AS.基于微流控生物芯片的小细胞外囊泡蛋白质多重分析与机器学习集成用于早期疾病诊断

本文介绍了一种基于微流控生物芯片和机器学习的小细胞外囊泡蛋白质多重分析平台，用于早期疾病诊断。研究以食管鳞状细胞癌（ESCC）为模型，通过条形码免疫分析生物芯片捕获血清中的小细胞外囊泡，并进行原位裂解和多种蛋白质定量。研究团队对273份临床样本进行了检测，并利用机器学习构建了一个基于9种诊断蛋白生物标志物的精确诊断模型。该模型在外部验证中达到了91.0%的准确率，显著超过现有生物标志物的准确率（14.4%）。研究结果表明，该平台为多生物标志物检测方法的临床应用提供了有前景的工具，推动了ESCC的早期诊断。