Precise Identification and Profiling of Surface Proteins of Ultra Rare Tumor Specific Extracellular Vesicle with Dynamic Quantitative Plasmonic Imaging

表面等离子共振 胞外囊泡 细胞外小泡 材料科学 纳米技术 免疫分析 寡核苷酸 化学 生物物理学 纳米颗粒 微泡 生物 抗体 细胞生物学 生物化学 小RNA 基因 免疫学
作者
Chunhui Zhai,Jiang Long,Jie He,Zheng Yan,Boqian Wang,Jiaying Xu,Yuting Yang,Lai Jiang,Hui Yu,Xianting Ding
出处
期刊:ACS Nano [American Chemical Society]
卷期号:17 (17): 16656-16667 被引量:31
标识
DOI:10.1021/acsnano.3c02853
摘要

Specific detection of tumor-derived EVs (tEVs) in plasma is complicated by nontumor EVs and non-EV particles. To accurately identify tEVs and profile their surface protein expression at single tEV resolution directly with clinical plasma is still an unmet need. Here, we present a Dynamic Immunoassay for Single tEV surface protein Profiling (DISEP), a kinetic assay based on surface plasmon resonance microscopy (SPRM) for specific single tEV profiling. DISEP adopts a pair of low-affinity oligonucleotide probes to respectively label EV surface proteins and functionalize an SPRM biosensor interface. tEVs labeled with the oligonucleotide probes possess distinctive binding kinetics from nonspecific particles in plasma, which permits accurate digital plasmonic counting of single EVs. We demonstrate DISEP for recognizing target EVs among 350-fold background plasma particles with high sensitivity (4677 EVs per μL). Clinical plasma samples were analyzed to discriminate between pancreatic cancer patients (n = 40) and healthy donors (n = 45). With a panel of biomarker signatures (EpCAM, HER2, and GPC1), DISEP only requires 10 μL primary sample from each donor to classify tumor patients with an area under the curve of 0.98. DISEP provides a highly specific EV detection and surface protein profiling strategy for early cancer diagnosis.
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
Nene完成签到 ,获得积分10
刚刚
科目三应助dde采纳,获得10
2秒前
xue完成签到 ,获得积分10
7秒前
真人完成签到 ,获得积分10
9秒前
大欢完成签到 ,获得积分10
10秒前
zhy_methane完成签到 ,获得积分10
11秒前
她的城完成签到,获得积分0
12秒前
gj2221423完成签到 ,获得积分10
13秒前
啦啦完成签到 ,获得积分10
16秒前
乔杰完成签到 ,获得积分10
18秒前
Gin完成签到 ,获得积分10
24秒前
柯柯完成签到 ,获得积分10
25秒前
整齐白秋完成签到 ,获得积分10
28秒前
赘婿应助陈补天采纳,获得10
29秒前
李橙汁完成签到 ,获得积分10
30秒前
dante完成签到,获得积分10
33秒前
yong完成签到 ,获得积分10
33秒前
财神爷的小跟班完成签到 ,获得积分10
34秒前
36秒前
郝靖儿完成签到,获得积分20
39秒前
Xuan完成签到,获得积分10
40秒前
miracloon完成签到,获得积分10
41秒前
陈补天发布了新的文献求助10
41秒前
dante发布了新的文献求助10
43秒前
阿白完成签到 ,获得积分10
47秒前
MM完成签到 ,获得积分10
48秒前
Hase完成签到 ,获得积分10
50秒前
青青河边草完成签到,获得积分10
51秒前
GankhuyagJavzan完成签到,获得积分10
52秒前
1分钟前
5易6完成签到 ,获得积分10
1分钟前
dde发布了新的文献求助10
1分钟前
123完成签到 ,获得积分10
1分钟前
磁吸计划完成签到 ,获得积分10
1分钟前
brebre完成签到 ,获得积分10
1分钟前
WSY完成签到 ,获得积分10
1分钟前
幸福妙柏完成签到 ,获得积分10
1分钟前
cnkly完成签到,获得积分10
1分钟前
求知小生完成签到 ,获得积分0
1分钟前
Twila完成签到 ,获得积分10
1分钟前
高分求助中
Markov Chain Monte Carlo 10000
(应助此贴封号)【重要!!请各用户(尤其是新用户)详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
Common Foundations of American and East Asian Modernisation: From Alexander Hamilton to Junichero Koizumi 5000
Matrix Methods in Data Mining and Pattern Recognition Second Edition 610
政治传播过程中的外交与说服——以中苏友好协会为例的历史考察 566
Discerning Saints: Moralization of Intrinsic Motivation and Selective Prosociality at Work 500
Handbuch Trainingswissenschaft – Trainingslehre 500
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 纳米技术 工程类 有机化学 化学工程 生物化学 计算机科学 内科学 物理 复合材料 催化作用 细胞生物学 无机化学 光电子学 物理化学 电极 基因
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 7579447
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 9158945
关于积分的说明 19593157
捐赠科研通 7162169
什么是DOI,文献DOI怎么找? 3265695
关于科研通互助平台的介绍 2430692
邀请新用户注册赠送积分活动 2256497