新的可持续诊断方法提供精确的癌症检测，同时对环境影响最小

新的可持续诊断方法提供精确的癌症检测，同时对环境影响最小

在 Nature Sustainability 最近的一项研究中，研究人员描述了一种诊断方法，该方法将干血清斑点 (DSS) 与纳米粒子增强激光解吸和电离质谱 (NPELDI-MS) 方法相结合，以实现准确且经济高效的癌症检测。

背景

全球有超过十亿人错过了疾病诊断，这凸显了对更可靠和更具成本效益的诊断方法的需求。 代谢诊断具有潜力，但由于生物样本的使用和分析的稳健性而面临局限性。

基于人群的诊断可以提高生存率，最大限度地减少治疗发病率，并节省医疗费用，特别是对于严重疾病和恶性肿瘤。

发展中国家缺乏诊断设施增加了未发现病例的数量。 质谱分析是干斑代谢诊断最常用的技术，但需要耗时的分离。

关于该研究

在本研究中，研究人员开发了一种标准化、针对代谢的、量身定制的治疗方法，以减少贫困国家胃癌（GC）、结直肠癌（CC）和胰腺癌（PC）的误诊。

研究人员使用 DHB 等有机基质，并用铁纳米粒子 (NP) 构建多重代谢微阵列来提高检测性能。

为了提高灵敏度，他们使用传统的代谢物组合获得了独特的质谱，并在特异性方面证实了铁纳米粒子对从复杂生物样品中直接代谢提取的尺寸依赖性影响。

研究小组研究了是否可以使用 NPELDI MS 准确定量和分析从干血斑 (DSS) 中提取的代谢物。 他们调整了血清含量并测量了 DSS 提取物的常用质谱，以量化目标代谢物。 他们还使用苯丙氨酸测试了 NPELDI-MS 平台的线性因子和动态范围。

为了证明 NPELDI-MS 的稳健性，研究人员对其他指示分子进行了靶向定量，并比较了从匹配的 DSS 和血清样品中获得的光谱一致性。

在证明了 DSS 在代谢诊断中的可行性后，研究人员研究了其在各种血液样本中的应用，以根据存储条件和打孔位置进行非目标分析和目标定量。

研究人员使用 NPELDI MS 通过收集 180 个 DSS 的非目标代谢谱来区分癌症病例和健康捐赠者。 他们开发了化学计量学模型和分类器来评估诊断性能。

他们还使用光学结肠镜检查作为基线，在假设的 100,000 人社区中创建了一个大规模人群筛查的估计模型。 研究人员收集了来自不同癌症组的 245 份血清样本。

他们为每个组分配余弦相似度分数，并开发了一个基于 10 万人群的理论模型来计算漏诊率。

结果

NPELDI-MS 技术能够在几分钟内以最低的成本快速检测多种恶性肿瘤，同时环保、用户友好且精度与血清相当。

它可以将未发现的 CC 病例的预测比例从 84% 降低到 29%，GC 从 78% 降低到 57%，PC 从 35% 降低到 9.3%，总体从 20% 降低到 55%。 NPELDI-MS 读数与分析物浓度呈线性相关，检测限低至 0.1 μM。

铁纳米粒子的引入使得能够有效吸附具有79 m2/g的大表面积的代谢物，并通过200至500 nm的强紫外线吸收和653 J/kg/K的高热容量促进光热解吸。

纳米颗粒-纳米颗粒代谢混合物内的碳分布（葡萄糖）表明，与生物大分子相比，代谢物优先被捕获在颗粒表面上。 相比之下，有机基质不偏好蛋白质以外的代谢物分子的电离或解吸。

即使使用最佳实践样品制备方法，NPELDI-MS 数据的性能也优于可获取有机基质的 MS 数据。 研究人员发现，使用金或银纳米粒子来识别五种预测代谢物会导致比铁纳米粒子更低的 MS 信号强度（高 ≤11 倍）。

与金属纳米颗粒相比，铁纳米颗粒的导热系数降低了 3.50 W/m/K（金为 317 W/m/K，银为 429 W/m/K），从而实现光热代谢物解吸。

研究表明，使用 DSS 代谢分析进行癌症检测具有高度可重复性，对于芯片内检测，所有峰中 84% 的强度 CV 小于 15%。

研究人员发现 HD 患者和不同癌症组之间存在显着的代谢差异，在 DSS 和血清模型中观察到两种上调和两种下调的代谢物。

然而，新模型的诊断有效性不足以区分癌症和亨廷顿舞蹈病。 通过估计分析物的强度比并添加内标来构建校准曲线。 同位素定量的葡萄糖平均回收率为 96%，乳酸平均回收率为 104%，这表明研究人员可以一致地定量目标代谢物。

根据研究结果，NPELDI-MS 技术采用一致的工作流程和纸质 DSS，可以改善结肠、胃和胰腺恶性肿瘤的长期代谢诊断。

这一策略最大限度地减少了未被发现的事件数量，同时有助于医疗保健服务的可持续性。 该平台能够在几分钟内实现快速、经济高效且可靠的癌症检测，因此适合大规模临床应用。

在使用代谢诊断以血清等效精度识别癌症患者方面，DSS 衍生模型的表现优于临床验证的生物标志物。 进一步的研究可以验证这种针对各种疾病的策略，并为即时检测创建更具成本效益的 MS 平台。

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