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腫瘤轉(zhuǎn)移是惡性腫瘤的一大特征，也是腫瘤手術(shù)治療中的主要障礙和癌癥致死的主要原因。循環(huán)腫瘤細(xì)胞(circulating tumor cells, CTCs)是指由原發(fā)灶脫落，侵入血液循環(huán)的腫瘤細(xì)胞，而CTCs是腫瘤轉(zhuǎn)移過程中最關(guān)鍵的角色。CTCs能逃避機(jī)體免疫，在原發(fā)或遠(yuǎn)處臟器駐留，從而形成復(fù)發(fā)、轉(zhuǎn)移病灶。因此，對CTCs的分選、表征和研究將為癌癥的篩查和診斷提供有力的工具。通過對外周血中CTCs的篩查和這種方式也叫做液體活檢。相較于傳統(tǒng)的檢測方法，液體活檢優(yōu)勢十分明顯，能夠?qū)崿F(xiàn)非傾入性檢測，并且實時反映腫瘤動力學(xué)和藥物敏感性。

意大利波佐利應(yīng)用科學(xué)與智能研究所的Pietro Ferraro等學(xué)者撰寫綜述文章，總結(jié)了CTCs微流控富集技術(shù)和無標(biāo)記智能化分選CTCs的液體活檢技術(shù)的最新研究進(jìn)展。相關(guān)論文已發(fā)表在VIEW上。（DOI: 10.1002/VIW.20200034）

圖示：常見的微流控芯片與人工智能技術(shù)相結(jié)合的CTCs分選和鑒定策略

該綜述首先闡明了CTCs在腫瘤檢測、診斷和藥物研究方面的臨床應(yīng)用。例如通過研究CTCs在血液中的含量來判斷腫瘤的風(fēng)險。此外，CTCs的分子分析，如DNA突變、基因表達(dá)水平和特異性蛋白/轉(zhuǎn)錄物表達(dá)分析能夠為腫瘤治療和靶向藥物使用提供新的思路。

隨后文章總結(jié)了目前循環(huán)腫瘤細(xì)胞的篩選方法。主要有兩大類篩選策略：基于CTCs表面標(biāo)記物進(jìn)行的篩選和基于其物理特性進(jìn)行的篩選方法。基于表面化學(xué)特性進(jìn)行篩選最常使用的方法為采用CTCs表面的特異性抗原表達(dá)來實現(xiàn)對CTCs的捕獲，以及DNA或RNA適配體來實現(xiàn)對CTCs的按需捕獲和分離。基于物理特性篩選的方法主要通過 CTCs尺寸大小、密度、水流動力學(xué)、電泳和聲電泳等物理特性來進(jìn)行無標(biāo)記的高效篩選。文章也進(jìn)一步總結(jié)了無標(biāo)記微流控芯片篩選CTCs方法的研究進(jìn)展。

CTCs富集以后，對于其鑒別和分析能夠最大程度發(fā)揮CTCs的應(yīng)用價值。文章總結(jié)了單細(xì)胞水平下，定量相位成像（QPI）技術(shù)在CTCs分析鑒別的最新進(jìn)展。例如，通過數(shù)字全息顯微鏡技術(shù)和斷層相位顯微技術(shù)等實現(xiàn)對CTCs的三維形貌顯示、量化分析和動態(tài)跟蹤等。此外，文章進(jìn)一步介紹了結(jié)合深度學(xué)習(xí)技術(shù)實現(xiàn)對CTCs的快速鑒別和分析的優(yōu)勢。

最后，作者進(jìn)一步探討了微流控CTCs分選技術(shù)、無標(biāo)記鑒別和人工智能技術(shù)相結(jié)合在CTCs研究方面的發(fā)展前景及所面臨的挑戰(zhàn)，此類方法盡管擁有諸多優(yōu)勢，仍需要進(jìn)一步克服儀器體積大、操作靈敏度不夠、捕獲效率受限和樣品用量大的問題，這也為未來無標(biāo)記CTCs分選和鑒別提供了方向。

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https://doi.org/10.1002/VIW.20200034

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