即使在最理想的条件下，准确、及时地对癌症进行诊断和分型也并不简单，而在发展中国家可能面临缺乏专家和设备的问题，组织活检可能需要几个月的时间才能得到结果，这大大阻碍了癌症在早期诊断和后续治疗。为此，一个国际研究团队设计了一种名为CytoPAN的自动图像细胞仪系统，该系统可以利用细针穿刺获得的样本，并在1小时内准确检测出乳腺癌并识别其亚型，实现了乳腺癌的快速诊断。 该研究由美国马萨诸塞州总医院系统生物学中心的Jouha Min领导，并于8月5日发表在《科学转化医学》杂志上，题目为“CytoPAN—Portable cellular analyses for rapid point-of-care cancer diagnosis” 在发达国家，利用乳房X光摄影术进行有效的筛查和早期癌症检测是很常见的。此外，血清中的生物标记物分析（液体活检）正在兴起，基因组生物标记物分析也开始用于癌症诊断。然而，在中低收入国家，癌症的诊断通常发生在晚期症状之后，例如，明显的肿块性病变、体重减轻和不适。这些都可能导至延迟诊断、错过治疗选择并增加死亡率。 该研究团队开发的CytoPAN是一种基于荧光的便携式图像细胞分析仪，该系统执行多通道成像，以进行癌症诊断和分型。通过特定的算法分析细胞图像，以便在无需用户输入的情况下快速、准确、自动地分析细胞特征。该系统允许在五个不同的通道中进行多重检测，他们还制备了含有相关抗体的冻干试剂盒，并优化了用于细胞系和小鼠模型中乳腺癌分子的分析方法。在完成小鼠试验后，研究人员将该系统应用于人类临床试验。 CytoPAN工作流程示意图（步骤1：通过细针抽吸从乳腺癌患者中获取细胞样品。步骤2：将收获的细胞短暂固定并半透化。步骤3：使用预制冻干试剂盒处理样品，该试剂盒包含用于乳腺癌诊断的所有必需抗体，包括ER，PR，HER2和Quad。步骤4：通过CytoPAN设备分析染色的细胞。步骤5：为了进行快速，自动化的数据分析，将使用定制开发的算法来识别癌细胞，将其与宿主细胞分离并提取其标记信息。步骤6：最终的诊断报告显示一组定量信息，包括患者样本中的癌细胞数量和分子亚型分布。） 在临床试验中，研究显示细针穿刺抽吸（FNA）样本的可诊断率很高（93%）。在63例患者细胞样本中，与组织病理学有良好的相关性。对于癌症诊断，该方法的诊断准确率为100%（假阳性率为0%；假阴性率为0%）。而相比之下，HER2和ER/PR受体亚定位准确率分别为96%和93%。 该方法在多方面具有出显著的优越性，首先，每个样品仅在1小时内就经历了完整的处理周期；其次，能够通过每个样本分析多达50个癌细胞来建立准确的癌症诊断；最后，只需要少量的癌细胞就可确定可靠的受体亚型。这表明，仅使用单次FNA传代细胞就可进行准确的癌症诊断是可以实现的。 然而，该研究还存在一些局限性，因为主要目标是开发、优化和验证一个可用于全球和远程应用的FNA分析系统。而所研究的病人群体可能不能代表中低收入国家的人群；其次，由于后勤和成本原因，本研究中使用的分子生物标志物数量仅保持在最低限度；此外，该系统还需要进行进一步的优化和增强。 研究人员还设想，这项技术还可以加快干预和现有卫生保健系统结果之间的周转时间。此外，利用循环技术，可将胞浆蛋白应用于其他方面，如免疫细胞分析、药物试验登记、疗效测试、或非癌症分析，如肝病中肝细胞的分析。 参考： https://stm.sciencemag.org/content/12/555/eaaz9746 |
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