Noninvasive and Sensitive Biosensor for the Detection of Oral Cancer Prognostic Biomarkers

Autor(es):Mostrar menos -

Trino Albano, Luciana D. ; Granato, Daniela C. ; Albano, Luiz G. S. ; Patroni, Fabio M. S. ; Santana, Aline G. ; Camara, Guilherme A. ; de Camargo, Davi H. S. ; Mores, Ana L. ; Brandao, Thais B. ; Prado-Ribeiro, Ana C. ; Bufon, Carlos C. B. ; Paes Leme, Adriana F.

• Tipo de documento: Artigo Científico
• Fonte: SMALL; v. N/A, p. 15-pg., 2025-07-29.

Resumo

Early detection of oral squamous cell carcinoma (OSCC) significantly enhances treatment outcomes and survival rates, with lymph node metastasis serving as a main prognostic factor. However, current clinical practices rely on TNM classification, including histological confirmation of metastatic disease in lymph nodes, often involving elective neck dissection, a procedure that can cause post-operative morbidity. Here it is shown that zinc imidazole framework-8 (ZIF-8) electrochemical biosensors can effectively distinguish non-metastatic (N0) from lymph node metastatic (N+) OSCC saliva samples. By monitoring the OSCC biomarkers cystatin B (CSTB), leukotriene A 4 hydrolase (LTA4H), and collagen type VI alpha 1 chain (COL6A1) in human saliva through electrochemical impedance spectroscopy and antigen-antibody immunoreactions, elevated biomarker levels in N0 samples are observed. The biosensor displays high accuracy, specificity, and reproducibility, with limits of detection lower than 0.4 ng mL-1. Supervised bioinformatic analysis, using 34 machine learning classifiers, indicates LTA4H as the most accurate biomarker for distinguishing prognostic groups, confirming previous mass spectrometry findings. Notably, the AdaBoost model, integrating the combined detection of biomarkers, achieves a 76% accuracy rate in identifying metastatic saliva samples. This non-invasive biosensor technology, combined with bioinformatics, presents a sensitive and reliable approach to improve clinical assessments and guiding therapeutic decisions for OSCC patients. (AU)

• Processo FAPESP: 18/12194-8 - Imobilização de múltiplos potenciais biomarcadores, puros e obtidos a partir de biópsias líquidas, em estruturas metal-orgânicas (MOFs) para desenvolvimento de biossensores aplicados no diagnóstico e prognóstico de Câncer de cabeça e pescoço
• Beneficiário: Luciana Daniele Trino Albano
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Pós-Doutorado
• Processo FAPESP: 18/18496-6 - O papel do álcool na transformação de células orais mediada por vesículas extracelulares
• Beneficiário: Adriana Franco Paes Leme
• Modalidade de apoio: Auxílio à Pesquisa - Temático
• Processo FAPESP: 18/15535-0 - Da descoberta à validação de alvos prognósticos para o câncer de boca em biópsias líquidas
• Beneficiário: Daniela Campos Granato
• Modalidade de apoio: Auxílio à Pesquisa - Jovens Pesquisadores
• Processo FAPESP: 23/16779-9 - Análise de dados de proteômica de células únicas.
• Beneficiário: Fábio Malta de Sá Patroni
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Programa Capacitação - Treinamento Técnico
• Processo FAPESP: 17/25553-3 - Fabricação e caracterização de nanomembranas de estruturas metal-orgânicas de superfície (SURMOFs) auto-enroladas para aplicações em dispositivos eletrônicos ultracompactos
• Beneficiário: Luíz Gustavo Simão Albano
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Pós-Doutorado
• Processo FAPESP: 16/24664-3 - Busca por parceiros de interação dos fragmentos bioativos de agrina para estudar seu papel na progressão de câncer oral
• Beneficiário: Aline Guimarães Santana
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Doutorado
• Processo FAPESP: 22/14348-8 - Proteômica estrutural para a busca de alvos terapêuticos em câncer de boca
• Beneficiário: Guilherme Araújo Câmara
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Doutorado