Proximity-Guaranteed DNA Machine for Accurate Identification of Breast Cancer Extracellular Vesicles

乳腺癌 三阴性乳腺癌 计算生物学 细胞外小泡 清脆的 癌症 癌症研究 生物 医学 内科学 基因 生物化学 细胞生物学
作者
Shuang Yang,Liang Zhou,Zhikai Fang,Ying Wang,Guozhang Zhou,Xi Jin,Ya Cao,Jing Zhao
出处
期刊:ACS Sensors [American Chemical Society]
卷期号:9 (4): 2194-2202 被引量:1
标识
DOI:10.1021/acssensors.4c00491
摘要

Breast cancer is one of the most diagnosed cancers worldwide. Precise diagnosis and subtyping have important significance for targeted therapy and prognosis prediction of breast cancer. Herein, we design a proximity-guaranteed DNA machine for accurate identification of breast cancer extracellular vesicles (EVs), which is beneficial to explore the subtype features of breast cancer. In our design, two proximity probes are located close on the same EV through specific recognition of coexisting surface biomarkers, thus being ligated with the help of click chemistry. Then, the ligated product initiates the operation of a DNA machine involving catalytic hairpin assembly and clusters of regularly interspaced short palindromic repeats (CRISPR)-Cas12a-mediated trans-cleavage, which finally generates a significant response that enables the identification of EVs expressing both biomarkers. Principle-of-proof studies are performed using EVs derived from the breast cancer cell line BT474 as the models, confirming the high sensitivity and specificity of the DNA machine. When further applied to clinical samples, the DNA machine is shown to be capable of not only distinguishing breast cancer patients with special subtypes but also realizing the tumor staging regarding the disease progression. Therefore, our work may provide new insights into the subtype-based diagnosis of breast cancer as well as identification of more potential therapeutic targets in the future.
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
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
wan完成签到 ,获得积分10
1秒前
1秒前
忧伤的井完成签到,获得积分10
1秒前
1秒前
zs发布了新的文献求助10
1秒前
2秒前
Duhz发布了新的文献求助10
2秒前
ding应助xk采纳,获得10
2秒前
15320161613完成签到,获得积分10
3秒前
热情的戾发布了新的文献求助10
3秒前
热情的戾发布了新的文献求助10
3秒前
热情的戾发布了新的文献求助10
3秒前
热情的戾发布了新的文献求助10
3秒前
热情的戾发布了新的文献求助10
3秒前
热情的戾发布了新的文献求助10
3秒前
热情的戾发布了新的文献求助10
3秒前
热情的戾发布了新的文献求助10
3秒前
热情的戾发布了新的文献求助10
3秒前
热情的戾发布了新的文献求助10
3秒前
热情的戾发布了新的文献求助10
3秒前
热情的戾发布了新的文献求助10
3秒前
热情的戾发布了新的文献求助10
3秒前
热情的戾发布了新的文献求助10
3秒前
热情的戾发布了新的文献求助10
3秒前
热情的戾发布了新的文献求助10
3秒前
热情的戾发布了新的文献求助10
3秒前
热情的戾发布了新的文献求助10
3秒前
热情的戾发布了新的文献求助10
3秒前
热情的戾发布了新的文献求助10
3秒前
热情的戾发布了新的文献求助10
3秒前
热情的戾发布了新的文献求助10
4秒前
热情的戾发布了新的文献求助10
4秒前
热情的戾发布了新的文献求助10
4秒前
热情的戾发布了新的文献求助10
4秒前
热情的戾发布了新的文献求助10
4秒前
wang123发布了新的文献求助10
4秒前
小杰发布了新的文献求助10
5秒前
在水一方应助sxh采纳,获得10
5秒前
6秒前
6秒前
高分求助中
Continuum thermodynamics and material modelling 3000
Production Logging: Theoretical and Interpretive Elements 2500
Healthcare Finance: Modern Financial Analysis for Accelerating Biomedical Innovation 2000
Applications of Emerging Nanomaterials and Nanotechnology 1111
Covalent Organic Frameworks 1000
Les Mantodea de Guyane Insecta, Polyneoptera 1000
Theory of Block Polymer Self-Assembly 750
热门求助领域 (近24小时)
化学 医学 材料科学 生物 工程类 有机化学 生物化学 纳米技术 内科学 物理 化学工程 计算机科学 复合材料 基因 遗传学 物理化学 催化作用 细胞生物学 免疫学 电极
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 3481607
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3071658
关于积分的说明 9123400
捐赠科研通 2763408
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1516476
邀请新用户注册赠送积分活动 701579
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 700426