По данным Всемирной организации здравоохранения, в 2020 году рак стал причиной почти 10 миллионов смертей — почти каждая шестая смерть в мире. Поскольку обнаружение аномального роста больных клеток часто происходит слишком поздно, своевременная диагностика рака остается одной из самых насущных и труднодостижимых медицинских задач человечества.

Недавние исследования были сосредоточены на обнаружении в периферической крови редких циркулирующих опухолевых клеток (ЦОК), которые служат неинвазивными маркерами, помогающими диагностировать заболевания.

По своей сути сложно отделить контролируемые целевые клетки для исследования. Традиционные методы обычно требуют сложной подготовки образцов, существенного оборудования и больших объемов образцов — и даже в этом случае нелегко эффективно отделить интересующие клетки.

В Physics of Fluids пара исследователей из Технологического университета имени К. Н. Туси в Тегеране, Иран, предлагают новую систему, которая использует стоячие поверхностные акустические волны для отделения CTC от эритроцитов с беспрецедентной точностью и эффективностью. Платформа, разработанная Афшином Коухкордом и Насером Насерифаром, объединяет передовое вычислительное моделирование, экспериментальный анализ и алгоритмы искусственного интеллекта для анализа сложных акустофлюидных явлений.

«Мы объединили алгоритмы машинного обучения с моделированием на основе данных и вычислительными данными, чтобы точно настроить систему для оптимальных показателей восстановления и разделения клеток», — сказал Насерифар. «Наша система достигает 100% восстановления при оптимальных условиях, со значительным снижением потребления энергии за счет точного контроля акустического давления и скорости потока».

Поскольку появились различные способы обогащения частиц с помощью микрофлюидики, те, которые используют акустофлюидику, особенно перспективны, поскольку они биосовместимы, генерируют высокие величины силы в диапазонах давления МПа и создают длины волн клеточного масштаба.

В своем конкретном методе исследователи включили инновационное использование акустических полей с двойным давлением, что удваивает воздействие на целевые клетки, и стратегически разместили их в критических положениях геометрии каналов на подложке из ниобата лития.

Благодаря акустическому давлению, прикладываемому внутри микроканала, конструкция системы обеспечивает генерацию надежных наборов данных, иллюстрирующих время взаимодействия клеток и закономерности траекторий, что поможет прогнозировать миграцию опухолевых клеток.

«Мы создали передовую платформу «лаборатория на чипе», которая позволяет проводить энергоэффективное и высокоточное разделение клеток в режиме реального времени », — сказал Коухкорд.

«Эта технология обещает повысить эффективность разделения ЦОК и открыть новые возможности для более ранней и эффективной диагностики рака. Она также прокладывает путь для микроинженерии и прикладного ИИ в персонализированной медицине и диагностике рака».