Label-Free Isolation of Exosomes Using Microfluidic Technologies
Notice bibliographique
Résumé
Exosomes are cell-derived structures packaged with lipids, proteins, and nucleic acids. They exist in diverse bodily fluids and are involved in physiological and pathological processes. Although their potential for clinical application as diagnostic and therapeutic tools has been revealed, a huge bottleneck impeding the development of applications in the rapidly burgeoning field of exosome research is an inability to efficiently isolate pure exosomes from other unwanted components present in bodily fluids. To date, several approaches have been proposed and investigated for exosome separation, with the leading candidate being microfluidic technology due to its relative simplicity, cost-effectiveness, precise and fast processing at the microscale, and amenability to automation. Notably, avoiding the need for exosome labeling represents a significant advance in terms of process simplicity, time, and cost as well as protecting the biological activities of exosomes. Despite the exciting progress in microfluidic strategies for exosome isolation and the countless benefits of label-free approaches for clinical applications, current microfluidic platforms for isolation of exosomes are still facing a series of problems and challenges that prevent their use for clinical sample processing. This review focuses on the recent microfluidic platforms developed for label-free isolation of exosomes including those based on sieving, deterministic lateral displacement, field flow, and pinched flow fractionation as well as viscoelastic, acoustic, inertial, electrical, and centrifugal forces. Further, we discuss advantages and disadvantages of these strategies with highlights of current challenges and outlook of label-free microfluidics toward the clinical utility of exosomes.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».