用于外周血循环肿瘤细胞高灵敏检测石墨烯微芯片传感器的研究

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

项目摘要

Circulating tumour cells(CTC) in the peripheral blood are derived from the tumor tissue, which play a significant role in tumor detection, tailored therapy, treatment evaluation, prognosis monitoring, etc. Owing to the extremely low number of CTCs presenting in peripheral blood, it’s technically challenged to sensitively and rapidly measure defined CTCs in peripheral blood. Now the method based on optical immunofluorescent staining detection is mainly utilized to detect CTC, however, this approach has complex operations, exorbitant price and it’s difficult to apply in the clinical. We intend to develope a graphene microchipsensor for the detection of CTC in peripheral blood based on the unique advantage of the excellent electric conductivity of graphene’s in biochemical detection, in which CTCs are captured by functionalized graphene, and further quantitatively detected according to the resistance change on graphene surface. A helical inductive coil is designed to couple with a reader unit by a coil antenna in the reader system and the changes of frequency characteristic in the graphene-based resonant network could be wireless monitored by the reader unit for the further quantitative analysis of CTC. This method could improve the detection sensitivity, resolution and resistance to interference significantly. This project will reveal the sensitivity and accuracy of CTC detection by the establishment of the graphene-based microchip sensor. Moreover, we will study the clinical significance of CTCs on the evaluation and prediction to the treatment responses in lung cancer and colorectal cancer. This study will provide an efficient, convenient methodology for further investigation of early response and prognosis evaluation in an efficient, convenient way,which have important values and significance in clinical application.
外周血中的循环肿瘤细胞(circulating tumour cell, CTC)来源于肿瘤组织,对肿瘤的检测、疗效评估及预后监测等具有重要意义。由于CTC在血液中含量非常少,如何高灵敏、快速及准确地测定外周血中CTC含量,面临技术上的挑战。目前CTC检测主要利用免疫荧光染色的光学检测手段,操作繁琐,价格昂贵,难以在临床上推广。本项目提出基于石墨烯电学特性检测CTC的微芯片传感系统,根据石墨烯表面捕获细胞后电阻的变化,采用电容-电感对构建射频共振网络,通过读出电路测量传感器谐振网络频率特性变化实现对CTC定量检测,可显著提高检测灵敏度、分辨率和抗干扰能力。本项目将解决微量CTC高灵敏及准确检测等关键问题基础上,建立CTC电学定量检测方法,构建石墨烯微芯片传感器,并用于临床样本的分析验证。本项目的研究为建立一种高效、方便的肿瘤检测及预后监测的新模式提供新思路,具有重要的临床应用价值和意义。

结项摘要

癌症是我国死亡率最高的疾病之一,癌症的发生率和死亡率目前呈逐年上升趋势,而 90 %的死亡源于肿瘤的转移和复发。研究表明,在肿瘤转移的早期或未发生转移时,体内一些肿瘤标记物就已发生变化,比如蛋白肿瘤标志物以及循环肿瘤细胞(circulating tumor cells, CTCs)等。液体活检技术是基于微创体液检测方法,具有显着改变癌症患者治疗策略的巨大潜力,为患者个体提供极其强大且可靠的非侵入式的实时临床诊断手段。近年随着个性化医疗以及精准医学的发展,液体活检技术被广泛地用于肿瘤的早期预警、筛查以及预后的监测。.本项目的研究聚焦了液态活检中肿瘤蛋白标志物和CTC两类标志物,并且结合了二维纳米材料、微流控以及无线射频技术等多个学科技术,实现了多种肿瘤标志物的检测与分析,提供了基于微纳器件结合微流控技术的液态活检新方法。本项目的主要研究内容:(1)石墨烯薄膜进行自组装修饰以及石墨烯电学生物传感器的构建;(2)构建分离、捕获CTC 以及单个CTC分析的微芯片平台;(3)设计高灵敏度的传感器电容和作为天线耦合电感的RCL谐振网络无线射频芯片,通过信号读取线圈,可直接利用RCL谐振网络无线射频芯片实现CTC的检测。.本项目在石墨烯表面修饰以及石墨烯生物传感器的构建方面,针对石墨烯表面修饰的问题,提出了新型的石墨烯表面修饰以及石墨烯场效应管器件的构建方法;设计了可用于单个CTC细胞分选、捕获以及原位分析的微流控芯片;通过结合单个CTC细胞分选芯片和无线射频芯片实现了CTC的检测,这种基于细胞介电特性检测的方法在未来可用于不同肿瘤细胞的分选,为肿瘤细胞的分选或者分型提供一种新的技术。

项目成果

期刊论文数量(28)
专著数量(1)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(3)
专利数量(15)
Rapid Isolation and Multiplexed Detection of Exosome Tumor Markers Via Queued Beads Combined with Quantum Dots in a Microarray.
通过排队珠与微阵列中的量子点相结合快速分离和多重检测外泌体肿瘤标志物
  • DOI:
    10.1007/s40820-019-0285-x
  • 发表时间:
    2019-07-16
  • 期刊:
    Nano-micro letters
  • 影响因子:
    26.6
  • 作者:
    Bai Y;Lu Y;Wang K;Cheng Z;Qu Y;Qiu S;Zhou L;Wu Z;Liu H;Zhao J;Mao H
  • 通讯作者:
    Mao H
Robust and multiplexed colorimetric immunoassay for cardiovascular disease biomarkers detection in serum with high specificity
用于高特异性检测血清中心血管疾病生物标志物的稳健且多重比色免疫分析
  • DOI:
    10.1016/j.microc.2019.104334
  • 发表时间:
    2020-01-01
  • 期刊:
    MICROCHEMICAL JOURNAL
  • 影响因子:
    4.8
  • 作者:
    Dong, Hai-Dao;Huang, Li-Hong;Mao, Hong-ju
  • 通讯作者:
    Mao, Hong-ju
Black phosphorus based fiber optic biosensor for ultrasensitive cancer diagnosis
基于黑磷的光纤生物传感器用于超灵敏癌症诊断
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2019
  • 期刊:
    BIOSENSORS & BIOELECTRONICS
  • 影响因子:
    12.6
  • 作者:
    Lin Zhou;Chen Liu;Zhengbo Sun;Hongju Mao;Lin Zhang;Xuefeng Yu;Jianlong Zhao;Xianfeng Chen
  • 通讯作者:
    Xianfeng Chen
Single-cell impedance analysis of osteogenic differentiation by droplet-based microfluidics
基于液滴的微流体成骨分化的单细胞阻抗分析
  • DOI:
    10.1016/j.bios.2019.111730
  • 发表时间:
    2019-12-01
  • 期刊:
    BIOSENSORS & BIOELECTRONICS
  • 影响因子:
    12.6
  • 作者:
    Fan, Weihua;Chen, Xi;Zhao, Jianlong
  • 通讯作者:
    Zhao, Jianlong
Label-free graphene biosensor targeting cancer molecules based on non-covalent modification
基于非共价修饰的靶向癌症分子的无标记石墨烯生物传感器
  • DOI:
    10.1016/j.bios.2016.09.025
  • 发表时间:
    2017-01-15
  • 期刊:
    BIOSENSORS & BIOELECTRONICS
  • 影响因子:
    12.6
  • 作者:
    Zhou, Lin;Mao, Hongju;Zhao, Jianlong
  • 通讯作者:
    Zhao, Jianlong

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其他文献

基于微流控技术构建仿生骨芯片的研究进展
  • DOI:
    10.13376/j.cbls/2021115
  • 发表时间:
    2021
  • 期刊:
    生命科学
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    陈琛;田甜;毛红菊;刘慧颖
  • 通讯作者:
    刘慧颖
定量分析癌胚抗原的谐振式无线生物传感器
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
    传感器与微系统
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    黎颖茵;孙浩;左兆瑞;毛红菊;钱大宏
  • 通讯作者:
    钱大宏
基于双纳米金探针杂交法检测HBV DNA
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2012
  • 期刊:
    高等学校化学学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    邢亚斯;邹能利;毛红菊;徐霞;葛玉卿;金庆辉;赵建龙
  • 通讯作者:
    赵建龙
唾液外泌体与疾病诊疗的研究现状与发展
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2020
  • 期刊:
    功能材料与器件学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    屈友兰;白亚楠;刘慧颖;毛红菊
  • 通讯作者:
    毛红菊

其他文献

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毛红菊的其他基金

集成实时传感技术的一体化多器官联动中药筛选芯片的研究
  • 批准号:
    62231025
  • 批准年份:
    2022
  • 资助金额:
    275 万元
  • 项目类别:
    重点项目
用于肺癌相关外泌体LncRNA多靶标检测的一体化数字PCR芯片研究
  • 批准号:
  • 批准年份:
    2019
  • 资助金额:
    65 万元
  • 项目类别:
    面上项目

相似国自然基金

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知道了

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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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