Для просмотра этого контента требуется подписка на JoVE. Войдите или начните свой бесплатный пробный период.

Методическая статья

Изучение применения поверхностно-усиленного рамановского биосенсорирования отдельных sEV в диагностике и терапии заболеваний

405 просмотров

⸱

DOI:

10.3791/69258

⸱

13 марта 2026 г.

 ,  ,  , 
1Department of Materials Science and Engineering, University of California Los Angeles, 2Cornea Division, Stein Eye Institute, University of California Los Angeles

* These authors contributed equally

В этой статье

Краткое содержание

Здесь мы представляем протокол анализа отдельных малых внеклеточных везикулов (sEV) с использованием поверхностно-усиленной рамановской спектроскопии (SERS) без меток, что позволяет проводить малоинвазивную диагностику заболеваний и оценивать sEV как терапевтические средства доставки.

Аннотация

Этот протокол представляет собой комплексную платформу без меток, которая интегрирует поверхностно-усиленную рамановскую спектроскопию (SERS) с машинным обучением (ML) для обнаружения и молекулярного профилирования отдельных малых внеклеточных везикул (sEV) для диагностических и терапевтических применений. Метод начинается с изоляции sEV с использованием хроматографии с исключением размеров или ультрацентрифугирования. Изолированные везикулы затем анализируются на инженерных нанопирамидных 2D-массиках плазмонного золота, способных к чувствительности к одной везикуле. Используя встроенные биохимические отпечатки рамана, протокол обеспечивает высокоспецифическое обнаружение без внешних меток. После спектрального сбора данные проходят предварительную обработку и анализируют с помощью обученных алгоритмов машинного обучения (например, LDA, SVC) для классификации состояний заболеваний, успешно различая рак желудка от здоровых контролей с помощью sEV из тканей, плазмы и слюны с соответствующими классификационными точностью 90,1%, 70,9% и 60,7%. Кроме того, его терапевтическое применение подтверждается количественной оценкой нагрузки доксорубицина в отдельных sEV, что подтверждается использованием субстратов с графеновым покрытием в качестве внутреннего стандарта. Такой подход позволяет проводить высокопроизводительный анализ, отражающий популяционную гетерогенность, необходимую для раннего выявления заболеваний и понимания эффективности загрузки лекарств на уровне одной пузырьки.

Введение

Малые внеклеточные везикулы (sEV), обычно диаметром от 30 до 200 нм, естественным образом выделяются клетками в биологические жидкости и содержат белки, липиды и нуклеиновые кислоты, указывающие на их происхождение 1,2,3. Поскольку неинвазивные биомаркеры присутствуют в слюне, моче и других биологическихжидкостях 4, они несут потенциал для ранней диагностики, прогноза и терапевтического мониторинга, особенно вонкологии 5,6,7. Однако их клинический перевод затрудняется высокой гетерогенностью и низким содержанием в сложных биологическихматрицах 8. Для преодоления таких проблем этот протокол использует поверхностно-усиленную рамановскую спектроскопию (SERS) — мощный аналитический метод, способный усиливать рамановское рассеяние до10 10-10 11 раз через плазмонныесубстраты 9, 10, 11. SERS захватывает внутренние молекулярные «отпечатки» отдельных sEV за считанные секунды, позволяя проводить сверхчувствительный анализ по однопузырькам и при этом избегая длительного времени анализа.

Наш метод синергетически сочетает SERS на основе безметок для достижения быстрой и сверхчувствительной характеристики отдельных sEV 12,13,14,15,16. SERS без меток фиксирует внутренние биохимические сигнатуры и, в сочетании с моделями машинного обучения, такими как LDA, SVC, доказано различает sEV, полученные из здоровых и больных клеток с высокойспецифичностью 13. Для дальнейшего повышения воспроизводимости и количественных возможностей нашей платформы наш метод полностью совместим с рамановыми субстратами, покрытымиграфеном 16. Однослойный графен обеспечивает химически однородную поверхность, стабилизирующую плазмонные горячие точки и усиливающую молекулярную адсорбцию17,18, а ещё важнее — однослойный графен служит «встроенным» индикатором сигналовSERS 12,19, что позволяет количественно оценивать обнаруженные молекулы. Несмотря на то, что диаметр лазерного луча Рамана (~ 1 мкм) больше, чем у типичного sEV, наша платформа обеспечивает эффективное одновезикулное разрешение благодаря уникальному взаимодействию физических и статистических механизмов. Квазипериодическая золотая нанопирамидная подложка генерирует высоколокализованные плазмонные «горячие точки» размером меньше 100 нм, которые усиливают рамановские сигналы сверхлинейнымобразом 12. В результате сигнал от sEV, стохастически ближе всего к самой интенсивной горячей точке в пучке, доминирует в спектре. Кроме того, визуализация SEM подтверждает, что sEV расположены на больших расстояниях (> 1 мкм друг от друга), минимизируя спектральное перекрытие, а рамановские карты интенсивности показывают локализацию сигнала, соответствующую размеру отдельныхпузырьков 13,14. Вместе эти признаки гарантируют, что каждый собранный спектр преимущественно соответствует одному sEV, что позволяет проводить статистически надёжный, безметочный анализ по однопузырькому. В сравнении с традиционными методами, такими как вестерн блот, масс-спектрометрия или обычное рамановское рассеяние, требующие больших объёмов образца и не способные разрешить отдельныевезикулы 20, наша платформа SERS с одной везикулой обеспечивает превосходную чувствительность, пропускную способность и молекулярное разрешение. Этот рабочий процесс подходит для исследователей, стремящихся разработать минимально инвазивные, высокоразрешающие диагностические инструменты или исследовать гетерогенность sEV и эффективность загрузки лекарств в индивидуализированных терапевтических исследованиях. В этом протоколе мы демонстрируем, как наша платформа SERS использует отдельные sEV для обеспечения выявления заболеваний и терапевтических применений, особенно при раке, включая весь рабочий процесс изоляции везикул, подготовки плазмонного субстрата, рамановского анализа и анализа данных с помощью машинного обучения.

Доступ ограничен. Войдите в систему или начните пробный период, чтобы просмотреть этот контент.

Протокол

Сбор человеческих образцов проводился в соответствии с Хельсинкской декларацией и был одобрен Институциональным обзорным советом (IRB) UCLA. Все доноры предоставили письменное информированное согласие перед участием в исследовании.

ПРИМЕЧАНИЕ: В этом исследовании использовались всего 4 линии ячеек: AGS (CRL-1739), A549 (CCL-185), NCI-N87 (CRL-5822), Hs 738.St/Int (CRL-7869), все приобретённые у коммерческого поставщика. Эти клеточные линии культивировались и проходили строго в соответствии с инструкциями и реагентами поставщика. Кондиционированные среды собирались и хранили при -20 °C перед обработкой. В медицинском центре Samsung в Корее доноры добровольно передавали образцы ткани, плазмы и слюны. Ткань рака желудка была получена при хирургической резекции, а биопсии у нераковых контролей — с помощью эндоскопии. Плазма собиралась в пробирках ЭДТА согласно стандартным клиническим протоколам. У каждого испытуемого было собрано около 5 мл нестимулированной целой слюны, затем центрифугировано при 2600 × г в течение 15 минут при 4 °C. Для сохранения внеклеточной РНК супернатант дополнялся ингибитором супер-азы РНазы при 20 U/mL. Все образцы содержались при -80 °C до дальнейшей обработки. sEV были выделены из кондиционированных сред и клинических образцов согласно установленнымпротоколам 21.

1. Изоляция и характеристика sEV

  1. Подготовьте образцы sEV
    1. Полностью разморозить очищенную клеточную культуру супернатант при комнатной температуре.
    2. Пропустите супернатант через стерильный шприцовый фильтр 0,22 мкм для удаления мусора и крупных загрязнителей.
    3. Уравновесить колонку хроматографии размера-исключения (SEC) размером 35 нм с раствором 1× PBS.
    4. Примените 500 мкл отфильтрованного образца к столбцу.
    5. Элюируйте образец с помощью 1x PBS согласно инструкции производителя.
    6. Соберите обогащённые EV фракционы и храните их в чистых флаконах при −20 °C.
  2. Определите концентрацию и размер частиц
    1. Разбавляйте образцы sEV в стерильной DPBS до конечной концентрации частиц 107-10 9 частиц/мл.
    2. С помощью инструмента для анализа наночастиц записывайте пять видео по 60 секунд на каждый образец. Используйте уровень камеры 14 и постоянную скорость расхода 25.
    3. Анализируйте видео с помощью программного обеспечения прибора, применяя коэффициент разбавления для определения конечной концентрации частиц (частиц/мл) и среднего диаметра (нм).
  3. Характеристика экспрессии тетраспанина
    1. Перед сканированием человеческие чипы тетраспанина (1 см × 1 см, предварительно покрытые анти-CD9, анти-CD63 и анти-CD81) для установления базового сигнала.
    2. Загрузите разбавленные образцы sEV на чипы в герметичную пластину на 24 лунки и инкубируйте ночью при комнатной температуре.
    3. Добавьте 35 мкл антител обнаружения (анти-CD9 CF488, анти-CD63 CF647, анти-CD81 CF555) и инкубировать 1 час при комнатной температуре.
    4. Мойте чипсы по протоколу производителя.
    5. Измеряйте экспрессию везикулярного тетраспанина с помощью считывателя характеристики биомаркеров и связанного с ним программного обеспечения для сканирования.
  4. Подтвердите морфологию sEV с помощью TEM
    1. Фиксируйте ~100 мкл sEV с ~100 мкл 4% параформальдегида на 30 минут.
    2. Загрузите примерно 100 мкл стационарных sEV на медные сетки с 300 сетками и инкубируемые в течение 5 минут.
    3. Прополосните решётки деионизированной водой.
    4. Окрашивайте сетки раствором 1% уранилацетата (~ 20 мкл) в дистиллированной воде.
    5. Проведите окончательное промывкание водой и дайте решёткам полностью высохнуть на воздухе.
    6. Снимите образцы с помощью трансмиссионной электронной микроскопии (TEM) для подтверждения размера и морфологии sEV.

2. Изготовление плазмонного субстрата SERS 12,18,19

  1. Создать монослой наносферы
    1. Распределить полистироловые сферы диаметром 500 нм на поверхности воды внутри желоба Лангмюра-Блоджетта.
    2. Аккуратно сжимайте сферы, чтобы получить плотно упакованный шестиугольный монослой.
    3. Перенесите сферичный монослой на 4-дюймовую Si-пластину (с ~50 нм термическойSiO 2), погрузив пластину в желоб и медленно подтянув её вверх.
  2. Матрица наносфер Etch
    1. Уменьшить диаметр сферы с 500 нм до ~250 нм с помощью системы реактивного ионного травления с кислородной плазмой(поток газа O2 при 100 куб.см (50 с, мощность 200 Вт). Для получения дополнительной информации о процессе изготовления, пожалуйста, ознакомьтесь с публикацией из нашей предыдущей работы 12,18,19.
    2. Нанесите слой Cr диаметром 50 нм поверх сжатого массива сфер посредством испарения электронным лучом при 1,5 Å в секунду.
    3. Снимите полистироловые сферы с помощью ацетона, чтобы оставить перфорированную Cr-маску на поверхностиSiO-2 .
    4. Травлите открытый слойSiO 2 в отверстиях Cr, используя смесь 25 sccm Ar, 25 sccmCHF 3, с мощностью RIE при 200 Вт в течение 2 минут.
  3. Изготовление перевёрнутых пирамид
    1. Погрузите пластину в 60% KOH при 60 °C на 2 минуты, чтобы вытравить перевёрнутые пирамидальные ямки в кремний.
    2. Снимите маску Cr с помощью Cr-травления на 5 минут.
    3. Удалитеслой SiO 2 в буферном оксидном травлении 6:1, пока он полностью не очистится.
    4. Конформно нанесите плёнку Au толщиной 200 нм поверх перевёрнутых пирамид с помощью испарения электронным лучом.
  4. Финализация плазмонного субстрата
    1. Нанесите быстро затвердевающую эпоксидку (~1 мл) на отдельный субстратSiO 2/Si. Прижмите покрытую золотом пластину к эпоксидке, чтобы получить сэндвич-структуру с золотым слоем посередине.
    2. После полного затвердевания эпоксидной смолы отклейте эпоксидную смолку, чтобы получить отдельно стоящий плазмонный субстрат Au.

3. Перенос графена на плазмонный субстрат

  1. Приготовьте графеновую плёнку
    1. Приготовьте раствор FeCl3 объемом 1 М (стандартный раствор безводного хлорида железа объёмом 1 М был подготовлен путём растворения 81 г FeCl3 в деионизированной воде и разбавления до конечного объёма 500 мл) для травления медной подложки из монослойного графенового листа с покрытием PMMA.
    2. Поместите лист меди, покрытый графеном, лицевой стороной вниз на поверхность раствора FeCl3 , пока медь полностью не растворится.
  2. Промывка графеновой плёнки
    1. Используя чистое стекло, аккуратно перенесите плавающую графеновую плёнку в деионизированную водяную ванну, чтобы смыть остатки травления.
    2. Повторите этот этап промывания три раза.
  3. Перенос графена на субстрат
    1. Поместить плазмонную подложку SERS под графеновую пленку в финальную водяную ванну DI.
    2. Аккуратно поднимите подложку, чтобы графен равномерно уложился на поверхность.
    3. Субстрат, покрытый графеном, высушить на воздухе при комнатной температуре в течение 1 часа.
    4. Переместить его в вакуумную камеру и сушить под пониженным давлением при 180 °C в течение 1 часа.
  4. Чистый финальный субстрат
    1. Погрузите высушенный субстрат в ацетоновую ванну при 50 °C на 1 час для растворения PMMA.
    2. Промывайте субстрат три раза изопропиловым спиртом.
    3. Перед использованием высушите очищенный плазмонный субстрат с графеном в десикаторе.

4. Подготовка образцов SERS и получение спектров

  1. Подготовьте образец на подложке
    1. Пипетировать примерно 5 мкл образца sEV на соответствующий плазмонный субстрат.
      ПРИМЕЧАНИЕ: Для количественной оценки sEV, загруженных лекарственными средствами, примените везикулы к субстрату из золотого графена. Для всех остальных экспериментов используйте обычный золотой плазмонный субстрат.
    2. Поместите субстрат в сушитель и дайте капле полностью высохнуть (~15 минут).
  2. Калибровка системы Рамана
    1. Перенесите подложку на конфокальный рамановый микроскоп.
    2. Инициировать сбор данных с помощью программного обеспечения прибора (WiRE версии 4.4).
    3. Установите возбуждающий лазер на 785 нм при мощности 5 мВт.
    4. Калибруйте систему, выравнивая кремниевой эталонный пик на 520 см-1.
  3. Получение спектров из золотого подложки (диагностика)
    1. Выполните скаутское сканирование на площади 300 мкм × 300 мкм, чтобы найти отдельные пузырьки в статическом режиме со следующими настройками: мощность 50%, экспозиция 0,1 с, шаг 10 мкм.
    2. После поиска sEV проводите высокоточное отображение в статическом режиме в сетке 5 × 5 с использованием следующих параметров: шаг 1 мкм, мощность 50%, экспозиция 0,2 с на точку.
  4. Получение спектров из графенового субстрата (терапевтические средства)
    1. Проведите разведывательное сканирование на площади 300 мкм × 300 мкм, чтобы определить отдельные везикулы в статическом режиме со следующими настройками: мощность лазера 50%, экспозиция 0,1 с, шаг 10 мкм.
    2. Выполнять высокоразрешающую картографию в расширенном режиме с сеткой 2 × 2 с использованием следующих параметров: шаг 1 мкм, мощность лазера 1%, экспозиция 10 секунд.

5. Предварительная обработка данных

  1. Выполнять спектральный контроль качества
    1. Проводите скрининг начальных исходных спектров, чтобы исключить сильно шумные сигналы или спектры с аномальной формой.
    2. Удалять изолированные космические лучи с помощью порогового обнаружения или локальной фильтрации отклонений.
  2. Фильтрация и нормализация спектров
    1. Примените фильтр Савицкого-Голея к каждому спектру для уменьшения фона флуоресценции и сглаживания данных.
    2. Вычисляйте отношение сигнал/шум (SNR) каждого спектра, обычно используя либо пиковое соотношение к базовой линии, либо метод стандартного отклонения. Для дополнительного объяснения, обычно SNR для каждого спектра рассчитывался как отношение пиковой интенсивности (после вычитания) в репрезентативной рамановской зоне к стандартному отклонению шума. Шум оценивался из остаточного спектра, полученного путём вычитания сглаженной по методу Савицкого-Голея версии спектра (размер окна = 11, полиномиальный порядок = 3) из исходного спектра, тем самым изолируя высокочастотные флуктуации. Для эмпирического определения соответствующего порога SNR все спектры ранжировались по возрастающему порядку SNR, а сохранялась устойчивость характерных биохимических пиков — в частности фенилаланиновой зоны (~1002 см-1 , аминокислота), амидной I зоны (~1650 см-1 , белок) и деформационной зоныCH2 (~1440 см-1 , липид) по ранжированным спектрам. Порог устанавливался в точке, когда любой из этих диагностических пиков стабильно исчезал в базовом шуме. Для нашей золото-нанопирамидной подложки SERS и параметров получения (возбуждение 785 нм, мощность лазера 5 мВт, интеграция 0,2 с) это эмпирически соответствовало порогу SNR в 28.
    3. Исключить любые спектры, которые ниже порога SNR, как определено согласно статье 5.2.2 выше. В нашем рабочем процессе спектры с SNR ниже 28 были исключены из обучающего набора данных, поскольку установка порога на этом уровне гарантирует, что для дальнейшего анализа и повышения устойчивости модели сохраняются только спектры высокого качества.
    4. Нормализуйте каждый спектр либо до максимальной пиковой интенсивности, либо до общей площади под кривой.

6. Спектральный анализ с машинным обучением

  1. Обучить модель
    1. Присваивать каждому спектральному измерению метку, соответствующую его происхождению (например, пациент с раком желудка против здоровой контрольной группы).
    2. Введите спектральные данные в классификатор опорного вектора (SVC) с линейным ядром.
    3. Используйте стратифицированный тасовочный сплит для пятикратной кросс-валидации.
    4. Усредняйте метрики точности из каждого сгиба, чтобы оценить производительность модели.
  2. Уменьшить размерность и классифицировать
    1. Используйте линейный дискриминантный анализ (LDA) для визуализации высокоразмерных данных SERS в уменьшенных размерах.
    2. Используйте модель LDA для прямой классификации между группами выборок.
  3. Оценка модели
    1. Оценить обученные модели на оставшихся образцах слепых пациентов для моделирования реального диагностического сценария. Для получения дополнительной информации, пожалуйста, ознакомьтесь с этими публикациями нашей группы13, 15, 22.
      ПРИМЕЧАНИЕ: Выполняйте все этапы с чистыми инструментами в условиях без пыли. Монослойный графен выращивался или получался на медном субстрате и покрывался слоем PMMA для защиты во время переноса.

Доступ ограничен. Войдите в систему или начните пробный период, чтобы просмотреть этот контент.

Результаты

Успешная реализация одновезикульного протокола SERS даёт отдельные спектры Рамана от отдельных sEV, что позволяет последующей диагностической классификации и мониторингу терапевтической нагрузки лекарств. Рисунок 1 показывает рабочий процесс диагностического исследования рака желудка и приложения для мониторинга sEV с нагружёнными лекарствами по нашему протоколу, представленному здесь, соответственно.

Доступ ограничен. Войдите в систему или начните пробный период, чтобы просмотреть этот контент.

Обсуждение

Ключевым аспектом этого протокола является подготовка подложки и очистка sEV. Эффективность SERS без меток сильно зависит от создания однородных, высококонформных плазмонных субстратов с сильным усилением «горячей точки». Аналогично, высокочистая изоляция sEV с помощью хроматографии с исключением размеров необходима для создания надёжных и воспроизводимых спектров SERS. Примеси, такие как белковые агрегаты или липопротеины, не только ослабляют сигнал везикул, но и могут запутать...

Доступ ограничен. Войдите в систему или начните пробный период, чтобы просмотреть этот контент.

Раскрытие информации

Авторы заявляют, что у них нет конфликтов интересов, связанных с этой работой.

Благодарности

Эта работа была поддержана Национальным центром развития трансляционных наук Национальных институтов здравоохранения под номерами наград 4UH3TR002978-03 и 1U18TR003778-01, а также грантом Калифорнийского института регенеративной медицины (CIRM) (номер гранта TRAN1-14649).

Доступ ограничен. Войдите в систему или начните пробный период, чтобы просмотреть этот контент.

Материалы

Список материалов, использованных в этой статье
ИмяКомпанияКаталожный номерКомментарии
1x PBSТермо Фишер СайентификJ61196. AP
Медная сетка на 300 мешНауки об электронной микроскопииEMS200-Cu
4% параформальдегидное решениеСигма Олдрич1004960700
4″ Si пластины MSE SuppliesWA0810(100) ориентированный 
Ячеточная линия A549ATCCCCL-185 
Ячеченая линия AGSATCCCRL-1739
Центрифуга с ротором F-35-6-30, 5430Эппендорф<сильный>22654306< сильный>
CHA Mark 40CHA Mark 40https://chaindustries.com/mark-40-system/Испарение электронным пучком
Cr-травительный растворСигма Олдрич651826-500ML
Доксорубицин  D-4000Лаборатории LCД-4000_3g
Система ExoView R100 и набор для человеческого тетраспанина ExoViewNanoView Bioscienceshttps://www.nowmedicalstudios.
com/portfolio/nanoview-
biosciences-3D-product-illustrations
FeCl3 растворСигма Олдрич451649
HF-решениеСигма Олдрич695068-500ML
Hs 738.St/Int клеточная линияATCCCRL-7869
inVia конфокальный рамановый микроскопРенишоуhttps://www.renishaw.com/en/
invia-confocal-raman-microscope
--6260?srsltid=AfmBOoqbZlyW
qv2KDdcXV0UZnp8tdLNgYZ0
GbZvGOWI6z1OKi48rg5-b
Решение KOHСигма Олдрич417661
Настольные инкубационные/охлаждающие шейкеры MaxQ 4000Thermo ScientificSHKA4000 (4320)
Инкубатор MCO-19AICSANYO8380-30-0035
Фильтр Millex-GPMilliporeSigmaSLGPM33RS  0,22 и микро; m
Микроскоп NanoSEM 230FEISEM-FEI-014 
Nanosight NS300Malvern Panalyticalhttps://www.malvernpanalytical
.com/en/support/product-support
/nanosight-range/nanosight-ns300
Клеточная линия NCI-N87ATCCCRL-5822
Ультрацентрифуга Optima TLXБекман Коултер8043-30-1197
Oxford Plasmalab 80 PlusОксфордский плазмалабhttps://plasma.oxinst.com/
products/rie/plasmapro-800-rie
Полистироловые сферыAlfa Aesar<сильный>AA42711AB500 нм
qEVоригинал/35 нмIzonICO-35
Однослойный графенMSE Supplies<сильный>ME0408
Фляга Т-75VWR156800
TF20 Высокоразрешающая электромагнитная системаFEIhttps://eicn.cnsi.ucla.edu/project/fei-tf20-tem/
Раствор уранилацетатаНауки об электронной микроскопии22400-1

Ссылки

  1. Van Niel, G., et al. Challenges and directions in studying cell-cell communication by extracellular vesicles. Nat Rev Mol Cell Biol. 23 (5), 369-382 (2022).
  2. Herrmann, I. K., Wood, M. J. A., Fuhrmann, G. Extracellular vesicles as a next-generation drug delivery platform. Nat Nanotechnol. 16 (7), 748-759 (2021).
  3. Raposo, G., Stoorvogel, W. Extracellular vesicles: Exosomes, microvesicles, and friends. J Cell Biol. 200 (4), 373-383 (2013).
  4. Möller, A., Lobb, R. J. The evolving translational potential of small extracellular vesicles in cancer. Nat Rev Cancer. 20 (12), 697-709 (2020).
  5. Mathieu, M., Martin-Jaular, L., Lavieu, G., Thery, C. Specificities of secretion and uptake of exosomes and other extracellular vesicles for cell-to-cell communication. Nat Cell Biol. 21 (1), 9-17 (2019).
  6. Alvarez-Erviti, L., et al. Delivery of siRNA to the mouse brain by systemic injection of targeted exosomes. Nat Biotechnol. 29 (4), 341-347 (2011).
  7. Kahroba, H., Hejazi, M. S., Samadi, N. Exosomes: From carcinogenesis and metastasis to diagnosis and treatment of gastric cancer. Cell Mol Life Sci. 76 (9), 1747-1758 (2019).
  8. Ferguson, S. W., Nguyen, J. Exosomes as therapeutics: The implications of molecular composition and exosomal heterogeneity. J Control Release. 228, 179-190 (2016).
  9. Stiles, P. L., Dieringer, J. A., Shah, N. C., Van Duyne, R. R. Surface-enhanced Raman spectroscopy. Annu Rev Anal Chem. 1, 601-626 (2008).
  10. Jeon, T. Y., Kim, D. J., Park, S. G., Kim, S. H., Kim, D. H. Nanostructured plasmonic substrates for use as SERS sensors. Nano Converg. 3, 1-10 (2016).
  11. Nie, S., Emery, S. R. Probing single molecules and single nanoparticles by surface-enhanced Raman scattering. Science. 275 (5303), 1102-1106 (1997).
  12. Wang, P., et al. Ultra-sensitive graphene-plasmonic hybrid platform for label-free detection. Adv Mater. 25 (35), 4918-4924 (2013).
  13. Liu, Z. R., et al. Gold nanopyramid arrays for non-invasive surface-enhanced Raman spectroscopy-based gastric cancer detection via sEVs. ACS Appl Nano Mater. 5 (9), 12506-12517 (2022).
  14. Jonak, S. T., et al. Analyzing bronchoalveolar fluid derived small extracellular vesicles using single-vesicle SERS for non-small cell lung cancer detection. Sens Diagn. 2 (1), 90-99 (2023).
  15. Liu, Z. R., et al. Label-free single-vesicle based surface enhanced Raman spectroscopy: A robust approach for investigating the biomolecular composition of small extracellular vesicles. PLoS One. 19 (6), e0304287(2024).
  16. Liu, J., et al. On the feasibility of SERS-based monitoring of drug loading efficiency in exosomes for targeted delivery. Biosensors (Basel). 15 (3), 198(2025).
  17. Ling, X., et al. Can graphene be used as a substrate for Raman enhancement. Nano Lett. 10 (2), 553-561 (2010).
  18. Wang, P., et al. Giant optical response from graphene-plasmonic system. ACS Nano. 6 (7), 6244-6249 (2012).
  19. Wang, P., et al. Label-free SERS selective detection of dopamine and serotonin using graphene-Au nanopyramid heterostructure. Anal Chem. 87 (20), 10255-10261 (2015).
  20. Qiu, L., et al. Current advances in technologies for single extracellular vesicle analysis and its clinical applications in cancer diagnosis. Biosensors (Basel). 13 (1), 60(2023).
  21. Akbar, N., Pinnick, K. E., Paget, D., Choudhury, R. P. Isolation and characterization of human adipocyte-derived extracellular vesicles using filtration and ultracentrifugation. J Vis Exp. (170), e64102(2021).
  22. Li, T., et al. Label-free SARS-CoV-2 detection platform based on surface-enhanced Raman spectroscopy with support vector machine spectral pattern recognition. Eng Sci. 23, 862-870 (2023).

Доступ ограничен. Войдите в систему или начните пробный период, чтобы просмотреть этот контент.

Перепечатки и разрешения

Теги

Рамановская спектроскопиямалые внеклеточные везикулыизоляция мВВклассификация методами машинного обученияплазмонный субстратмассив золотых нанопирамидграфеновый субстратнагрузка доксорубицином
Изучение применения поверхностно-усиленного рамановского биосенсорирования отдельных sEV в диагностике и терапии заболеваний
Связаться с нами
Порекомендовать библиотеке

Конфиденциальность

Условия использования

Политики

© 2026 MyJoVE Corporation. Все права защищены.