基于DNA分子计算的加权miRNA诊断系统在非小细胞肺癌精准诊疗中的应用研究

本研究针对传统miRNA诊断方法忽视生物标志物差异贡献的局限，开发了基于聚合酶链反应的DNA分子计算系统(PB-DSD)，通过机器学习赋权的癌症诊断效价(CDV)实现了非小细胞肺癌(NSCLC)的加权分子分类。该系统通过DNA聚合酶介导的链延伸与置换反应，对7种CDV范围1-25的miRNA进行精准量化，在组织和血浆样本中分别达到95%和90%的诊断准确率，并成功应用于大蒜素和姜黄素的治疗监测，为癌症精准诊疗提供了可编程的分子平台。

　　

在癌症诊断领域，微小RNA(miRNA)作为关键调控分子，其表达谱变化与肿瘤发生发展密切相关。然而传统检测方法存在两大瓶颈：一是将不同miRNA的贡献度等同处理，忽视了它们对疾病分类的差异权重；二是现有DNA计算技术如链置换反应(TMSD)面临探针复杂度高、动态范围窄等问题。这些局限严重制约了miRNA诊断的精准性和临床应用价值。

针对这些挑战，Yumin Yan等研究团队在《Journal of Nanobiotechnology》发表创新成果，开发了基于DNA聚合酶的分子计算系统。研究人员首先通过支持向量机(SVM)算法分析TCGA数据库，筛选出7个具有显著诊断价值的NSCLC相关miRNA，并赋予其1-25范围的癌症诊断效价(CDV)。随后设计了两级分子电路：低CDV(1-5)目标直接触发聚合酶介导的链置换(PB-DSD)，高CDV(6-25)目标则启动级联PB-DSD实现信号放大。该系统采用通用解码机制，通过FAM/HEX荧光通道分别量化正负CDV，最终通过[FAM]-[HEX]差值实现自动分类。研究涉及218例临床样本验证、细胞系实验以及裸鼠异种移植模型(CDX)的药物评估。

机器学习筛选特征miRNA

通过TCGA数据库分析976例NSCLC和111例健康样本，确定7个关键miRNA及其CDV值：miR-182(+16)、miR-148a(+10)、miR-21(+4)等。当CDV绝对值范围扩展至25时，模型AUC达99.9%，测试集准确率97.3%。

分子探针性能验证

PAGE电泳证实CDV链按设计释放(R²=0.98)。荧光动力学显示，1-25的CDV赋值均呈线性响应(R²=0.99)，且能区分3-9 nM浓度梯度。级联系统通过n×m放大策略，用CDV=5×5组合实现25倍信号输出。

临床样本诊断

在20例组织样本中实现95%准确率(90.9%特异性)，20例血浆样本达90%准确率。A549等癌细胞系与正常BEAS-2B细胞的分类准确率100%，证实跨样本稳定性。

治疗监测应用

在50 mg/kg大蒜素处理的CDX模型中，肿瘤组织CDV加权和下降62.5%。RNA-seq分析揭示该效应与PI3K-Akt、TGF-β等通路调控相关，证实系统可量化药物对miRNA网络的调控。

该研究创新性地将机器学习赋权与分子电路设计相结合，突破传统诊断的"平均值陷阱"。相比TMSD系统，PB-DSD将探针数量减少80%，CDV动态范围扩大5倍，背景信号降低67%。其模块化设计不仅适用于NSCLC，更为其他疾病的分子诊断提供了通用框架。通过直接关联miRNA生物学意义与诊断权重，该平台实现了从"有无检测"到"贡献度量化"的范式转变，为精准医疗时代的个体化诊疗开辟了新途径。