医学诊断的前沿之一是努力开发更敏感的血液测试。检测极其罕见的蛋白质的能力可能在许多情形下,比如早期检测某些癌症或者诊断创伤性脑损伤以挽救生命,在这些情形下,相关的生物标志物仅以极少量出现。超敏感蛋白质检测的商业方法开始变得可用,但是它们基于昂贵的光学器件和流体处理器,这使得它们相对笨重且昂贵,从而限制它们在实验室环境下的使用。
具有这类作为即时检测设备的诊断系统对许多疾病(特别是创伤性脑损伤)至关重要。在一项新的研究中,来自美国宾夕法尼亚大学的研究人员开发出一种使用现成组件并能够在几分钟内检测单个蛋白质的测试方法,而传统的工作流程可能需要数天时间。相关研究结果发表在2019年3月5日的PNAS期刊上,论文标题为“Mobile platform for rapid sub–picogram-per-milliliter, multiplexed, digital droplet detection of proteins”。论文通讯作者为宾夕法尼亚大学生物工程系助理教授David Issadore。论文第一作者为宾夕法尼亚大学生物工程系研究生Venkata R. Yelleswarapu。
通过使用标准的手机摄像头和一组频闪LED灯,再结合实验室所用的微流体液滴发生器,Issadore及其团队开发出一种比标准蛋白测试方法灵敏一千倍的系统,这种系统是手持式的,而且比当前首次推入市场的最先进的蛋白质测试方法便宜得多。
作为标准的蛋白质检测方法,酶联免疫吸附测定(ELISA)涉及将抗体附着到感兴趣的蛋白质上,随后测量在与这些抗体连接在一起的酶的作用下,样品发生的颜色变化。这个过程快速而简单,足以整合到即时检测设备中,比如家庭HIV测试,但是仅当蛋白质浓度很高时才能起作用。
目前很少有创伤性脑损伤的生物标志物,这是因为这种损伤的蛋白质标志物很少能够通过血脑屏障。医学人员最近才证实任何此类标志物都可用于血液测试,并且鉴于它们的超低浓度,这类测试需要比标准的ELISA阵列灵敏得多。
Issadore说,“敏感度要高出一千倍,我们的意思是如果我们有一小瓶仅有少量相关蛋白质的血液,那么我就能够准确地确定这些蛋白质的数量,然而,传统的测试方法无法可靠地区分这小瓶血液和里面没有这些蛋白的血液。当人们不断地增加这些蛋白质的数量时,传统的测试方法将最终能够检测它们,但是相比而言,我们能够在浓度低一千倍的情形下定量检测它们的数量。”
Issadore的方法是每次测量一种蛋白质,将样品分解成微液滴(microdroplet),每个微液滴要么含有单个蛋白质,要么根本不含有。他的实验室在微流体技术方面的专业知识已制造出经蚀刻后具有数百个微液滴发生器的微芯片,其中所有的这些微液滴发生器是都并行工作的。
Issadore说,“通常情况下,你必须非常准确地测量样品发生颜色变化或发出荧光,但是在这项新的研究中,我们将它变成了数千万个是或否的问题。将这个问题数字化降低了摄像头和周围流体处理设备的成本,但是会将这个问题以一种可重复的、准确的、便宜的和便携的方式转化为如何处理这数千万个是或否的问题。”
虽然现成的摄像头可以检测微液滴是否含有荧光标记物结合的蛋白质,但最大的挑战是加快这一过程。现有的数字液滴检测器将这些微液滴排成一行,这样就以一次一个微液滴的方式测量它们。这样的系统是准确的,但体积大且昂贵。它们也具有有限的通量,这是因为以一次一个微液滴的方式需要观察数百万个微液滴。Yelleswarapu说,“如果需要测量5000万个微液滴,那么按照常规技术的通量,一秒测1000个微液滴仍然是相当慢的。”
这些研究人员让这些微液滴流进数百个允许摄像头同时经过的通道而不是一个通道中。然而,面临的瓶颈是摄像头如何能够快速地捕获这些数据。
Yelleswarapu说,“通常而言,这不会起作用,这是因为在从普通摄像头的曝光时间内来自两个彼此相邻的微液滴的信号会重叠。手机摄像头每秒拍摄大约一百张图片,这对于我们解决这些微液滴来说太慢了。但是如果你用来照亮微液滴闪光灯的光源比手机摄像头的帧频快一千倍,那么你就能够使用这种手机摄像头。”
让Issadore团队的方法发挥作用的技巧是用一种信号对微液滴闪光灯进行编码,这种信号可以让彼此相邻的微液滴分离开来。
Issadore说,“通过一种借鉴雷达的技术,我们以一种非常特殊的从不重复的模式对光线进行选择。当这些信号穿过屏幕时,它们会印上这个条形码。因此即便它们彼此重叠,我们也能够通过哪个选通脉冲照亮每个微液滴来区分它们。”
Issadore团队之前已发表过关于创伤性脑损伤标志物的文章,并且正在与长老会医院(Presbyterian Hospital)一起研究脑损伤患者。他们还在成立了一家衍生公司Chip Diagnostics,旨在为早期癌症诊断和创伤性脑损伤开发检测试剂盒。
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原文标题:研究人员利用手机摄像头实现血液中罕见蛋白的快速低成本检测
文章出处:【微信号:Micro-Fluidics,微信公众号:微流控】欢迎添加关注!文章转载请注明出处。
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