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評(píng)估癌癥療法在小鼠模型中的功效是治療開發(fā)的關(guān)鍵步驟。然而，低分辨率測(cè)量工具和小樣本量使得確定體內(nèi)藥物療效成為一項(xiàng)困難且耗時(shí)的任務(wù)。

這里，斯坦福大學(xué)鮑哲南教授等人提出了一種商業(yè)上可擴(kuò)展的可穿戴電子應(yīng)變傳感器（FAST應(yīng)變傳感器）。該傳感器通過在微小的時(shí)間尺度上連續(xù)監(jiān)測(cè)皮下植入腫瘤的微米級(jí)增殖或消退，自動(dòng)進(jìn)行癌癥治療的體內(nèi)測(cè)試。

圖文解讀

圖1 測(cè)量腫瘤體積的柔性自主傳感器

作者提出了一種能夠自主、連續(xù)、準(zhǔn)確地測(cè)量皮下實(shí)體瘤大小的傳感器系統(tǒng)。FAST應(yīng)變傳感器對(duì)應(yīng)變的0.1% (10-μm)變化敏感，并且可以測(cè)量動(dòng)態(tài)體積變化，尺寸范圍從65到750 mm³。作者證明了該傳感器在時(shí)間和空間上的高分辨率能夠在臨床前皮下腫瘤模型的治療開始后僅5小時(shí)內(nèi)辨別初始治療效果，并且傳感器可以在一次電池充電后連續(xù)讀取大于24小時(shí)。每個(gè)可重復(fù)使用的傳感器背包的制造成本約為60美元，可以進(jìn)行大規(guī)模制造，并且只需不到5分鐘的低技能操作即可應(yīng)用于動(dòng)物。在為期一周的治療期間，傳感器讀出動(dòng)態(tài)與卡尺和生物發(fā)光成像測(cè)量動(dòng)態(tài)密切相關(guān)。

圖2 不同方法的比較

與量尺、植入式壓力傳感器和成像儀等其他常見腫瘤測(cè)量工具相比，該傳感器實(shí)現(xiàn)了三個(gè)主要進(jìn)步。

首先，由于傳感器在整個(gè)測(cè)量期間保持在原位，并且每 5 分鐘進(jìn)行一次測(cè)量，因此可以生成一個(gè)四維 (4D)、時(shí)間相關(guān)的數(shù)據(jù)集，無需對(duì)測(cè)量時(shí)間進(jìn)行任何猜測(cè)。計(jì)算機(jī)斷層掃描 (CT) 和生物發(fā)光等成像技術(shù)無法在較長(zhǎng)的測(cè)量周期內(nèi)實(shí)現(xiàn)這些相同的時(shí)間分辨率。這是由于CT 成像中必要的輻射和對(duì)比染料相關(guān)的毒性限制；此外，高資源消耗和成本限制將成像擴(kuò)展到更大的群組或更頻繁的采樣時(shí)間點(diǎn)。此外，植入式壓力傳感器需要損害腫瘤完整性的侵入性流程，并且它們?cè)跍y(cè)量封裝在諸如骨骼等固體環(huán)境中的腫瘤時(shí)效果最佳。

其次，應(yīng)變傳感器能夠精確區(qū)分使用量尺和生物發(fā)光成像測(cè)量難以檢測(cè)到的尺寸變化。這是由于與軟組織的物理測(cè)量相關(guān)的誤差以及生物發(fā)光讀數(shù)與腫瘤體積之間的正相關(guān)但不精確的相關(guān)性。

第三，傳感器完全自主且無創(chuàng)。因此，使用它可以降低與執(zhí)行測(cè)量相關(guān)的成本和勞動(dòng)力，并使操作人員之間能夠直接進(jìn)行數(shù)據(jù)比較。因此，它可以實(shí)現(xiàn)快速、廉價(jià)、大規(guī)模的臨床前藥物發(fā)現(xiàn)測(cè)試設(shè)置。此外，該傳感器產(chǎn)生的連續(xù)和高靈敏度測(cè)量能夠記錄治療開始后的即時(shí)腫瘤體積消退，而不是使用其他方法捕獲的更一般的生長(zhǎng)趨勢(shì)。開發(fā)中的實(shí)驗(yàn)性植入式微型設(shè)備也被證明可以在體內(nèi)快速測(cè)試治療方法，但這些工具需要侵入性流程和活檢取樣，并且它們不能捕獲藥物遞送的全部藥代動(dòng)力學(xué)和藥效學(xué)。此外，雖然已經(jīng)開發(fā)了傳感器陣列，可以生成組織模量的2D圖，但是這些傳感器旨在檢測(cè)2D表面上的生物力學(xué)特性差異，而不是確定3D對(duì)象的體積變化。

圖3 腫瘤體積消退的快速FAST傳感器讀數(shù)

圖4 FAST傳感器檢測(cè)到腫瘤體積減小

總之，這種方法可以取代目前在體內(nèi)臨床前試驗(yàn)中使用的腫瘤測(cè)量技術(shù)，為利用傳感器的時(shí)間相關(guān)數(shù)據(jù)集的高通量體內(nèi)藥物發(fā)現(xiàn)篩選和基礎(chǔ)癌癥研究開辟新途徑。

文獻(xiàn)鏈接

A flexible electronic strain sensor for the real-time monitoring of tumor regression. https://doi.org/10.1126/sciadv.abn6550.

原創(chuàng)文章，作者：華算老司機(jī)，如若轉(zhuǎn)載，請(qǐng)注明來源華算科技，注明出處：http://m.xiubac.cn/index.php/2022/09/26/1ed903a954/

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