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标题: Nat Commun | NgAgo新作用!复旦大学方雪恩团队使用NgAgo,长期监测超痕量核酸 [打印本页]

作者: yinfuhua    时间: 2024-3-7 23:57     标题: Nat Commun | NgAgo新作用!复旦大学方雪恩团队使用NgAgo,长期监测超痕量核酸

Nat Commun | NgAgo新作用!复旦大学方雪恩团队使用NgAgo,长期监测超痕量核酸# I0 v4 u) F5 N. ]7 I7 _( F
来源:生物探索 2024-03-07 12:30
. o6 t, a0 R; \: P本研究提出了通过工程生物传感接口对脓毒症相关动物模型的纵向核酸进行实时监测的无线集成可穿戴电子设备。" v2 T: I& }6 X& D8 h* }# J+ }) F
复旦大学方雪恩团队在Nature Communications 发表题为“Long-term monitoring of ultratrace nucleic acids using tetrahedral nanostructure-based NgAgo on wearable microneedles”的研究论文,本研究报道了一种基于四面体纳米结构的嗜盐菌Argonaute(NgAgo),用于长期稳定监测体内超痕量未扩增核酸(游离DNA和RNA)在可穿戴设备上的败血症。
" A/ E" f& c6 D, `2 {7 R; R6 _这种集成的无线可穿戴设备由柔性电路板、微针生物传感器和具有富集能力的可拉伸表皮贴片组成。该研究综合研究了NgAgo/guide DNA对核酸的识别机制和Debye距离内的信号转化。体内实验表明,该片适用于实时监测游离DNA和 RNA,灵敏度为0.3fM,最长可达14天。这些结果为体内高灵敏度分子识别和核酸的体外检测提供了策略。
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; `( f4 L1 G( ~$ a3 B" Q5 L最近开发的基因检测技术允许通过基于核酸的诊断来识别相关疾病。在这些已建立的工具中,PCR,等温核酸扩增与CRISPR技术相结合和全基因组测序在过去几十年中,已经过优化并具有提供指示多种病理的生理信息的能力。尽管取得了巨大进步,但PCR和基因组测序仍面临局限性。最近,一些基于检测未扩增的靶核酸的无扩增策略的方法学得到了快速发展,这些新方法可以解决传统核酸分子诊断的局限性。然而,在某些情况下,无扩增方法需要免提、灵敏、连续的监测,这可以通过完全集成的可穿戴技术来实现。5 R# x% p, e8 R7 h& l! M
新兴的可穿戴技术为连续和同时监测人类表皮上的各种生物标志物提供了实质性的变革性技术,这扩大了它们在个性化医疗、医疗物联网和实时疾病诊断领域的应用。值得注意的是,最先进的可穿戴设备因其监测受试者生理信息的能力而备受关注,例如,使用人工智能跟踪深层组织、心脏功能成像,检测慢性感染性伤口,评估身体体温调节,并检测肿瘤消退。其中一些已经在商业市场上用于血糖、体内水分流失和汗液电解质监测。因此,可穿戴设备可能为持续监测提供另一种方法。然而,当前版本的可穿戴设备几乎不适用于ICU场景,因为它在实时和长期监测低丰度疾病相关游离DNA(cfDNA)或RNA生物标志物(平均约为10 ~ 15ng/ml)方面仍然存在一些局限性。
' G; |' J5 B/ q5 `* g该研究报道了基于四面体DNA纳米结构(TDN)和原核Argonaute技术的全集成可穿戴电子设备,用于通用的核酸实时监测和由EBV、金黄色葡萄球菌(SA)和铜绿假单胞菌(PA)引起的脓毒症相关干预。这种无线可穿戴系统由一个柔性电路板、一个工程化的微针和一个可拉伸的表皮补片组成。TDN支架用于实现超灵敏检测,而由单链DNA引导的工程化嗜盐菌Argonaute(NgAgo)生物识别界面促进了系统的长期稳定性。集成可穿戴系统用于实时跟踪间质液(ISF)中与脓毒症相关的 cfDNA 和 RNA,从而扩大了监测 ICU 发作脓毒症的可能性。% S/ N. L$ X9 a4 Y" W' a1 i6 B( z
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' X! C5 k5 K6 H基于TDN-Ng的可穿戴核酸实时监测系统概述(Credit: Nature Communications)
; G: c1 o$ ~; e) v' E( _综上所述,本研究提出了通过工程生物传感接口对脓毒症相关动物模型的纵向核酸进行实时监测的无线集成可穿戴电子设备。基于TDN和Ng系统的协同效应,该可穿戴系统能够连续跟踪体内游离DNA和RNA靶标的动态变化,灵敏度为0.3 fM,体内17天内稳定性可靠。该研究还讨论了TDN-17随空间高度对TDN-Ng系统灵敏度增强和实时监测动态平衡的机制。该研究的无扩增策略代表了基于核酸的可穿戴设备的飞跃,并加速了用于ICU医疗管理的下一代生物传感器的出现。该工作的后续发展将集中在直接记录波动输入信号、高亲和力构建、生物传感膜再生和自动数据采集等方面。同时,基于人工智能的机器学习可用于辅助预测ICU医疗警报管理的数据采集。
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