I chimici sviluppano matrice naso simile al cancro 'odore'

Maggio 29, 2016 Admin Salute 0 2
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I risultati appaiono in questo numero della rivista ACS Nano.

In un pre-clinico non a piccole cellule del cancro del polmone modello di metastasi nei topi sviluppato da Frank Jirik e colleghi presso l'Università di Calgary, la squadra di Rotello a UMass Amherst usare un sistema di sensori di nanoparticelle d'oro e proteine ​​per "annusare" tipi di cancro diversi più o meno allo stesso modo i nostri nasi identificare e ricordare odori diversi. Il nuovo lavoro si basa su Rotello e colleghi 'in precedenza lo sviluppo di una matrice di "naso chimica" di nanoparticelle e polimeri in grado di distinguere tra cellule normali e quelle cancerose.

Rotello spiega: "Con questo strumento, si può ora effettivamente rilevare e identificare le cellule tumorali metastatizzato nel vivere tessuti animali rapidamente ed efficacemente utilizzando la strategia di 'naso'. Eravamo il primo gruppo ad utilizzare questo approccio in cellule, che è relativamente semplice. Ora abbiamo fatto in tessuti e organi, che sono molto più complesse. Con questo anticipo, siamo molto più vicini alla promessa di un test diagnostico generale. "




Finora il metodo standard per identificare precisamente cellule tumorali utilizzato un approccio recettore biologica, un legame con una parete cellulare del cancro proteine. Il suo principale inconveniente è che bisogna conoscere il recettore adeguato anticipo. Rotello e colleghi 'innovazione è quello di utilizzare una serie di sensori di nanoparticelle d'oro, più proteina verde fluorescente (GFP), che si attiva in risposta a modelli nelle proteine ​​che si trovano nelle cellule tumorali in pochi minuti, l'assegnazione di una firma unica per ogni cancro.

Il chimico dice, "Smell 'A' genera un modello nel naso, un insieme unico di recettori attivati, e questi sono diversi per ogni odore che incontriamo. Odore 'B' ha un modello diverso. Il vostro cervello sarà immediatamente riconoscersi, anche se l'unica volta che mai odore che era 40 anni fa. Allo stesso modo, si può sintonizzare o insegnare la nostra gamma di nanoparticelle di riconoscere molti tessuti sani, in modo che possa immediatamente riconoscere qualcosa che è anche un po '' fuori ', cioè, molto sottilmente diverso dal normale. E 'come una luce' controllare il motore ', e assegna un modello diverso per ogni tessuto' sbagliato '. La sensibilità è squisita e molto potente. "

Per questo lavoro, i ricercatori hanno prelevato campioni di tessuto tumorale e il mouse sani e addestrato il sensore matrice nanoparticelle-GFP per riconoscerli e la GFP fluorescenza in presenza di tessuto metastatico. Metastasi si differenziano dal tessuto sano in pochi minuti, fornendo un mezzo rapido e molto generale di individuare e identificare il cancro e altre malattie potenzialmente utilizzando microbiopsies minimamente invasive.

"E 'sensibile alle differenze davvero sottili", dice Rotello. "Anche se due formaggi possono sembrare lo stesso, i nostri occhi possono dire uno ben maturo da un formaggio che è un paio di giorni passato buona degustazione. Allo stesso modo, una volta che ci alleniamo matrice di sensori possiamo identificare se un campione di tessuto è sano o Non e che tipo di cancro è con precisione molto elevata. La sensibilità è impressionante da un campione di solo circa 2.000 cellule, un microbiopsia che è meno invasive per i pazienti. "

Oltre alla elevata sensibilità, gli autori, il loro sensore è in grado di distinguere tra basso (parentali) e alto (osso, surrene e ovaio) metastasi, nonché tra le cellule specifiche del sito come seno, fegato, polmone e tumori della prostata.

"Nel complesso, questa strategia di rilevamento basata su array presenta la prospettiva di imparziale lo screening fenotipo di stati di tessuto derivanti dalle variazioni genetiche e lo stato di differenziazione." Il loro prossimo passo sarà quello di testare il nuovo metodo di sensori in campioni di tessuti umani, dicono i ricercatori.

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