Target proteins-regulated DNA nanomachine-electroactive substance complexes enable separation-free electrochemical detection of clinical exosome

微泡 液体活检 外体 滚动圆复制 MUC1号 适体 癌症研究 DNA 阿霉素 材料科学 纳米技术 生物物理学 化学 分子生物学 医学 粘蛋白 生物 癌症 生物化学 小RNA 基因 化疗 DNA复制 外科 内科学
作者
Xianghu Zeng,Chengyong Wu,Ying Xiong,Zixuan Zhan,Congcong Shen,Feng Lin,Jun‐Long Zhang,Piaopiao Chen
出处
期刊:Biosensors and Bioelectronics [Elsevier]
卷期号:256: 116273-116273
标识
DOI:10.1016/j.bios.2024.116273
摘要

Simple and reliable profiling of tumor-derived exosomes (TDEs) holds significant promise for the early detection of cancer. Nonetheless, this remains challenging owing to the substantial heterogeneity and low concentration of TDEs. Herein, we devised an accurate and highly sensitive electrochemical sensing strategy for TDEs via simultaneously targeting exosomal mucin 1 (MUC1) and programmed cell death ligand 1 (PD-L1). This approach employs high-affinity aptamers as specific recognition elements, utilizes rolling circle amplification and DNA nanospheres as effective bridges and signal amplifiers, and leverages methylene blue (MB) and doxorubicin (DOX) as robust signal reporters. The crux of this separation- and label-free method is the specific response of MB and DOX to G-quadruplex structures and DNA nanospheres, respectively. Quantifying TDEs using this strategy enabled precise discrimination of lung cancer patients (n = 25) from healthy donors (n = 12), showing 100% specificity (12/12), 92% sensitivity (23/25), and an overall accuracy of 94.6% (35/37), with an area under the receiver operating characteristic curve (AUC) of 0.97. Furthermore, the assay results strongly correlated with findings from computerized tomography and pathological analyses. Our approach could facilitate the early diagnosis of lung cancer through TDEs-based liquid biopsy.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
更新
大幅提高文件上传限制,最高150M (2024-4-1)

科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
刚刚
梓凝完成签到 ,获得积分10
刚刚
刚刚
JamesPei应助hgzz采纳,获得10
1秒前
1秒前
聆雨霖铃发布了新的文献求助10
2秒前
小小发布了新的文献求助10
3秒前
3秒前
呐呐完成签到 ,获得积分10
3秒前
Ganlou完成签到 ,获得积分10
3秒前
徐茂瑜完成签到 ,获得积分10
4秒前
火星上忆寒完成签到,获得积分10
4秒前
马冬梅完成签到,获得积分10
5秒前
马海发布了新的文献求助10
6秒前
zhangqin发布了新的文献求助10
6秒前
传奇3应助辛勤天奇采纳,获得10
7秒前
7秒前
komorebi完成签到,获得积分10
7秒前
9秒前
MR_S应助sunsun10086采纳,获得10
9秒前
Odingers发布了新的文献求助10
11秒前
俊逸海豚完成签到 ,获得积分10
11秒前
hgzz发布了新的文献求助10
12秒前
曾经厉发布了新的文献求助10
13秒前
彭于晏应助blue2021采纳,获得10
16秒前
zhangqin完成签到,获得积分20
16秒前
Sencetich完成签到 ,获得积分10
19秒前
123完成签到,获得积分10
19秒前
机智的凡梦完成签到,获得积分10
20秒前
qianchimo完成签到 ,获得积分10
20秒前
20秒前
彭于晏应助马海采纳,获得10
21秒前
21秒前
Dsivan发布了新的文献求助50
22秒前
聆雨霖铃完成签到,获得积分10
22秒前
Erin完成签到 ,获得积分10
23秒前
24秒前
AXLL完成签到 ,获得积分10
25秒前
cara应助劲秉采纳,获得50
25秒前
曾经厉完成签到,获得积分10
25秒前
高分求助中
Rock-Forming Minerals, Volume 3C, Sheet Silicates: Clay Minerals 2000
The late Devonian Standard Conodont Zonation 2000
Nickel superalloy market size, share, growth, trends, and forecast 2023-2030 2000
The Lali Section: An Excellent Reference Section for Upper - Devonian in South China 1500
The Healthy Socialist Life in Maoist China 600
The Vladimirov Diaries [by Peter Vladimirov] 600
Encyclopedia of Computational Mechanics,2 edition 500
热门求助领域 (近24小时)
化学 医学 生物 材料科学 工程类 有机化学 生物化学 物理 内科学 纳米技术 计算机科学 化学工程 复合材料 基因 遗传学 催化作用 物理化学 免疫学 量子力学 细胞生物学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 3269041
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 2908645
关于积分的说明 8346137
捐赠科研通 2578768
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1402428
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 655455
邀请新用户注册赠送积分活动 634596