L'équipe de recherche dirigée par des chercheurs seniors Yoonhee Lee de la Division de la technologie biomédicale et de Gyogwon Koo de la Division de Robot Intelligent chez DGIST (sous le président Kunwoo Lee) a développé une technologie qui distingue les mutations de gènes de cancer du poumon uniquement en mesurant la «raideur» de la microscopie exosomes-tiny (afm).
Leur étude permet une analyse rapide et précise des exosomes individuels et devrait progresser dans une nouvelle technique de diagnostic basée sur la biopsie liquide pour le cancer du poumon.
Le cancer du poumon non à petites cellules (NSCLC) est le type le plus courant de cancer du poumon, représentant plus de 85% de tous les cas. Cependant, comme il montre rarement des symptômes notables dans les premiers stades, il est souvent diagnostiqué à un stade avancé, ce qui rend le traitement difficile.
Le RSCLC continue d'avoir un taux de mortalité élevé, et le développement de nouvelles technologies de diagnostic qui permettent une détection et un traitement précoces restent un défi important dans le domaine médical. En particulier, les biopsies tissulaires conventionnelles accordent une charge considérable pour les patients et ont des limites dans les tests répétés. En tant que tel, la technologie de biopsie liquide non invasive utilisant des informations dérivées du sang a récemment attiré l'attention.
L'équipe de recherche dirigée par des chercheurs seniors Yoonhee Lee et Gyogwon Koo chez DGIST isolés des exosomes des lignées cellulaires NSCLC avec des mutations génétiques distinctes (A549: mutation KRAS, PC9: mutation EGFR, PC9 / GR: Mutation résistant EGFR). À l'aide de l'AFM, l'équipe a mesuré les propriétés physiques nano-échelle des exosomes individuels à haute résolution, y compris la rigidité de la surface et les rapports hauteur / radius.
Ils ont constaté que les exosomes dérivés des cellules A549 présentaient une rigidité significativement plus élevée, ce qui a indiqué que les altérations des lipides de la membrane cellulaire causées par les mutations KRAS se reflétaient également dans les exosomes.
En revanche, les exosomes dérivés des cellules PC9 et PC9 / GR ont montré des propriétés similaires, suggérant une corrélation avec leur arrière-plan génétique partagé. Ces résultats démontrent que les propriétés physiques des exosomes varient en fonction des mutations génétiques des cellules cancéreuses dont elles proviennent.
Pour classer précisément ces caractéristiques nanomécaniques des exosomes, l'équipe de recherche a utilisé la technologie de l'IA. Les données sur la hauteur et la rigidité des exosomes obtenues via l'AFM ont été visualisées et utilisées pour former un modèle de réseau neuronal convolutionnel basé sur l'apprentissage en profondeur (DenseNet-121) pour classer leurs lignées d'origine cellulaire.
Les exosomes dérivés de cellules A549 ont été distingués avec une précision remarquablement élevée de 96%, et l'ACC moyen global a atteint 0,92. Cela démontre le potentiel d'une plate-forme de biopsie liquide de nouvelle génération capable d'une classification de haute précision basée uniquement sur les propriétés physiques des exosomes, sans avoir besoin d'un marquage fluorescent.
Les chercheurs principaux Yoonhee Lee et Gyogwon Koo ont déclaré: «Cette étude présente un nouveau potentiel de diagnostic pour distinguer le cancer du poumon avec des mutations génétiques spécifiques en utilisant seulement une petite quantité d'échantillons d'exosome. Nous prévoyons de poursuivre activement l'application pratique de cette technologie en intégrant une plate-forme AFM haute vitesse dans la validation des échantillons cliniques. »
