全血中稀有循环肿瘤细胞的精准表征方法研究

基本信息
批准号:51775111
项目类别:面上项目
资助金额:62.00
负责人:倪中华
学科分类:
依托单位:东南大学
批准年份:2017
结题年份:2021
起止时间:2018-01-01 - 2021-12-31
项目状态: 已结题
项目参与者:项楠,唐文来,唐德治,石志国,魏延宾,汪亚琴
关键词:
阻抗测量惯性分选微流控循环肿瘤细胞精准表征
结项摘要

To meet the demand of early diagnosis and efficient prognosis assessment of cancer metastasis, we will investigate the basic theory and key technologies for precise detection of the rare circulating tumor cells (CTCs) in human whole blood based on our previous researches concerning cell manipulation and micro/nano sensors. First, the mechanisms of cell migration under the influence of both flow field and electrical field will be studied, and a quantitative relationship between cell physiological statuses and impedance signals will be established. Second, an integration scheme for coupling the micro-scale channels and electrodes will be proposed, and a prototype of microfluidic chip integrating inertial spiral microchannels and multi-mode impedance detection liquid electrodes will be developed. Third, a complete impedance signal measurement system and real-time observation platform will be set up, and a program for the automatic identification, statistical analysis and result display of cell electrical properties will be developed.

针对癌症转移的早期诊断及有效预后评估这一重大民生需求,综合申请课题组前期在细胞操控与微纳传感领域的研究基础,提出研究实现全血中稀有循环肿瘤细胞的精准表征所涉及的基础理论和关键技术,具体而言:①研究细胞迁移行为对电阻抗检测的影响机理,建立细胞生理信息与电阻抗信号间的定量映射关系;②制定微流道与电极的集成耦合方案,研制一套集成螺旋流道惯性分选技术与液体电极多模式阻抗测量技术的测试样机;③构建一套完整的多模式电阻抗信号获取硬件系统和实时观测平台,并开发一套细胞电学特性的自动识别、统计分析与图像化结果显示软件工具。

项目摘要

分选、检测和表征外周血中微乎其微的稀有循环肿瘤细胞,有助于癌症的病情监测和预后评估,有望成为癌症早期诊断的新兴手段。本课题针对细胞在微流场和微电场中的数值计算、集成分选与电阻抗检测的芯片设计与制作以及原型电阻抗检测平台开发方面展开了系统的研究工作,取得的成果总结如下:(1)采用格子玻尔兹曼方法耦合浸入边界法模拟流场变化以及其与微粒间的相互作用。仿真研究了多种电极构型在不同检测区域流道形状中的电场分布以及细胞运动至检测区域时内部电流变化情况。(2)设计制作了集成惯性分选与电阻抗检测的微流控芯片,完善了芯片的软光刻加工工艺和激光加工工艺流程。(3)搭建了直流、交流电阻抗信号获取的硬件平台,并且开发了一套分析处理细胞阻抗信号的软件工具。最终,将开发硬件系统用于实现血液中稀有循环肿瘤细胞的分选和检测。.在课题的资助下,在Lab on a Chip、Analytical Chemistry 及Sensors and Actuators B: Chemical 等领域知名期刊发表SCI 论文25篇,其中封面论文2篇,微流控领域顶级期刊11篇。申请发明专利17项,授权发明专利4项。课题培养毕业博士生2人,硕士生7人,其中被评为江苏省优秀硕士学位论文的1人。

项目成果
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数据更新时间:2023-05-31

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