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Microfluidic Single-Cell Bioanalysis for Decoding Tumor Heterogeneity
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AI
DOI：10.3390/bios16090473.png)
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摘要
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肿瘤异质性驱动癌症进展、转移、治疗适应和复发，但许多临床上相关的细胞状态是稀有的、暂时的、依赖背景的，并且被群体平均分析所掩盖。本综述探讨了微流控平台如何保留细胞身份、分子状态、分泌产物、功能表型、扰动历史和微环境背景之间的生物学上有意义的关联，这些关联通常被传统工作流程所破坏。我们首先定义了肿瘤异质性所施加的分析要求，然后考察了基于微孔和微腔的系统、液滴微流控平台、阀辅助和其他主动操控或捕获系统，以及整合多模态工作流程，这些工作流程在保留单细胞信息的同时引入了不同的工程权衡。我们进一步讨论了主要的读出模式，包括基因组学和转录组学分析、细胞外囊泡和分泌组分析、代谢测量和蛋白质组学读出，以及其在循环肿瘤细胞转移、肿瘤-微环境相互作用和治疗反应异质性中的应用。最后，我们强调了测量保真度、来源归属、可重复性、基准测试、生物代表性、多模态整合和临床验证方面的瓶颈。我们提出，微流控单细胞肿瘤学应从描述性分析向决策导向系统发展，这些系统在可重复的工作流程中保留细胞分辨状态、来源归属的产物、扰动历史和纵向反应，并将它们与临床可操作的信息联系起来。
Keyword:
microfluidic bioanalysis
single-cell analysis
tumor heterogeneity
source attribution
extracellular vesicles
clinical validation
期刊
B
IF:
5.6
论文数:
234
被引数:
0
机构
引用论文
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