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据麦姆斯咨询报道，近日，由印度科学理工学院（Indian Institute of Science）和阿萨姆医学院（Assam Medical College）组成的研究团队在Microsystems & Nanoengineering
期刊上发表了无标记快速区分正常乳腺活检组织中肿瘤的MEMS平台——RapidET系统的最新论文，对于乳腺癌诊断具有重要意义。
图1 用于乳腺活检组织快速无标记表型的RapidET系统的工作流程2020年，乳腺癌占全世界女性癌症相关死亡人数的15.5%，并且仍然是女性最常见的癌症类型（23.5%）不同癌症类型和诊断阶段的5年生存率存在显著差异。
如果乳腺癌能够被早期诊断和准确分期，患者将具有相对较好的生存率和预后目前的癌症诊断方法包括实验室检测（如血液检测、全血细胞计数和尿液分析）、诊断成像（如透射、反射和发射成像），以及侵入性肿瘤活检（如内窥镜、皮肤、骨髓、细针穿刺、切除或切口活检）。
乳腺癌的常规诊断包括使用苏木精和伊红（H&E）染色进行组织学分析，然后对关键生物标记物进行免疫组织化学分析，即雌激素受体（ER）、孕激素受体（PR），和用于永久性组织切片的形态计量分析的人表皮生长因子受体2（HER2）染色。
关于手术室（OR）内的手术切缘评估，标准技术是冰冻切片检查，这是一种对切除组织进行相对更快的显微镜检查的病理实验室程序然而，这一过程涉及将活检组织从手术室送出并送入病理学实验室，每个样本的分析时间在30分钟到2小时之间。
对肿瘤周围保留切缘的评估，必须对疑似病变部位周围和附件淋巴结的多个样本进行检测这会增加诊断和手术时间因此，能够在病理实验室中客观评估传入的活检组织的固有物理特性，并快速区分肿瘤和正常组织的工具，对于改善常规检查的诊断结果具有重要价值。
微机电系统（MEMS）由作为传感器或执行器的电子和机械部件组成，为表征活检组织所必需的毫米和微米尺度的操作提供了令人兴奋的方法基于MEMS的传感器和执行器是在硅、玻璃和柔性材料等衬底上开发的，已被用于开发多种生物医学系统，涵盖广泛的应用，如能量收集、临床诊断、生理集成器件和健康监测小工具。
基于MEMS的器件已被用于从体外组织诊断乳腺癌然而，大多数MEMS技术在乳腺癌诊断中的应用都是在使用基于微流控和微悬臂梁器件的单细胞和2D细胞培养规模上基于微流控的体外样本乳腺癌诊断技术主要集中在从血液样本中分离循环肿瘤细胞、如聚合酶链反应（PCR）和免疫细胞化学（ICC）等芯片分子诊断技术，以及利用从细胞系或患者样本培养的癌细胞开发高通量药物筛选平台。
组织层面的应用仅限于使用球状体和类器官的3D共培养模型，以了解药物反应和癌症特异性表型（例如细胞迁移）与传统细胞培养系统相比，这些技术可以更精确地控制培养环境，从而更好地模拟细胞环境基于电传感和机械刚度评估的芯片药物筛选和细胞分选系统也已被开发出来，可用于在单细胞水平上分析细胞培养。
然而，由于临床转化方面的挑战，例如大量患者样本（包括组织和血液）的复杂性、基质效应，以及需要精密设置（如注射/蠕动泵和高速成像系统）来执行分析，因此这些技术大多局限于实验室规模压阻式微悬臂梁和压电式微机械超声换能器（PMUT）是另一类MEMS器件，可用于体外乳腺组织表征，评估组织的机械刚度、声阻抗、血管密度和粘弹性参数。
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这类测量已经在单细胞、组织切片和整个组织中进行，并显示出良好的结果，在区分肿瘤和正常组织方面具有良好的灵敏度最近，这些传感器已经与定制的微针集成，用于在癌症手术切除中引导组织靶向尽管此类器件具有良好的灵敏度，但主要缺点是传感器的复杂设计，通常涉及多个工艺步骤，并且需要可靠的封装，以确保鲁棒性和易操作性。
其他已开发的基于MEMS的技术包括用于细胞基底阻抗谱（ECIS）的采用硅或玻璃衬底上的薄膜金属电极、用于液体活检生物标记物免疫传感的表面声波（SAW）生物传感器，以及氮化硅微悬臂梁上的微型热电偶探针，用于研究癌细胞培养的电学和热学特性。
这些技术在2D细胞培养和单细胞系统中显示出了良好和灵敏的结果，但由于传感器设计的本质以及缺乏用于操纵较大尺寸组织的系统级设置，它们在用于体组织表征方面的应用受到限制将这些器件集成到探测体外组织的紧凑系统中的系统级挑战仍然探索较少。
迄今为止，所报道的系统仍受限于样品尺寸限制、精密光学器件和样品制备要求，或对熟练人员进行复杂操作的需求
图2 电热表型微芯片的设计和制造在本论文的研究中，作者们介绍了快速测量体外乳腺活检组织的表面和体电、热特性的技术——RapidET系统的开发，从而将肿瘤与相邻的正常组织区分开该系统集成了微芯片上基于MEMS的电热传感器、机电驱动系统，以及一个带有图形用户界面（GUI）的控制和采集应用程序。
研究人员测量了N = 8例患者的脱蜡和福尔马林固定的配对肿瘤和相邻正常乳腺活检标本的体电阻率（ρB）、表面电阻率（ρS）和热导率（k）使用Fisher组合概率检验和线性回归对ρB、ρS和k的组合进行分析表明，同时使用这三个参数区分肿瘤和相邻正常组织具有更高的统计学意义。
图3 RapidET系统设计
图4 测量参数组合的回归分析这项研究工作得到了来自印度BIRAC的SITARE-GYTI计划（BIRAC SRISTI PMU-2020/001）、DBT-IISc合作项目和来自科学与工程研究委员会（SERB）Core Research Grant 的资助。
论文信息：G. K., A.V., Gogoi, G., Behera, B. et al. RapidET: a MEMS-based platform for label-free and rapid demarcation of tumors from normal breast biopsy tissues. Microsyst Nanoeng 8,1(2022).
https://doi.org/10.1038/s41378-021-00337-z延伸阅读：《癌症诊断初创公司调研-2020版》
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