ACS Nano:纳米森林捕手精准捕捉肿瘤囊泡,同步解码微小RNA与蛋白,胰腺癌诊断准确率超98% |
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来源:100医药网 2025-07-25 10:07
研究通过流体纳米森林界面芯片高效捕获肿瘤来源细胞外囊泡,实现其微小RNA和表面蛋白的原位检测,对胰腺癌诊断准确率高,具临床应用潜力。在癌症领域,准确且高效地识别肿瘤相关标志物一直是医学研究的重点。肿瘤来源的细胞外囊泡(tEVs)因其携带肿瘤特异性的微小RNA(miRNAs)和膜蛋白等生物标志物,成为液体活检的理想目标。然而,tEVs在体液中丰度低,且其膜结构阻碍了内部和表面标志物的同时检测,给临床诊断带来了挑战。
近期,发表在ACS Nano上的一项研究Fluid Nanoforest Interfaces for Efficient Capture andIn SituMicroRNA and Protein Profiling of Tumor-Derived Extracellular Vesicles为解决这一难题提供了新的思路。
研究团队设计了一种流体纳米森林界面(FluidforestFace)集成到微流控芯片中,实现了对tEVs的高效捕获及其miRNAs和表面蛋白的原位分析。该界面通过在纳米森林基底上包覆支撑脂质双层(SLBs),并修饰靶向tEVs的适配体构建而成,兼具大表面积、纳米涡流和低流速特性,tEVs捕获效率可达约86.8%,远高于传统的流体平面界面芯片(约71.0%)和超速离心法(约36.7%),且对非肿瘤来源的细胞外囊泡非特异性捕获率低,仅约7.1%。
图 1:流体森林界面芯片(FluidforestFace-Chip)用于捕获肿瘤来源细胞外囊泡(tEVs)及其微小RNA(miRNA)和蛋白质联合检测的概述
在捕获tEVs后,FluidforestFace能与tEVs发生膜融合,使tEVs内部的miRNAs扩散到包裹有分子信标的基底中,无需额外裂解或提取步骤即可实现原位检测。实验中,针对miR-21的检测显示,该方法的信噪比约为4.0,显著高于流体平面界面芯片的2.5,检测限低至10 个tEVs/ L(相当于3.16 fM的tEV-miR-21),且重复性良好,三次独立实验的相对标准偏差为5.65%。
图 2:肿瘤来源细胞外囊泡(tEVs)与流体森林界面(FluidforestFace)的膜融合及其微小RNA(miRNA)的原位检测
对于tEVs表面蛋白的检测,该界面利用分子稀释效应,使tEVs膜蛋白扩散到SLBs上,避免了纳米尺度空间内的分子拥挤和空间位阻,显著提高了滚环扩增(RCA)反应的效率。通过RCA检测程序性死亡配体1(PD-L1)时,生成的DNA纳米球尺寸更大(约403.6 nm),荧光信号更强,使用普通宽场荧光显微镜即可清晰观察,检测限约为10个tEVs/ L,比静态纳米森林界面芯片低一个数量级以上,且可实现PD-L1、CD63和EpCAM等多种蛋白的多重检测。
图 3:基于分子稀释的高效滚环扩增(RCA)反应用于肿瘤来源细胞外囊泡(tEVs)表面蛋白的检测
为验证其临床应用价值,研究团队对患者(38例)、健康人(12例)和患者(13例)的血浆样本进行了检测,同时分析了tEVs中的miR-21、miR-16和PD-L1三种标志物。结果显示,联合检测这三种标志物区分胰腺癌患者与健康人的准确率高达98.9%,区分胰腺癌患者与胰腺炎患者的准确率达92.9%,远高于单一标志物或两种miRNAs的检测效果。受试者工作特征曲线分析表明,联合检测的曲线下面积分别为0.989和0.929,明显优于其他检测组合,t分布随机邻域嵌入分析也证实了该组合能有效区分三类人群。
图 4:利用流体森林界面芯片(FluidforestFace-Chip)分析临床样本中肿瘤来源细胞外囊泡(tEVs)的微小RNA(miRNAs)和蛋白质
这项的FluidforestFace芯片,通过创新的界面设计实现了tEVs的高效捕获和其内部miRNAs与表面蛋白的高灵敏度联合检测,在胰腺癌等癌症的早期诊断和鉴别诊断中展现出优异性能。随着技术的进一步完善,未来有望通过整合空间图案化SLBs和原位测序技术,扩展检测标志物的种类,为癌症的诊断和监测提供更强大的工具,助力提高癌症患者的早期检出率和生存率,为癌症带来新的希望。(100yiyao.com)
参考文献:
Gong Y, Feng J, Li Q, et al. Fluid Nanoforest Interfaces for Efficient Capture andIn SituMicroRNA and Protein Profiling of Tumor-Derived Extracellular Vesicles.ACS Nano. Published online July 23, 2025. doi:10.1021/acsnano.5c05340
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