通过表面增强拉曼光谱数据模式分析对外泌体进行分类用于肺癌诊断
添加时间:2019-04-20 13:12:58
来源:永诺生物
题目:Exosome Classification by Pattern Analysis of Surface-enhanced Raman Spectroscopy Data for Lung Cancer Diagnosis
期刊:Analytical Chemistry
影响因子:5.886
简介:由于外泌体作为细胞间通讯的介质,特别是在癌症转移中,证据一直被积累,外泌体可以用作癌症的非侵入性指标。因此,已有几项应用外泌体的研究,用于开发癌症诊断方法,如ELISA测定。然而,由于需要标记过程和高浓度的外泌体,获得可靠的结果仍然具有挑战性。本研究中,通过组合表面增强拉曼散射(SERS)和统计模式分析来研究外泌体的无标签和高敏感的分类方法。
不同于传统方法读取不同的峰位置和频谱幅度,通过主成分分析(PCA)对外泌体的整个SERS光谱进行分析。通过这种模式分析,将肺癌细胞衍生的外泌体明显区别于正常细胞衍生的外泌体,灵敏度为95.3%,特异性为97.3%。此外,通过分析PCA结果,研究人员认为这种差异是由来自肺癌细胞衍生的外泌体的SERS信号中的11个不同点引起的。这一结果为外泌体作为癌症标志物对肺癌进行实时诊断和分类铺平了道路。
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