$$\rightleftharpoonup{xx}$$
$$\longleftharp{xx}$$,
$$\longrightharp{xx}$$,
Esse protocolo descreve uma plataforma abrangente e livre de rótulos, que integra espectroscopia Raman aprimorada em superfície (SERS) com aprendizado de máquina (ML) para detectar e perfilar molecularmente pequenas vesículas extracelulares individuais (sEVs) para aplicações diagnósticas e terapêuticas. O método começa com o isolamento de sEV usando cromatografia de exclusão de tamanho ou ultracentrifugação. Vesículas isoladas são então analisadas em substratos de nanopirâmide plasmônica de ouro 2D engenheirada capazes de sensibilidade a vesícula única. Ao aproveitar impressões digitais bioquímicas intrínsecas Raman, o protocolo possibilita detecção de alta especificidade sem rótulos externos. Após a aquisição espectral, os dados passam por pré-processamento e são analisados usando algoritmos treinados de aprendizado de máquina (por exemplo, LDA, SVC) para classificar estados doológicos, distinguindo com sucesso o câncer gástrico dos controles saudáveis usando sEVs de tecido, plasma e saliva, com precisões de classificação respectivas de 90,1%, 70,9% e 60,7%. Além disso, sua aplicação terapêutica é demonstrada pela quantificação da carga de doxorrubicina em sEVs individuais, uma medição aprimorada pelo uso de substratos revestidos com grafeno como padrão interno. Essa abordagem permite uma análise de alto rendimento que captura a heterogeneidade populacional essencial para a detecção precoce da doença e para a compreensão da eficiência do carregamento de medicamentos no nível de vesícula única.