外泌体识别及其miRNA的原位分析技术

        外泌体正在成为肿瘤液体活检中最有前途的靶点,引起了极大的研究兴趣,近十年来已经报道了大量的相关研究。然而,基于外泌体的液体活检的临床应用远远落后于实验室研究,这主要归因于生物体液中复杂的污染囊泡和外泌体的异质性亚型。从膜囊泡或颗粒中对蛋白质和RNA生物标志物进行集成检测会降低基于外泌体的液体活检的准确性。尽管大量研究表明肿瘤特异性外泌体亚群与癌症发生、侵袭和转移高度相关,但选择性地识别和分选肿瘤来源的外泌体并精确分析携带的信息在技术上仍然具有挑战性。

        MicroRNA (miRNA) 是一类短的非编码单链 RNA(约 22 个核苷酸),通过抑制靶标基因的翻译或降解其靶标转录本,从而在基因表达调控中发挥重要作用。目前已有研究证明 miRNA 失调与多种癌症的发病机制密切相关,因此miRNA是癌症诊断、预后和治疗监测中的新兴生物标志物,但其来源的非特异性降低了诊断的准确性。而miRNA会在外泌体中选择性富集,目前仍无较好的方法来识别和分离肿瘤来源的外泌体。因此,需要开发新型工具来特异性识别肿瘤来源外泌体并对其中的miRNA进行分析。

SORTER技术

        来自厦门大学及上海交通大学医学院附属仁济医院泌尿外科分子医学研究所的科学家团队在《Science Advances》期刊上发表题为“Simultaneous subset tracing and miRNA profiling of tumor-derived exosomes via dual-surface-protein orthogonal barcoding”相关研究论文。该研究表明通过双表面蛋白引导的肿瘤源性外泌体正交识别和 microRNA 原位分析 (SORTER),以标记未提取血浆中的肿瘤源性外泌体 miRNA 并提高了前列腺癌的诊断准确性。

        SORTER技术在评估肿瘤来源的外泌体miRNA谱时表现出快速、无创、避免分离、可扩展性和高精度的独特优势。SORTER能够在临床研究中进行高通量分析,通过将机器学习集成到数据处理中,提高了准确性。凭借其区分临床血浆样本中肿瘤来源的外泌体的强大能力,SORTER 可以很容易地扩展到测量 miRNA 以外的其他不同分子(例如,内部蛋白质、脂质和代谢物)。通过设计变构适配体探针,可以很容易地增强该技术的条形码容量,从而可以测量分子亚型(例如,不同细胞来源)的其他囊泡。SORTER将有助于液体活检领域的发展,并成为复杂临床环境中疾病筛查、分类和进展监测的临床上可行的工具。

原文链接:https://www.science.org/doi/10.1126/sciadv.adi1556

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