背景介绍
研究简介
该工作成功检测了 MUC-1 阳性肿瘤细胞 MCF-7（人乳腺癌细胞），检测限为 21 个细胞每毫升。同时，此外该方法还实现了对 MUC-1 阳性肿瘤细胞 A549（人肺癌细胞）的准确检测，证明该方法具备了一定的通用性。此外，该方法在复杂环境中具备较为良好的稳定性，血清回收率为 91.2%~95.5% 。
这些结果为进一步实现肿瘤的早期检测提供了启示与思路。该成果以 “Electrochemical detection of tumor cells based on proximity labelling-assisted multiple signal amplification”(《基于邻近标记辅助多信号放大的电化学检测肿瘤细胞》)为题，发表在英国皇家化学会期刊 Sensors & Diagnostics 上。
论文信息
Electrochemical detection of tumor cells based on proximity labelling-assisted multiple signal amplification
Guozhang Zhou#, Fei Zhou#, Xiaomeng Yu, Daiyuan Zhou, Jiaqi Wang, Bing Bo*, Ya Cao* and Jing Zhao* (赵婧，上海大学)
Sens. Diagn., 2024, 3, 1542-1550
https://doi.org/10.1039/D4SD00217B
作者简介
上海大学
上海肺科医院
本文通讯作者，上海肺科医院肿瘤科副主任医师，擅长肺癌常见病和多发病的诊断和治疗。
本文通讯作者，上海大学生命科学学院高级实验师，硕士生导师，主要研究方向为乳腺癌和其他疾病精准诊断的电化学新方法。
期刊介绍
rsc.li/sensors
Sensors & Diagnostics
| 2-年影响因子* | 3.5分 |
| 5-年影响因子* | 3.5分 |
| JCR 分区* | Q3 化学-分析 |
| CiteScore 分† | 2.3分 |
| 中位一审周期‡ | 33 天 |
Sensors & Diagnostics 致力于成为传感与诊断领域的优质出版平台，发表高影响力的创新性研究工作，包括新型的材料、新颖的检测原理以及对已有装置的重大改进等。这些工作的应用范围十分广泛，囊括生物医学、药物开发、环境、食品、医学、安保和安防等等。所发表的工作需能获得相关领域研究人员的广泛关注，在必要时还应开展原位或实际的样品检测。作为一本金色开放获取的期刊，读者可免费获取论文的全文，同时从该刊发布起到 2024 年年中免收论文发表费用。
Editors-in-Chief
|
Associate editors
|
|
Editorial board members
|
|
* 2023 Journal Citation Reports (Clarivate, 2024)
† CiteScore 2023 by Elsevier
‡ 中位数，仅统计进入同行评审阶段的稿件
📧 RSCChina@rsc.org
