Ultrasensitive Single Extracellular Vesicle Detection Using High Throughput Droplet Digital Enzyme-Linked Immunosorbent Assay.
Ultrasensitive Single Extracellular Vesicle Detection Using High Throughput Droplet Digital Enzyme-Linked Immunosorbent Assay.
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DOI：
10.1021/acs.nanolett.2c00274
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发表时间：
2022-06-08
期刊：
影响因子：
10.8
通讯作者：
Issadore, David A.
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Yang, Zijian;Atiyas, Yasemin;Shen, Hanfei;Siedlik, Michael J.;Wu, Jingyu;Beard, Kryshawna;Fonar, Gennadiy;Dolle, Jean Pierre;Smith, Douglas H.;Eberwine, James H.;Meaney, David F.;Issadore, David A.
关键词：
细胞外囊泡（EVs）因其诊断和治疗潜力而受到广泛关注。然而，要实现检测单个纳米级电动汽车的灵敏度、区分电动汽车亚群的特异性以及在庞大背景下研究电动汽车的足够吞吐量，都是一个挑战。为了解决这一基本挑战，我们开发了一种基于液滴的光流体平台，以高通量量化特定的单个EV亚群。我们平台的关键创新在于液滴生成、处理和分析的并行化，以实现比典型微流体大100倍以上的吞吐量（~ 2000万液滴/分钟）。我们证明，通量的提高使EV定量的检测限为9ev /μL，比金标准方法提高了100倍。此外，我们通过在复杂培养基中检测人类ev证明了该系统的临床潜力。在这项工作的基础上，我们期望这项技术能够准确量化罕见的EV亚群，用于广泛的生物医学应用。
Extracellular vesicles (EVs) have attracted enormous attention for their diagnostic and therapeutic potential. However, it has proven challenging to achieve the sensitivity to detect individual nanoscale EVs, the specificity to distinguish EV subpopulations, and a sufficient throughput to study EVs among an enormous background. To address this fundamental challenge, we developed a droplet-based optofluidic platform to quantify specific individual EV subpopulations at high throughput. The key innovation of our platform is parallelization of droplet generation, processing, and analysis to achieve a throughput (~20 million droplets/min) more than 100× greater than typical microfluidics. We demonstrate that the improvement in throughput enables EV quantification at a limit of detection = 9EVs/μL, a >100× improvement over gold standard methods. Additionally, we demonstrate the clinical potential of this system by detecting human EVs in complex media. Building on this work, we expect this technology will allow accurate quantification of rare EV subpopulations for broad biomedical applications.
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DOI：
10.1126/science.aau6977
发表时间：
2020-02-07
期刊：
Science (New York, N.Y.)
影响因子：
--
作者：
Kalluri R;LeBleu VS
通讯作者：
LeBleu VS
影响因子：
17.1
作者：
Lee K;Fraser K;Ghaddar B;Yang K;Kim E;Balaj L;Chiocca EA;Breakefield XO;Lee H;Weissleder R
通讯作者：
Weissleder R
影响因子：
4.8
作者：
Beard K;Yang Z;Haber M;Flamholz M;Diaz-Arrastia R;Sandsmark D;Meaney DF;Issadore D
通讯作者：
Issadore D
影响因子：
21.3
作者：
Costa-Silva B;Aiello NM;Ocean AJ;Singh S;Zhang H;Thakur BK;Becker A;Hoshino A;Mark MT;Molina H;Xiang J;Zhang T;Theilen TM;García-Santos G;Williams C;Ararso Y;Huang Y;Rodrigues G;Shen TL;Labori KJ;Lothe IM;Kure EH;Hernandez J;Doussot A;Ebbesen SH;Grandgenett PM;Hollingsworth MA;Jain M;Mallya K;Batra SK;Jarnagin WR;Schwartz RE;Matei I;Peinado H;Stanger BZ;Bromberg J;Lyden D
通讯作者：
Lyden D
影响因子：
30.8
作者：
Grosselin, Kevin;Durand, Adeline;Gerard, Annabelle
通讯作者：
Gerard, Annabelle