全血中稀有循环肿瘤细胞的精准表征方法研究

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    51775111
  • 项目类别:
    面上项目
  • 资助金额:
    62.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    E0512.微纳机械系统
  • 结题年份:
    2021
  • 批准年份:
    2017
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2018-01-01 至2021-12-31

项目摘要

To meet the demand of early diagnosis and efficient prognosis assessment of cancer metastasis, we will investigate the basic theory and key technologies for precise detection of the rare circulating tumor cells (CTCs) in human whole blood based on our previous researches concerning cell manipulation and micro/nano sensors. First, the mechanisms of cell migration under the influence of both flow field and electrical field will be studied, and a quantitative relationship between cell physiological statuses and impedance signals will be established. Second, an integration scheme for coupling the micro-scale channels and electrodes will be proposed, and a prototype of microfluidic chip integrating inertial spiral microchannels and multi-mode impedance detection liquid electrodes will be developed. Third, a complete impedance signal measurement system and real-time observation platform will be set up, and a program for the automatic identification, statistical analysis and result display of cell electrical properties will be developed.
针对癌症转移的早期诊断及有效预后评估这一重大民生需求,综合申请课题组前期在细胞操控与微纳传感领域的研究基础,提出研究实现全血中稀有循环肿瘤细胞的精准表征所涉及的基础理论和关键技术,具体而言:①研究细胞迁移行为对电阻抗检测的影响机理,建立细胞生理信息与电阻抗信号间的定量映射关系;②制定微流道与电极的集成耦合方案,研制一套集成螺旋流道惯性分选技术与液体电极多模式阻抗测量技术的测试样机;③构建一套完整的多模式电阻抗信号获取硬件系统和实时观测平台,并开发一套细胞电学特性的自动识别、统计分析与图像化结果显示软件工具。

结项摘要

分选、检测和表征外周血中微乎其微的稀有循环肿瘤细胞,有助于癌症的病情监测和预后评估,有望成为癌症早期诊断的新兴手段。本课题针对细胞在微流场和微电场中的数值计算、集成分选与电阻抗检测的芯片设计与制作以及原型电阻抗检测平台开发方面展开了系统的研究工作,取得的成果总结如下:(1)采用格子玻尔兹曼方法耦合浸入边界法模拟流场变化以及其与微粒间的相互作用。仿真研究了多种电极构型在不同检测区域流道形状中的电场分布以及细胞运动至检测区域时内部电流变化情况。(2)设计制作了集成惯性分选与电阻抗检测的微流控芯片,完善了芯片的软光刻加工工艺和激光加工工艺流程。(3)搭建了直流、交流电阻抗信号获取的硬件平台,并且开发了一套分析处理细胞阻抗信号的软件工具。最终,将开发硬件系统用于实现血液中稀有循环肿瘤细胞的分选和检测。.在课题的资助下,在Lab on a Chip、Analytical Chemistry 及Sensors and Actuators B: Chemical 等领域知名期刊发表SCI 论文25篇,其中封面论文2篇,微流控领域顶级期刊11篇。申请发明专利17项,授权发明专利4项。课题培养毕业博士生2人,硕士生7人,其中被评为江苏省优秀硕士学位论文的1人。

项目成果

期刊论文数量(25)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(5)
Droplet‐based microreactor for the production of micro/nano‐materials
用于生产微/纳米材料的液滴微反应器
  • DOI:
    10.1002/elps.201900380
  • 发表时间:
    2019
  • 期刊:
    ELECTROPHORESIS
  • 影响因子:
    2.9
  • 作者:
    Liu Linbo;Xiang Nan;Ni Zhonghua
  • 通讯作者:
    Ni Zhonghua
Ultrahigh throughput beehive-like device for blood plasma separation.
用于血浆分离的超高通量蜂巢式装置。
  • DOI:
    10.1002/elps.202000202
  • 发表时间:
    2020
  • 期刊:
    Electrophoresis
  • 影响因子:
    2.9
  • 作者:
    Jiang Fengtao;Xiang Nan;Ni Zhonghua
  • 通讯作者:
    Ni Zhonghua
Microfluidic impedance cytometry for single-cell sensing: Review on electrode configurations
用于单细胞传感的微流控阻抗细胞术:电极配置回顾
  • DOI:
    10.1016/j.talanta.2021.122571
  • 发表时间:
    2021
  • 期刊:
    Talanta
  • 影响因子:
    6.1
  • 作者:
    Zhu Shu;Zhang Xiaozhe;Zhou Zheng;Han Yu;Xiang Nan;Ni Zhonghua
  • 通讯作者:
    Ni Zhonghua
Inertial microfluidic cube for automatic and fast extraction of white blood cells from whole blood
用于从全血中自动快速提取白细胞的惯性微流体立方体
  • DOI:
    10.1039/c9lc00942f
  • 发表时间:
    2019
  • 期刊:
    Lab on a Chip
  • 影响因子:
    6.1
  • 作者:
    Zhu Shu;Wu Dan;Han Yu;Wang Cailian;Xiang Nan;Ni Zhonghua
  • 通讯作者:
    Ni Zhonghua
Microfluidic on-demand engineering of longitudinal dynamic self-assembly of particles
颗粒纵向动态自组装的微流控按需工程
  • DOI:
    10.1039/d0an00653j
  • 发表时间:
    2020
  • 期刊:
    Analyst
  • 影响因子:
    4.2
  • 作者:
    Liu Linbo;Xu Haoyan;Xiu Haibo;Xiang Nan;Ni Zhonghua
  • 通讯作者:
    Ni Zhonghua

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稀有循环肿瘤细胞形-电特征融合的超高精度检测方法及装置研究
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AI项目解读示例

课题项目:调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要:

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题,其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子,其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而,TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用,影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法,探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用,为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义,并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路:

科学问题:TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达?
前期研究:已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应,但其具体机制尚不明确。
研究创新点:本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线:包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术:TRIM2与病毒RNA的相互作用分析,IFN-β启动子活性检测。
实验模型:使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

        graph TD
          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
      
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