de.wedoany.com-Bericht: Einem Forschungsteam der Universität Nagoya, der Universität Hokkaido, der Universität Tokio für Wissenschaft, der Universität Kyoto und des japanischen Forschungsinstituts für Quantenwissenschaft und -technologie ist es gelungen, ein auf Zinkoxid-Nanodrähten basierendes mikrofluidisches Bauelement zu entwickeln, das effizient und selektiv Krebs-assoziierte extrazelluläre Vesikel (EVs) aus Blutserum isolieren kann.
Extrazelluläre Vesikel sind nanoskalige Bläschen, die Moleküle wie microRNA und Boten-RNA transportieren und Membranproteine der Ursprungszellen präsentieren. Sie können den Krankheitszustand widerspiegeln und sind vielversprechende diagnostische Indikatoren in der Flüssigbiopsie. Die Flüssigbiopsie analysiert Körperflüssigkeiten wie Blut und Urin, um Krankheitsinformationen zu gewinnen, und ist für den Patienten weniger belastend als die herkömmliche Gewebebiopsie. Die präzise und effiziente Isolierung von EVs aus komplexen biologischen Flüssigkeiten ist mit herkömmlichen Techniken jedoch zeitaufwändig, erfordert große Probenmengen und ist unspezifisch.
Das von Professor Takao Yasui von der Graduiertenschule für Ingenieurwissenschaften der Universität Nagoya geleitete Forschungsteam hatte zuvor mit seinen entwickelten Zinkoxid-Nanodrähten eine effiziente EV-Isolierung erreicht. Darauf aufbauend arbeitete das Team mit Professor Yasuhide Inokuma von der Universität Hokkaido zusammen, um eine Antikörper-gekoppelte Nanodraht-Technologie zur selektiven Isolierung Krebs-assoziierter EVs zu entwickeln. Um die Herausforderung der Antikörperbindung zu lösen, stellte das Team sechs Varianten von N-Hydroxysuccinimid-funktionalisierten Polyketonen (pKNHS) mit unterschiedlichen Kettenlängen unter Verwendung des synthetischen Polymers Polyketon her. Davon zeigte pKNHS 4.2 die beste Adsorptionsstabilität auf den Zinkoxid-Nanodrähten und die effektivste Antikörperfixierung, was eine einstufige Antikörpermodifikation ermöglicht.
In Experimenten mit kultivierten Zellen bewerteten die Forscher die Effizienz der Antikörper-gekoppelten Nanodrähte bei der Isolierung von EVs aus Brustkrebszellen. Nanodrähte ohne Antikörper isolierten etwa 65 % der CD9-positiven EVs, während CD9-Antikörper-gekoppelte Nanodrähte eine Effizienz von 90 % erreichten, was die Wirksamkeit dieser Technologie bei der selektiven Rückgewinnung von Zielmolekülen belegt. Weitere Experimente zeigten, dass Nanodrähte, die mit Antikörpern gegen die Eierstockkrebsmarker CLDN3, FOLR1 und TROP2 modifiziert waren, selektiv EVs aus Eierstockkrebszellen isolieren konnten.
In der Serumanalyse verwendeten die Forscher die drei oben genannten Antikörper-modifizierten Nanodrähte, um EVs aus dem Serum von sechs Patientinnen mit hochgradigem serösem Eierstockkrebs und sechs krebsfreien Personen zu isolieren. Die Analyse der microRNA in den EVs zeigte unterschiedliche Profile zwischen der Patientengruppe und der krebsfreien Gruppe. Beim Vergleich der microRNA in EVs, die mit verschiedenen Antikörpern isoliert wurden, fanden die Forscher 126 gemeinsame microRNAs sowie für jeden Antikörper einzigartige microRNAs: 40 für CLDN3, 37 für FOLR1 und 45 für TROP2. Diese Ergebnisse deuten darauf hin, dass EVs mit unterschiedlichen Membranproteinen einzigartige microRNA-Profile aufweisen.
Der korrespondierende Autor der Studie, Takao Yasui, erklärte, dass das Nanodraht-Mikrofluidik-Bauelement durch einfache chemische Modifikation effizient und selektiv Krebs-assoziierte EVs isolieren könne, während es gleichzeitig unspezifische Adsorption unterdrücke und die Membranproteine sowie die interne microRNA der EVs intakt halte. Dies zeige das Potenzial für eine hochempfindliche Analyse des Krebszustands. Ein weiterer korrespondierender Autor, Kunanon Chattrairat, sagte, das Team plane, diese Technologie mit bestehenden klinischen Methoden zu vergleichen und auf die Isolierung spezifischerer EV-Subpopulationen auszuweiten. Das langfristige Ziel sei die Anwendung bei der nicht-invasiven Flüssigbiopsie und Früherkennung mehrerer Krebsarten.
Die Forschungsergebnisse wurden in der Zeitschrift Device veröffentlicht (Artikel-Link: https://doi.org/10.1016/j.device.2026.101153).
Dieser Artikel wurde von Wedoany übersetzt und bearbeitet. Bei jeglicher Zitierung oder Nutzung durch künstliche Intelligenz (KI) ist die Quellenangabe „Wedoany“ zwingend vorgeschrieben. Sollten Urheberrechtsverletzungen oder andere Probleme vorliegen, bitten wir Sie, uns unverzüglich zu benachrichtigen. Wir werden den entsprechenden Inhalt umgehend anpassen oder löschen.
E-Mail: news@wedoany.com
