通過表面增強拉曼光譜數(shù)據(jù)模式分析對外泌體進行分類用于肺癌診斷
添加時間：2019-04-20 13:12:58
來源：永諾生物
題目：Exosome Classification by Pattern Analysis of Surface-enhanced Raman Spectroscopy Data for Lung Cancer Diagnosis
期刊：Analytical Chemistry
影響因子：5.886
簡介：由于外泌體作為細胞間通訊的介質，特別是在癌癥轉移中，證據(jù)一直被積累，外泌體可以用作癌癥的非侵入性指標。因此，已有幾項應用外泌體的研究，用于開發(fā)癌癥診斷方法，如ELISA測定。然而，由于需要標記過程和高濃度的外泌體，獲得可靠的結果仍然具有挑戰(zhàn)性。本研究中，通過組合表面增強拉曼散射（SERS）和統(tǒng)計模式分析來研究外泌體的無標簽和高敏感的分類方法。
不同于傳統(tǒng)方法讀取不同的峰位置和頻譜幅度，通過主成分分析（PCA）對外泌體的整個SERS光譜進行分析。通過這種模式分析，將肺癌細胞衍生的外泌體明顯區(qū)別于正常細胞衍生的外泌體，靈敏度為95.3％，特異性為97.3％。此外，通過分析PCA結果，研究人員認為這種差異是由來自肺癌細胞衍生的外泌體的SERS信號中的11個不同點引起的。這一結果為外泌體作為癌癥標志物對肺癌進行實時診斷和分類鋪平了道路。
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