$$\rightleftharpoonup{xx}$$
$$\longleftharp{xx}$$,
$$\longrightharp{xx}$$,
Protokół ten określa kompleksową, wolną od oznakowania platformę, która integruje spektroskopię Ramana wspomaganą powierzchnią (SERS) z uczeniem maszynowym (ML) w celu wykrywania i molekularnego profilowania pojedynczych małych pęcherzyków zewnątrzkomórkowych (sEV) w zastosowaniach diagnostycznych i terapeutycznych. Metoda rozpoczyna się od izolacji sEV za pomocą chromatografii wykluczenia rozmiaru lub ultrawirowania. Następnie izolowane pęcherzyki są analizowane na inżynieryjnie zaprojektowanych podłożach 2D z plazmoniczną nanopiramidą złota, zdolnych do czułości pojedynczych pęcherzyków. Wykorzystując wewnętrzne biochemiczne odciski palców Ramana, protokół umożliwia wykrywanie wysokiej swoistości bez zewnętrznych etykiet. Po akwizycji widmowej dane przechodzą wstępne przetwarzanie i są analizowane za pomocą wytrenowanych algorytmów uczenia maszynowego (np. LDA, SVC) w celu klasyfikacji stanów chorobowych, skutecznie odróżniając raka żołądka od zdrowych kontrolnych za pomocą EV z tkanek, osocza i śliny o odpowiedniej dokładności klasyfikacji 90,1%, 70,9% i 60,7%. Dodatkowo jego zastosowanie terapeutyczne wykazuje ilościowe określenie obciążenia doksorubicyną w pojedynczych sEV, co jest rozszerzone o zastosowanie podłoża pokrytych grafenem jako standardu wewnętrznego. Takie podejście umożliwia analizę wysokoprzepustową, która obejmuje heterogeniczność populacji niezbędną do wczesnego wykrywania chorób i zrozumienia efektywności ładowania leków na poziomie pojedynczych pęcherzyków.