Dans une étude récente en Durabilité de la natureles chercheurs décrivent une approche diagnostique qui combine des taches de sérum séché (DSS) avec des méthodes de spectrométrie de masse par désorption laser et ionisation améliorées par nanoparticules (NPELDI-MS) pour une détection précise et rentable du cancer.
Étude: Une approche durable pour le diagnostic universel du cancer métabolique. Crédit d’image : PeopleImages.com – Yuri A/Shutterstock.com
Arrière-plan
Plus d’un milliard de personnes dans le monde n’ont pas reçu de diagnostic de maladie, ce qui souligne la nécessité de méthodes de diagnostic plus fiables et moins coûteuses. Le diagnostic métabolique a du potentiel mais se heurte à des limites dues à l’application des échantillons biologiques et à la robustesse analytique.
Les diagnostics basés sur la population augmentent les taux de survie, minimisent les morbidités liées aux traitements et permettent de réduire les dépenses de santé, en particulier pour les maladies graves et les tumeurs malignes.
La rareté des installations de diagnostic dans les pays en développement s’ajoute aux cas non détectés. La spectrométrie de masse est la technologie la plus souvent utilisée pour les diagnostics métaboliques avec des taches séchées, même si elle nécessite une séparation longue.
À propos de l’étude
Dans la présente étude, les chercheurs ont créé une approche thérapeutique standardisée et adaptée au métabolisme pour réduire les diagnostics manqués de cancers gastriques (GC), de cancers colorectaux (CC) et de cancers du pancréas (PC) dans les pays pauvres.
Les chercheurs ont utilisé des matrices organiques comme le DHB et ont construit des microréseaux métaboliques multiplexés utilisant des nanoparticules ferriques (NP) pour améliorer les performances de détection.
Pour la sensibilité, ils ont acquis des spectres de masse sans ambiguïté en appliquant une combinaison conventionnelle de métabolites et ont confirmé l’influence exclusive des NP ferriques sur l’extraction métabolique directe à partir d’échantillons biologiques compliqués pour plus de spécificité.
L’équipe a vérifié si les métabolites extraits des taches de sang séché (DSS) pouvaient être quantifiés et profilés avec précision à l’aide de NPELDI MS. Ils ont ajusté les quantités de sérum et mesuré le spectre de masse habituel de l’extrait de DSS pour quantifier les métabolites ciblés. Ils ont également testé le facteur de linéarité et la plage dynamique de la plateforme NPELDI MS avec la phénylalanine.
Pour démontrer la robustesse du NPELDI MS, les chercheurs ont effectué une quantification ciblée de molécules indicatrices supplémentaires et comparé la cohérence du spectre obtenue à partir des échantillons de DSS et de sérum appariés.
Après avoir démontré la viabilité de l’utilisation du DSS dans le diagnostic métabolique, les chercheurs ont examiné son application à différents échantillons de sang pour un profilage non ciblé et une quantification ciblée basée sur les conditions de stockage et les sites de prélèvement.
Les chercheurs ont utilisé NPELDI MS pour différencier les cas de cancer des donneurs sains en collectant des profils métaboliques non ciblés auprès de 180 DSS. Ils ont développé des modèles chimiométriques et des classificateurs pour évaluer les performances diagnostiques.
Ils ont également créé un modèle d’estimation pour un dépistage à grande échelle dans une communauté hypothétique de 100 000 personnes, avec la coloscopie optique comme référence. Les chercheurs ont obtenu 245 échantillons de sérum provenant de divers groupes de cancers.
Ils ont attribué des scores de similarité cosinus à chaque groupe et développé un modèle théorique basé sur 100 000 populations pour calculer les taux de diagnostics manqués.
Résultats
La technique NPELDI MS permet la détection rapide de nombreuses tumeurs malignes en quelques minutes à un coût minime tout en étant respectueuse de l’environnement, conviviale et précise de manière équivalente au sérum.
Il peut réduire la proportion projetée de cas de CC non détectés de 84 % à 29 %, de GC de 78 % à 57 % et de PC de 35 % à 9,3 %, pour une réduction totale de 20 % à 55 %. Les lectures NPELDI MS ont révélé des corrélations linéaires avec les niveaux d’analytes, avec une limite de détection aussi basse que 0,1 μM.
L’introduction de nanoparticules ferriques a permis l’adsorption efficace de métabolites avec une large surface de 79 m2/g, favorisant les désorptions photothermiques grâce à une forte absorption ultraviolette de 200 à 500 nm et une capacité thermique élevée de 653 J/kg/K.
La distribution du carbone (dans le glucose) au sein des hybrides métaboliques nanoparticules-nanoparticules a démontré des métabolites piégés préférentiellement sur les surfaces particulaires, contrairement aux biomacromolécules. En revanche, les matrices organiques ne présentaient aucune préférence pour les molécules métabolites ionisantes ou désorbantes, à l’exception des protéines.
Même en utilisant l’approche de préparation d’échantillons conforme aux meilleures pratiques, les données NPELDI MS ont surpassé les données MS provenant de matrices organiques accessibles. Les chercheurs ont découvert que l’utilisation de nanoparticules d’or ou d’argent pour identifier cinq métabolites prédicteurs entraînait des intensités de signal MS inférieures à celles des nanoparticules ferriques (≤ 11 fois plus élevées).
Les NP ferriques ont une conductivité thermique réduite de 3,50 W/m/K par rapport aux NP métalliques (317 W/m/K pour l’or et 429 W/m/K pour l’argent), permettant une désorption photothermique des métabolites.
L’étude a démontré que la détection du cancer à l’aide des profils métaboliques DSS est hautement reproductible, avec 84 % de tous les pics présentant un CV d’intensité inférieur à 15 % pour la détection intra-puce.
Les chercheurs ont découvert des variations métaboliques significatives entre les HD et différents groupes de cancer, avec deux métabolites régulés positivement et deux métabolites régulés négativement observés dans les modèles DSS et dérivés du sérum.
Cependant, l’efficacité diagnostique des nouveaux modèles pour distinguer le cancer des HD était insuffisante. Les courbes d’étalonnage ont été générées en estimant les rapports d’intensité des analytes et des étalons internes enrichis. La quantification isotopique a abouti à une récupération moyenne de 96 % pour le glucose et de 104 % pour le lactate, démontrant que les chercheurs peuvent quantifier les métabolites ciblés de manière cohérente.
Sur la base des résultats de l’étude, la technique NPELDI MS, qui utilise un flux de travail cohérent et un DSS sur papier, peut améliorer le diagnostic métabolique à long terme dans les tumeurs malignes colorectales, gastriques et pancréatiques.
Cette stratégie minimise le nombre d’instances non détectées tout en contribuant également à la durabilité des soins de santé. La plateforme permet une détection du cancer rapide, rentable et fiable en quelques minutes, ce qui la rend adaptée aux applications cliniques à grande échelle.
Les modèles dérivés du DSS surpassent les biomarqueurs cliniquement validés pour identifier les patients atteints de cancer avec une précision équivalente au sérum à l’aide d’un diagnostic métabolique. Des recherches supplémentaires pourraient confirmer cette stratégie pour diverses maladies et créer des plateformes de SEP moins coûteuses pour les tests sur les lieux de soins.
2024-04-24 11:51:00
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