Ultrasensitive detection of circulating exosomes with a 3D-nanopatterned microfluidic chip

外体 微泡 微流控 微尺度化学 纳米技术 材料科学 化学 小RNA 数学 生物化学 基因 数学教育
作者
Peng Zhang,Xin Zhou,Mei He,Yuqin Shang,Ashley L. Tetlow,Andrew K. Godwin,Yong Zeng
出处
期刊:Nature Biomedical Engineering [Nature Portfolio]
卷期号:3 (6): 438-451 被引量:543
标识
DOI:10.1038/s41551-019-0356-9
摘要

The performance of current microfluidic methods for exosome detection is constrained by boundary conditions, as well as fundamental limits to microscale mass transfer and interfacial exosome binding. Here, we show that a microfluidic chip designed with self-assembled three-dimensional herringbone nanopatterns can detect low levels of tumour-associated exosomes in plasma (10 exosomes μl−1, or approximately 200 vesicles per 20 μl of spiked sample) that would otherwise be undetectable by standard microfluidic systems for biosensing. The nanopatterns promote microscale mass transfer, increase surface area and probe density to enhance the efficiency and speed of exosome binding, and permit drainage of the boundary fluid to reduce near-surface hydrodynamic resistance, thus promoting particle–surface interactions for exosome binding. We used the device for the detection—in 2 μl plasma samples from 20 ovarian cancer patients and 10 age-matched controls—of exosome subpopulations expressing CD24, epithelial cell adhesion molecule and folate receptor alpha proteins, and suggest exosomal folate receptor alpha as a potential biomarker for early detection and progression monitoring of ovarian cancer. The nanolithography-free nanopatterned device should facilitate the use of liquid biopsies for cancer diagnosis. A microfluidic chip with self-assembled 3D herringbone nanopatterns detects, with high sensitivity and specificity, tumour-associated exosomes in few-microlitre plasma samples from patients.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
科研通AI6.2应助大茗星采纳,获得10
2秒前
阔达的惠发布了新的文献求助10
2秒前
Ccc完成签到,获得积分10
3秒前
3秒前
3秒前
wtian完成签到,获得积分10
4秒前
4秒前
无算浮白完成签到,获得积分10
4秒前
zombleq完成签到 ,获得积分10
5秒前
苏博儿完成签到,获得积分10
5秒前
5秒前
6秒前
jane5113发布了新的文献求助10
6秒前
无情的聪健应助Jessy畅畅采纳,获得20
7秒前
大力水手完成签到,获得积分10
7秒前
汉文帝完成签到,获得积分10
8秒前
慕青应助颜哈哈采纳,获得100
9秒前
在水一方应助爬坑的良采纳,获得50
9秒前
周六八发布了新的文献求助10
9秒前
tana98906完成签到 ,获得积分10
10秒前
10秒前
阔达的惠完成签到,获得积分10
10秒前
lililili应助jane5113采纳,获得10
10秒前
白嫖论文发布了新的文献求助30
11秒前
道友等等我完成签到,获得积分0
11秒前
12秒前
12秒前
lv完成签到 ,获得积分10
13秒前
13秒前
13秒前
13秒前
大茗星发布了新的文献求助10
14秒前
16秒前
大力的图图完成签到,获得积分10
16秒前
Jessy畅畅应助沉默采纳,获得10
17秒前
17秒前
17秒前
专注的书雁完成签到,获得积分10
18秒前
魔幻沛菡完成签到 ,获得积分10
19秒前
每天都想毕业完成签到,获得积分10
20秒前
高分求助中
(应助此贴封号)【重要!!请各用户(尤其是新用户)详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
2026年中国辛酸癸酸聚乙二醇甘油酯行业市场现状调查及投资机会研判报告 1000
2026年中国辛酸癸酸聚乙二醇甘油酯行业市场规模及竞争格局分析报告 1000
48V Low-voltage Power Distribution Network (PDN) Architecture Industry Report, 2024 800
Fundamentals of Pharmaceutical and Biologics Regulations: A Global Perspective, Second Edition 700
Matrix Methods in Data Mining and Pattern Recognition Second Edition 510
Periodic Report Summary 2 - AFTER (A Framework for electrical power sysTems vulnerability identification, dEfense and Restoration) 500
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 纳米技术 工程类 有机化学 化学工程 生物化学 计算机科学 内科学 物理 复合材料 催化作用 细胞生物学 无机化学 光电子学 物理化学 电极 基因
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 7318973
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 8934547
关于积分的说明 18939661
捐赠科研通 6977715
什么是DOI,文献DOI怎么找? 3214315
关于科研通互助平台的介绍 2382231
邀请新用户注册赠送积分活动 2193274