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刘虎威/白玉课题组在疾病生物标志物的质谱超高灵敏检测和成像新方法方面取得重要进展

       作为临床常见的生物标志物和药物靶标,膜蛋白和聚糖等生物分子参与诸多生命活动过程,其异常表达与疾病的发生发展息息相关。因此,对体液、细胞及组织上膜蛋白和聚糖表达水平的准确、快速检测及可视成像分析具有重要的科学意义和实用价值。常用的酶联免疫测定以及基于荧光或电化学的方法虽然能够满足检测灵敏度的要求,但存在谱带重叠、背景干扰严重、标记探针数量有限而难以实现多目标的同时检测等缺陷。质谱(MS)具有高质量分辨率的优势,可以满足单点多目标同时检测的需求,但基于MS的蛋白质和聚糖直接检测也存在离子化效率低、检测灵敏度有限的问题。可裂解探针技术通过设计特异性的探针识别和标记目标待测物,将对系列目标待测物的检测转化为探针上标记的MS报告基团的检测,通过这一信号放大过程使得检测灵敏度大大提高。

       基于此,北京大学化学与分子工程学院刘虎威/白玉课题组设计合成了新型罗丹明类MS标签,并基于此发展了膜蛋白生物标志物的超高灵敏度、高通量、多目标及操作简便的常压敞开式质谱(AMS)免疫分析新方法。该方法可实现微升级体液中或对几十个细胞表面的疾病蛋白标志物的原位检测,检测灵敏度达zeptomole(zmol)水平。相关成果以“Ultrasensitive Ambient Mass Spectrometry Immunoassays: Multiplexed Detection of Proteins in Serum and on Cell Surfaces”为题在Journal of American Chemical Society杂志在线发表(DOI: 10.1021/jacs.8b10853);此外,该课题组针对聚糖的检测设计了双功能激光可裂解金纳米质谱探针(LCMP),其既能作为聚糖的识别和检测探针,又可作为激光解吸附的基质,直接实现后续的MS检测和成像。该探针成功用于肿瘤患者组织表面聚糖的MS成像,有望为疾病的诊断和基于MS的可视化成像提供有力的工具。相关成果以“Bifunctional cleavable probe for in-situ multiplexed glycan detection and imaging using mass spectrometry”为题在Chemical Science杂志在线发表(DOI: 10.1039/C8SC04642E)。

       AMS免疫分析方法示意图及检测流程如图1所示。利用该分析平台,凝血酶加标样品的检测限(LOD)分别为10.9 zmol(PBS)和35.1 zmol(血清)。该方法实现了血清样品中CA125等生物标志物的检测,有望用于卵巢癌和乳腺癌的早期诊断。该平台还可实现低至25个细胞水平的OVCAR-3和MCF-7细胞表面的重要三种生物标志物(CA125,CEA和EpCAM)的同时、原位表达差异测定,显示了超高的灵敏度和多目标同时检测能力,且具有普适性和可拓展性。


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图1 常压敞开式质谱(AMS)免疫分析方法及测定流程示意图


       针对聚糖的原位检测及MS成像分析,设计了基于凝集素识别和3种PEG类小分子MS信号分子分别标记的双功能LCMP探针(图2)。该探针将对聚糖的检测转化为对修饰的大量PEG类MS报告基团的检测,从而克服了聚糖离子化效率低,检测灵敏度低,谱图解析困难等问题。所设计的识别单元适用于凝集素、抗体和核酸适配体等体系。利用上述探针对细胞表面的单糖(甘露糖、末端唾液酸和N-乙酰葡萄糖胺)开展了的原位分析,以及肿瘤患者组织表面聚糖的MS成像。成像结果直观反映了癌组织和癌旁组织、同一组织不同病理变化和组织中不同微观结构区域的聚糖含量变化,不仅有助于揭示各类肿瘤发生发展过程中聚糖含量的变化,也有望应用于临床诊断和肿瘤标志物筛选。


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图2 双功能激光可裂解质谱探针的合成及其在聚糖检测及MS成像中的应用

 

       刘虎威/白玉课题组长期致力于复杂生物样品的分离和检测研究,旨在发展基于新型纳米分离介质的高效样品处理方法,基于质谱的高灵敏度、高通量、高选择性的分析新方法以及临床组学研究。上述论文通讯作者为白玉副教授,第一作者分别为15级博士研究生徐姝婷(J. Am. Chem. Soc,DOI: 10.1021/jacs.8b10853)和14级博士研究生马雯(Chem. Sci,DOI: 10.1039/C8SC04642E)。研究工作得到了国家自然科学基金委和科技部国家重点研发计划的资助。

 

原文链接:https://pubs.acs.org/doi/pdf/10.1021/jacs.8b10853、 https://pubs.rsc.org/en/content/articlepdf/2019/sc/c8sc04642e



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