Synergetic collision and space separation in microfluidic chip for efficient affinity-discriminated molecular selection

微流控 选择(遗传算法) 离解(化学) 化学 纳米技术 计算生物学 噬菌体展示 计算机科学 肽库 组合化学 生物物理学 材料科学 生物 生物化学 人工智能 肽序列 物理化学 基因
作者
Junxia Wang,Liang Li,Yingkun Zhang,Kaifeng Zhao,Xiaofeng Chen,Haicong Shen,Yuanqiang Chen,Jia Song,Yu‐qiang Ma,Chaoyong Yang,Hong‐ming Ding,Zhi Zhu
出处
期刊:Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America [National Academy of Sciences]
卷期号:119 (41) 被引量:5
标识
DOI:10.1073/pnas.2211538119
摘要

Efficient molecular selection is a prerequisite for generating molecular tools used in diagnosis, pathology, vaccinology, and therapeutics. Selection efficiency is thermodynamically highly dependent on the dissociation equilibrium that can be reached in a single round. Extreme shifting of equilibrium towards dissociation favors the retention of high-affinity ligands over those with lower affinity, thus improving the selection efficiency. We propose to synergize dual effects by deterministic lateral-displacement microfluidics, including the collision-based force effect and the two-dimensional (2D) separation-based concentration effect, to greatly shift the equilibrium. Compared with previous approaches, this system can remove more low- or moderate-affinity ligands and maintain most high-affinity ligands, thereby improving affinity discrimination in selection. This strategy is demonstrated on phage display in both experiment and simulation, and two peptides against tumor markers ephrin type-A receptor 2 (EphA2) and CD71 were obtained with high affinity and specificity within a single round of selection, which offers a promising direction for discovery of robust binding ligands for a wide range of biomedical applications.
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