SCIENION精密喷点技术: 为乳腺癌诊断和治疗带来创新-技术前沿-资讯-生物在线

SCIENION精密喷点技术: 为乳腺癌诊断和治疗带来创新

作者:Scienion 2023-10-26T00:00 (访问量:32325)

乳腺癌是影响全球妇女的最常见、最令人担忧的疾病之一。许多正在进行的研究都集中在乳腺癌诊断技术的开发上,以识别乳腺肿瘤并确定其特征,从而使医护人员能够确定癌症的分期和类型,并指导治疗决策。在这篇博文中,我们将探讨乳腺癌研究的最新进展,重点是SCIENION的精密喷点技术对乳腺癌诊断和治疗创新的影响。

 

基因组剖析

乳腺癌研究领域最重要的突破之一是利用基因组剖析技术更好地了解肿瘤的基因状况。基因组图谱分析通过分析癌细胞的DNA来确定驱动肿瘤生长的特定基因突变或改变。基因组图谱分析方法采用下一代测序技术(NGS),这需要精确处理液体以创建测序文库。SCIENION 的 sciFLEXARRAYER 精密微量点样仪以及 Cellenion的单细胞分选和纳升喷点解决方案,cellenONE使DLP+1可扩展单细胞全基因组测序平台的开发成为可能,该平台在预测癌症演变和耐药性方面展现出巨大潜力。通过基因组分析获得的信息可以制定更精确、更个性化的治疗方案,因为某些基因突变对靶向疗法的反应更好。基因组分析还能识别乳腺癌高危人群,从而采取积极的预防措施。

sciFLEXARRAYER

生物标志物鉴定

生物标志物可提供有关乳腺癌的存在、行为和特征的宝贵信息。SCIENION 的液体处理和芯片技术可用于检测和验证与乳腺癌相关的生物标志物。例如,SCIENION 已经开发出一种名为 EpiView-D4 的多模态细胞手机平台,可在1小时内直接从乳腺组织标本的细针穿刺术(FNA)中评估细胞形态和临床相关生物标记物的分子表达。另一项使用微点涂布技术的研究介绍了一种用于实时检测包括外泌体在内的乳腺癌细胞外囊泡的生物传感器护理点诊断技术。乳腺癌研究中的生物标志物鉴定是一项持续进行的多学科工作,其目标是为患者提供更个性化、更有效的治疗。

液体活检

液体活检是传统组织活检的一种微创替代方法,可提供有关肿瘤特征和治疗反应的宝贵信息。这些检测涉及分析血液或其他体液,以检测肿瘤细胞或癌细胞释放的DNA片段。Allelein 等人(2021 年)发表了一项抗体微阵列检验,该检验利用 SCIENION 的微量喷点仪 sciFLEXARRAYER S3 和液体活检物,以快速、经济的方式识别液体活检物中的细胞外囊泡,有望在早期阶段检测癌症并监测治疗效果,从而提供更高效、更个性化的治疗。

精准医学

精准医学又称个性化医学,是一种考虑患者基因、环境和生活方式个体差异的创新医学方法。精准医学在乳腺癌研究中的主要组成部分包括靶向疗法,其中免疫疗法为重点。靶向疗法旨在对抗癌细胞,同时最大限度地减少对健康细胞的损害,从而减少副作用。在免疫疗法情况下,人体自身的免疫系统被用来靶向癌症细胞。免疫疗法有几种方法,包括检查点抑制剂,可以帮助免疫系统更好地识别和对抗癌细胞。例如,抑制性检查点分子如PD-1和CTLA4已被开发用于激活抗肿瘤T细胞反应。Lustig 等人最近的一项研究(2023 年)引入了另一个检查点靶点,即膳食纤维酸/Siglec-9聚糖轴的破坏,以实现髓系检查点阻断,从而提高基于抗体的癌症疗法的有效性。SCIENION的技术帮助制造了用于分析 Siglec-9 结合的聚糖阵列。在靶向疗法方面的另一项研究侧重于开发靶向癌细胞特异性聚糖结构的抗体。在这项研究中,我们使用一种方法制造了聚糖特异性纳米抗体(Nbs),这是纯重链抗体的最小抗原结合域。

人工智能(AI)

人工智能正在为乳腺癌研究和诊断做出卓越贡献。人工智能算法可以分析大量的成像和临床数据,帮助放射科医生发现细微的异常,提高乳腺癌诊断的准确性。人工智能还有助于预测治疗反应和潜在的疾病复发,从而做出更明智的决策和制定个性化的治疗方案。

结论

乳腺癌诊断和治疗的最新进展为改善患者预后开辟了新途径。从基因组剖析、早期识别生物标志物、液体活检、精准医疗到人工智能技术,许多突破都得益于用于方法开发的精准微点法。跨学科的持续研究和技术合作将为早期检测和个性化治疗方案铺平道路,使我们更接近战胜乳腺癌,挽救更多生命。

参考文献
  1. Laks, Emma, et al. “Resource: Scalable whole genome sequencing of 40,000 single cells identifies stochastic aneuploidies, genome replication states and clonal repertoires.” BioRxiv(2018): 411058.

  2. Salehi, Sohrab, et al. “Clonal fitness inferred from time-series modelling of single-cell cancer genomes.” Nature7868 (2021): 585-590.

  3. Joh, Daniel Y., et al. “Cellphone enabled point-of-care assessment of breast tumor cytology and molecular HER2 expression from fine-needle aspirates.” NPJ Breast Cancer1 (2021): 85.

  4. Jahani, Yasaman, et al. “Imaging-based spectrometer-less optofluidic biosensors based on dielectric metasurfaces for detecting extracellular vesicles.” Nature Communications1 (2021): 3246.

  5. Allelein, Susann, et al. “Potential and challenges of specifically isolating extracellular vesicles from heterogeneous populations.” Scientific Reports1 (2021): 11585.

  6. Lustig, Marta, et al. “Disruption of the sialic acid/Siglec-9 axis improves antibody-mediated neutrophil cytotoxicity towards tumor cells.” Frontiers in Immunology14 (2023): 1178817.

  7. Khilji, Sana Khan, et al. “Generation of glycan-specific nanobodies.” Cell Chemical Biology8 (2022): 1353-1361.

 

 

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