一种整合了磁场梯度和免疫荧光的微流控芯片，用于同时分离和鉴别CTCs。
Introduction
人外周血中的CTCs是导致肿瘤转移的主要原因。当前基于CTC分析的肿瘤转移预测有2个主要限制。其一是人血液中CTCs的稀有性，因此需要一个微米或纳米级的分离系统。其二是CTCs的异质性，意味着外周血中CTCs的总数目和浓度不能被当作预测肿瘤转移的绝对标准，并且需要额外的下游分析。
在乳腺癌中，2种激素受体：雌激素受体（estrogen receptor, ER）和孕激素受体（progesterone, receptor, PR）以及细胞膜上的人表皮生长因子受体2（human epidermal growth factor receptor type2, HER2）被用于预测肿瘤转移的未来发展。譬如，ER和PR阴性亚型的5年生存率比其他亚型低10%以上。
Theory
根据肿瘤亚型的受体表达情况，可以区分4种肿瘤细胞亚型，其中Critical score与危险程度成比例，也就是肿瘤的侵袭性。
| HER2 expression | Critical score (Cell line) | |
|---|---|---|
| ER/PR (+) | HER2 - | 1 (MCF-7) |
| HER2 + | 2 (BT-474) | |
| ER/PR (-) | HER2 + | 3 (SK-BR-3) |
| HER2 - | 4 (MDA-MB-231) |
Fig. 1.
- （a）原发性肿瘤的异质性CTCs通过外周血管网络进行肿瘤转移的示意图。
- （b）区分异质性CTCs的方法，磁纳米颗粒被HER2抗体功能化，与细胞表明HER2抗原结合。ER和PR被免疫染色以在芯片上分离后识别细胞。
- （c）基于磁梯度的微流控芯片用于本次研究。
- （d）HER2-MNP结合CTCs的形态以及CTCs的ER或PR免疫荧光染色。
Fig. 2.
- （a）芯片上分离的BT-474的ER染色荧光图像。
- （b）芯片上分离的BT-474的PR染色荧光图像。
- （c）芯片上分离的MCF-7的ER染色荧光图像。
- （d）芯片上分离的MCF-7的PR染色荧光图像。
- （e）MDA-MB-231的荧光图像。
- （f）SK-BR-3的荧光图像。其中MDA-MB-231和SK-BR-3都是阴性亚型，核染色为蓝色以便于可视化。
- （g）每种癌细胞系的分离效率。
- （h）每种癌细胞系的HER2选择率。
Fig. 3.
- （a）芯片分离4种混合的不同亚型的乳腺癌细胞。
- （b）混合样本实验中每个肿瘤细胞的分布。
- （c）每种癌细胞系的分离效率。
- （d）每种癌细胞系的HER2选择率。
Reference
Lee J, Kwak B. Simultaneous on-chip isolation and characterization of circulating tumor cell sub-populations[J]. Biosensors & Bioelectronics, 2020, 168: 112564.
