolitmolekyler än proteiner.

Även genom att använda bästa praxis för att förbereda prov, överträffade NPELDI-MS-data MS-data från tillgängliga organiska matriser. Forskarna fann att användning av guld- eller silvernanopartiklar för att identifiera fem prediktormetaboliter resulterade i lägre MS-signalintensitet än järnnanopartiklar (≤11 gånger högre).

Järn-NP:er har en reducerad värmeledningsförmåga på 3,50 W/m/K (317 W/m/K för guld och 429 W/m/K för silver) jämfört med metall-NP:er, vilket möjliggör fototermisk metabolitdesorption.

Studien visade att cancerdetektering med hjälp av DSS-metabolisk profilering är mycket repeterbar, med 84 % av alla toppar som har en intensitets-CV på mindre än 15 % för intra-chip-detektion.

Forskarna upptäckte signifikanta metaboliska skillnader mellan HD-patienter och olika cancergrupper, med två uppreglerade och två nedreglerade metaboliter observerade i DSS- och serummodeller.

Den diagnostiska effektiviteten hos de nya modellerna var dock otillräcklig för att skilja cancer från Huntingtons sjukdom. Kalibreringskurvor konstruerades genom att uppskatta intensitetsförhållandena för analyter och tillsatta interna standarder. Isotopkvantifiering gav en genomsnittlig återhämtning på 96 % för glukos och 104 % för laktat, vilket visar att forskare konsekvent kan kvantifiera målmetaboliter.

Baserat på studieresultaten kan NPELDI-MS-tekniken, som använder ett konsekvent arbetsflöde och pappersbaserad DSS, förbättra den långsiktiga metabola diagnosen vid tjocktarms-, mag- och pankreasmaligniteter.

Denna strategi minimerar antalet oupptäckta incidenter samtidigt som den bidrar till hållbarheten i sjukvården. Plattformen möjliggör snabb, kostnadseffektiv och pålitlig upptäckt av cancer på några minuter och är därför lämplig för storskaliga kliniska tillämpningar.

DSS-härledda modeller överträffar kliniskt validerade biomarkörer vid identifiering av cancerpatienter med serumekvivalent precision med hjälp av metabolisk diagnostik. Ytterligare forskning skulle kunna validera denna strategi för olika sjukdomar och skapa mer kostnadseffektiva MS-plattformar för point-of-care testning.

Källor: