我国学者在基于框架核酸的多维分子分型研究取得进展

【字体: 时间:2023年04月05日 来源:国家自然科学基金委员会

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  研究成果以“用于癌症诊断的框架核酸多维分子分类器(DNA-framework-based multidimensional molecular classifiers for cancer diagnosis)”为题,于2023年3月27日发表于《自然·纳米技术》(Nature Nanotechnology)

  

图 基于框架核酸的分子分类器

  在国家自然科学基金项目(批准号:T2188102、22025404和22001168)等资助下,上海交通大学左小磊研究员团队发展了框架核酸生物传感平台,并通过对多维度生物标志物(核酸、蛋白质以及小分子)的分类分析实现了前列腺癌精准诊断。研究成果以“用于癌症诊断的框架核酸多维分子分类器(DNA-framework-based multidimensional molecular classifiers for cancer diagnosis)”为题,于2023年3月27日发表于《自然·纳米技术》(Nature Nanotechnology)。论文链接:https://www.nature.com/articles/s41565-023-01348-9。

  对反映患者生理病理状态的生物标志物分子进行准确的分型是发展精准医学的基础。分子分型通常由分类器感知。科学家利用DNA分子反应发展了一系列基于单一维度生物标志物的分子分类器,例如mRNA分子分类器以及microRNA分子分类器等。但疾病的发生发展与核酸、蛋白质、代谢小分子等多维度生物分子相关,迫切需要构建面向多维度生物标志物分子的分类器。由于不同维度的生物标志物分子具有高度的异质性,构建多维度生物标志物分子分类器存在很大挑战。

  针对这一问题,该团队提出了基于框架核酸的类原子精度的信号报告体系(PAN reporter)(图),将多维度生物标志物分子结合事件进行信号转化与统一,进一步实现多维生物标志物分子信息高精度的权重赋予与信号转化。研究发现,该信号报告体系可在单分子、单颗粒水平控制荧光分子、酶分子以及纳米颗粒等多种信号报告基团的化学计量比,实现了3个维度下包括microRNA、mRNA、蛋白质以及小分子等6种生物标志物的信号转化与分类分析。该多维分子分类器对前列腺癌的诊断准确度达到100%,为精准诊断和治疗提供了依据。

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