Un cip plasmonic fabricat cu laser identifică și sortează cu precizie celulele canceroase
Un nou cip plasmonic fabricat cu laser combină o rezoluție Raman de 185 nm și învățarea profundă pentru a identifica și a sorta celulele canceroase cu o acuratețe de 96,2%.
Izolarea și recuperarea precisă a celulelor de interes permit analize detaliate ale funcției celulare, creșterii și culturii, precum și profilarea expresiei genelor în populații celulare heterogene. O echipă de cercetători a dezvoltat un cip microfluidic bazat pe dispersia Raman îmbunătățită (SERS) capabil să efectueze identificarea și sortarea celulelor la nivel de celulă unică, fără etichete, asistată de învățarea profundă. Aceste rezultate ar putea ghida viitorul cercetării în proiectarea și dezvoltarea tehnicilor de sortare a celulelor noninvazive, eficiente, cu aplicații potențiale în diagnosticul clinic și medicina de precizie.
Sortarea celulelor este o procedură de bază, dar esențială în biomedicina de precizie. Aceasta separă celulele amestecate în subgrupuri pure pe baza caracteristicilor lor unice. Țesuturile biologice și sângele conțin tipuri diverse de celule, iar mostrele amestecate estompează semnalele reale ale celulelor în testele de gene sau proteine. Prin sortare, cercetătorii pot obține celule uniforme pentru a studia clar funcțiile celulare, dezvoltarea celulelor stem și mecanismele bolii. De asemenea, aceasta susține screeningul medicamentelor și controlul calității produselor celulare. Fără aceste tehnici, analiza precisă a celulelor individuale și tratamentele moderne bazate pe celule ar fi imposibile.
Analiza celulelor rare, cum ar fi celulele stem canceroase și celulele tumorale circulante, pentru a evalua răspunsurile lor funcționale câștigă rapid importanță, având relevanță pentru dezvoltarea de noi medicamente și diagnostice clinice. Tehnicile tradiționale de sortare bazate pe citometria în flux au fost descrise pentru prima dată în anii 1960. Cele mai utilizate metode includ sortarea celulară activată prin fluorescență și sortarea celulară activată prin magnetism. Acestea permit trecerea celulelor individuale prin detecția laser; sarcinile țintesc picăturile de celule și le deviază prin câmpuri electrice pentru colectare. Recent, pentru a evita etichetarea și manipularea invazivă, cercetătorii au dezvoltat mai multe tipuri de sortatoare de celule fără etichete, inclusiv sortarea activată prin imagine (IACS), sortarea activată prin acustică (AACS) și sortarea activată prin Raman. Aceste sisteme utilizează proprietățile celulare intrinseci, cum ar fi morfologia geometrică, caracteristicile acustice și compoziția moleculară măsurată prin spectre Raman pentru a realiza identificarea și sortarea. Totuși, aceste tehnici prezintă o acuratețe limitată în populațiile celulare complexe.
Pentru a îmbunătăți acuratețea identificării, s-au dezvoltat recent abordări bazate pe învățarea profundă folosind rețele neuronale pentru sortarea celulelor. Cu toate acestea, algoritmii de rețele neuronale sunt complexi din punct de vedere computațional și adesea inadecvați pentru utilizatorii neinstruiți, iar principalele bariere ale sortării celulelor fără etichete sunt sensibilitatea scăzută și rezoluția spațială limitată, deoarece acești parametri sunt direct corelați cu acuratețea întregului flux de lucru de identificare-izolare.
Dispersia Raman îmbunătățită (SERS), care oferă o abordare eficientă și noninvazivă pentru identificarea amprentei moleculelor unice în biosenzori, oferă capabilități ultra-sensibile pentru detecția și analiza urmelor. Datorită acurateței ridicate a semnalelor Raman și timpului scurt de achiziție, SERS poate facilita sortarea celulelor, deoarece analiza Raman necesită mai puțin timp comparativ cu IACS și AACS. În plus, cartografierea Raman oferă semnale Raman rezolvate spațial, reducând astfel timpul total de procesare. În ultimii ani, tehnici SERS bazate pe învățarea profundă au fost dezvoltate pentru identificarea celulelor. Studiile anterioare au folosit nanoparticule de Au ca substraturi SERS pentru a colecta semnalele celulelor canceroase și au aplicat datele rezultate în modele de învățare profundă bazate pe rețele neuronale pentru diagnosticarea timpurie a cancerului. Cu toate acestea, selecția adecvată a etichetelor Raman sau biomarkerilor este critică pentru analiza SERS precisă, chiar și atunci când se utilizează modele de învățare profundă, și este important de menționat că învățarea profundă are utilitate limitată ca tehnologie universală pentru identificarea celulelor.
Recent, grupul de cercetare condus de Koji Sugioka și Shi Bai de la Echipa de Cercetare în Procesare Avansată a Laserului, RIKEN, a propus o nouă abordare pentru fabricarea unui substrat SERS cu puncte fierbinți distribuite uniform prin reducerea ionilor de Au cu laser. Această lucrare a fost publicată online pe 29 iulie 2026, în secțiunea Early View a revistei Opto-Electronic Advances. „Această tehnică permite crearea unor arii de nanostructuri plasmonice în formă de inel prin introducerea bromurii de cetiltrimetilamoniu în soluția precursor”, a explicat Sugioka. Nanoparticula de Au are o dimensiune de aproximativ 28 nm. În același timp, numărul de nanoparticule de Au și intervalele lor într-o structură în formă de inel sunt corelate cu timpul de reducere, ceea ce este critic pentru performanțele robuste SERS.
Cartografierea Raman indică faptul că arii de nanostructuri în formă de inel prezintă o îmbunătățire Raman spațială uniformă ultraridică, cu o deviație standard relativă de 2%. Rezoluția spațială ridicată (~185 nm) a analizei SERS a fost, de asemenea, confirmată experimental prin cartografierea Raman. Semnificativ, s-a constatat că rezoluția spațială este esențială pentru identificarea celulelor fără etichete bazată pe învățarea profundă. Rezultatele au arătat că, datorită rezoluției spațiale ridicate a ariei de nanostructuri în formă de inel, acuratețea identificării celulelor a crescut de la 75% la 96,2%, demonstrând că rezoluția spațială a fost un factor cheie și ar trebui să fie luată în considerare în studiile viitoare.
Ca dovadă a conceptului, cercetătorii au fabricat un dispozitiv de sortare a celulelor prin procesare cu laser femtosecund. Celulele canceroase sau noncanceroase au fost sortate cu succes într-un microcanal în formă de „Y”. „Rezultatele preliminare indică faptul că sorterul dezvoltat realizează sortarea și separarea precisă a celulelor fără a necesita biomarkeri sau etichete Raman”, a subliniat Sugioka.
