All-in-One Fusogenic Nanoreactor for the Rapid Detection of Exosomal MicroRNAs for Breast Cancer Diagnosis

纳米反应器 乳腺癌 小RNA 癌症检测 癌症 纳米技术 计算生物学 材料科学 生物 纳米颗粒 遗传学 基因
作者
Chaewon Park,Soo‐Hyun Chung,H.Y. Kim,Nayoung Kim,Hye Young Son,Ryunhyung Kim,Sojeong Lee,Geunseon Park,Hyun Wook Rho,Mirae Park,Jueun Han,Yejin Song,Ji Hee Lee,Sung‐Hoon Jun,Yong‐Min Huh,Hyoung Hwa Jeong,Eun‐Kyung Lim,Eunjung Kim,Seungjoo Haam
出处
期刊:ACS Nano [American Chemical Society]
标识
DOI:10.1021/acsnano.4c08339
摘要

Molecular-profiling-based cancer diagnosis has significant implications for predicting disease prognosis and selecting targeted therapeutic interventions. The analysis of cancer-derived extracellular vesicles (EVs) provides a noninvasive and sequential method to assess the molecular landscape of cancer. Here, we developed an all-in-one fusogenic nanoreactor (FNR) encapsulating DNA-fueled molecular machines (DMMs) for the rapid and direct detection of EV-associated microRNAs (EV miRNAs) in a single step. This platform was strategically designed to interact selectively with EVs and induce membrane fusion under a specific trigger. After fusion, the DMMs recognized the target miRNA and initiated nonenzymatic signal amplification within a well-defined reaction volume, thus producing an amplified fluorescent signal within 30 min. We used the FNRs to analyze the unique expression levels of three EV miRNAs in various biofluids, including cell culture, urine, and plasma, and obtained an accuracy of 86.7% in the classification of three major breast cancer (BC) cell lines and a diagnostic accuracy of 86.4% in the distinction between patients with cancer and healthy donors. Notably, a linear discriminant analysis revealed that increasing the number of miRNAs from one to three improved the accuracy of BC patient discrimination from 78.8 to 95.4%. Therefore, this all-in-one diagnostic platform performs nondestructive EV processing and signal amplification in one step, providing a straightforward, accurate, and effective individual EV miRNA analysis strategy for personalized BC treatment.
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
姀姀完成签到,获得积分10
1秒前
xahay完成签到,获得积分10
2秒前
3秒前
4秒前
丫丫发布了新的文献求助10
5秒前
彭不换关注了科研通微信公众号
5秒前
PuppyKnight完成签到,获得积分10
5秒前
木穹完成签到,获得积分10
5秒前
7秒前
乔心发布了新的文献求助10
8秒前
结实星星发布了新的文献求助50
8秒前
xionghaizi完成签到,获得积分10
9秒前
9秒前
细心青烟发布了新的文献求助10
9秒前
chen11完成签到 ,获得积分10
9秒前
阳光皮带发布了新的文献求助10
10秒前
11秒前
麻辣炒年糕完成签到 ,获得积分10
12秒前
1wEi完成签到,获得积分10
12秒前
cheng完成签到 ,获得积分10
13秒前
脑洞疼应助细心青烟采纳,获得10
15秒前
丫丫完成签到,获得积分10
16秒前
Makta发布了新的文献求助10
18秒前
小马甲应助瘦瘦鼠标采纳,获得10
19秒前
阳光皮带完成签到,获得积分10
19秒前
PuppyKnight发布了新的文献求助10
22秒前
天天快乐应助yaqingzi采纳,获得10
24秒前
Nature关注了科研通微信公众号
24秒前
blue举报自由的水云求助涉嫌违规
27秒前
TAN应助ziyue采纳,获得10
27秒前
29秒前
TAN应助乔心采纳,获得10
31秒前
33秒前
33秒前
今后应助小杨采纳,获得10
34秒前
idemipere发布了新的文献求助10
34秒前
gozy完成签到 ,获得积分10
36秒前
冰河发布了新的文献求助10
36秒前
38秒前
Jossfi完成签到,获得积分10
39秒前
高分求助中
Handbook of Fuel Cells, 6 Volume Set 1666
求助这个网站里的问题集 1000
Floxuridine; Third Edition 1000
Tracking and Data Fusion: A Handbook of Algorithms 1000
Sustainable Land Management: Strategies to Cope with the Marginalisation of Agriculture 800
Neuromorphic Circuits for Nanoscale Devices 501
消化器内視鏡関連の偶発症に関する第7回全国調査報告2019〜2021年までの3年間 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 内科学 物理 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 冶金 细胞生物学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 2863157
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 2468871
关于积分的说明 6695240
捐赠科研通 2159655
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1147209
版权声明 585212
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 563681