Новый метод быстрой жидкой биопсии для захвата внеклеточных везикул открывает путь к доступной диагностике рака
В крови, слюне и других биологических жидкостях человека циркулируют миллиарды крошечных пакетов клеточного материала — внеклеточных везикул (EVs). Они содержат ценную информацию (белки, генетический материал) из своей исходной клетки, которая может указывать на состояние организма. Однако использование EVs для диагностики и терапии было затруднено из-за сложности и дороговизны методов.
В исследовании, опубликованном в Small, учёные из Рочестерского университета представили новый метод CAD-LB (catch and display for liquid biopsy). Он использует ультратонкие мембраны для быстрого выявления EVs в образцах жидкостей, что перспективно для оперативной и доступной диагностики рака и оценки эффективности терапии.
«Исследуя образцы крови или других биологических жидкостей на наличие этих внеклеточных везикул и переносимых ими биомаркеров, можно найти важные подсказки о том, что в организме что-то не так», — говорит Джеймс МакГрат, ведущий автор исследования.
Преимущество метода — в простоте. Ранее требовалось множество этапов очистки, чтобы изолировать EVs от других компонентов биожидкости. CAD-LB гораздо проще и быстрее, что повышает его потенциал для клинического применения.
Как работает метод:
- Команда создала ультратонкие мембраны с порами, размер которых идеально подходит для захвата EVs.
- Взятый образец крови быстро обрабатывается и наносится пипеткой на мембрану.
- Мембрана сразу анализируется под микроскопом.
- Подсчитывая количество пор, которые светятся из-за биомаркера искомого заболевания, можно быстро оценить распространённость болезни в организме.
Исследование также продемонстрировало способность метода идентифицировать на EVs критические иммуномодулирующие белки. Эти белки играют важную роль в борьбе организма с опухолями и могут предсказать, насколько хорошо пациент ответит на иммунотерапию.
«CAD-LB в настоящее время достаточно чувствителен, чтобы обнаруживать некоторые виды рака на излечимой стадии развития, что говорит о потенциале технологии для скрининга», — отмечает соавтор Джонатан Флакс. — «Метод также может быть использован для прогнозирования персонализированного выбора иммунотерапий».