可准确反映患者生理病理状态的分子分型是发展精准医学的基础。近年来，研究者利用DNA分子反应发展了一系列基于单一维度生物标志物的分子分类器，例如mRNA分子分类器以及microRNA分子分类器。但疾病的发生发展与核酸、蛋白质、代谢小分子等多维度生物分子相关，迫切需要构建基于多维度生物标志物分子的分类器。由于不同维度的生物标志物分子具有高度的异质性，构建多维度生物标志物分子分类器存在很大挑战。
近日，上海交通大学化学化工学院樊春海院士、杨秀荣院士、左小磊教授等人在 Nature 子刊 Nature Nanotechnology上发表了题为：DNA-framework-based multidimensional molecular classifiers for cancer diagnosis 的研究论文。
该研究发展了框架核酸生物传感平台，在此基础上研制了可用于疾病分型的分类器，并通过对多维度生物标志物（核酸、蛋白质以及小分子）的分类分析实现了前列腺癌精准诊断。
研究团队基于框架核酸的可编程特性发展了类原子精度的信号报告体系（PAN reporter）（图1），可将多维度生物标志物分子结合事件进行信号转化与统一，进一步可实现多维生物标志物分子信息高精度的权重赋予与信号转化。
该研究发现，该信号报告体系，可在单分子、单颗粒水平实现对荧光分子、酶分子以及纳米颗粒等多种信号报告基团的化学计量比控制，实现了包括microRNA、mRNA、蛋白以及小分子等多种生物标志物的信号转化。研究团队通过对3个维度下的6种生物标志物的信号转化与分类分析实现了前列腺癌的精准诊断。
图1. 基于框架核酸生物传感的分子分类器
这项工作依托转化医学国家重大科技基础设施，在樊春海、杨秀荣院士的指导下，左小磊教授带领由上海交通大学分子医学研究院、转化医学研究院、化学化工学院和附属仁济医院泌尿外科组成的联合团队共同完成，并得到了国家自然科学基金委基础科学中心项目、国家杰出青年科学基金、科技部国家重点研发计划等项目的资助。
论文链接：
https://www.nature.com/articles/s41565-023-01348-9
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