综述：功能性生物材料与机器学习方法在异质性肿瘤细胞及细胞外囊泡表型分析中的应用

　　本综述系统探讨了功能性生物材料与机器学习在循环肿瘤细胞（CTCs）和肿瘤源性细胞外囊泡（EVs）表型分析中的前沿进展。文章重点解析了聚合物材料、量子点（QDs）、多功能磁性纳米球、SERS载体等生物材料技术如何联合机器学习算法突破肿瘤异质性研究瓶颈，为癌症精准治疗提供新型动态监测策略。

　　

生物材料平台在CTCs和EVs分离中的应用

肿瘤异质性通过循环肿瘤细胞（CTCs）和肿瘤源性细胞外囊泡（EVs）在液态活检中呈现动态特征。近年来，基于生物材料的捕获平台因其高亲和性与可定制性成为研究焦点。聚合物材料（如聚二甲基硅氧烷PDMS微流控芯片）通过表面拓扑结构修饰实现CTCs的物理捕获；量子点（QDs）和多功能磁性纳米球则通过抗体-抗原结合（如EpCAM抗体修饰）实现EVs的免疫磁分离。此外，细胞印迹基质通过模拟肿瘤细胞膜拓扑结构，显著提升稀有CTCs的捕获效率。

表型分析与分子鉴定的关键技术

表型 profiling 依赖于多模态生物材料探针。荧光抗体标记技术（如CK19⁺/CD45^? 免疫荧光）可区分CTCs与血细胞；表面增强拉曼光谱（SERS）载体通过纳米级信号放大实现单细胞代谢表型鉴定；DNA多适配体探针（如ctDNA响应型探针）可同步检测EVs携带的多种肿瘤标志物（如EGFR、HER2）。银纳米簇（AgNCs）作为荧光信号放大器，进一步提升了单囊泡水平miRNA突变的检测灵敏度。

机器学习在生物标志物解析中的融合应用

机器学习算法通过高通量数据整合破解表型异质性。无监督聚类（如t-SNE）可区分CTCs中上皮-间质转化（EMT）过渡态细胞；卷积神经网络（CNN）联合SERS光谱数据实现EVs亚型分类（如凋亡小体与外泌体的区分）；随机森林模型通过多组学数据（蛋白质组、转录组）预测CTCs的转移潜能。此外，图神经网络（GNN）正用于构建CTCs-EVs互作网络以揭示耐药相关通路（如MAPK/ERK通路激活）。

临床转化与未来挑战

当前多项临床研究（如NCT03542227）已验证生物材料-CTCs检测平台在乳腺癌预后评估中的有效性（AUC>0.85）。但技术标准化、稀有样本损耗、以及机器学习模型可解释性仍是临床应用的瓶颈。未来研究将聚焦于动态液体活检系统开发（如植入式微针传感器）与跨尺度多模态数据融合算法（如Transformer模型），以实现肿瘤演化的实时监测。