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華東師范大學裴浩教授Angew. Chem. Int. Ed.:用于細菌表型鑒定的DNA分子探針

引言

超靈敏檢測和病原體的快速鑒定對于通過用適當的抗生素治療來改善患有細菌感染的患者的存活率是至關重要的。目前細菌血液培養的臨床標準需要大量的血液樣本和繁瑣的培養和微生物表型鑒定,并且整個鑒定過程非常耗時(幾天甚至幾周)并且通常取決于操作者的專業知識。作為替代方案,一些基因型方法,例如實時聚合酶鏈反應(PCR)和熒光原位雜交(FISH)可以有效地將測定時間減少至血培養陽性后數小時(約6-10小時)。然而,有限的檢測靈敏度和特異性以及由大量周圍非目標物種產生的高背景信號仍然阻礙它們的廣泛使用。然而,所有這些常規方法在一定程度上涉及復雜和費力的樣品處理(例如細胞培養,細胞裂解,核酸提取和PCR擴增),使得臨床樣品的高通量分析難以進行。另外,多種細菌病原體可以共存,但通常在血液中以低水平存在(例如,<1-100CFU/mL)。因此,非常需要開發用于臨床診斷中病原菌的高通量鑒別的快速,多重和超靈敏方法。

基于液滴的微流體技術為單細胞水平的高靈敏度生物檢測和分析提供了一個很有前途的平臺,例如基因組分析,分泌表型篩選和多重染色質相互作用分析。鑒于其能夠通過物理和化學隔離將少量細胞限制在離散液滴中,這種方法也適用于細菌檢測,可以直接從稀釋血液中快速檢測細菌,具有單細菌敏感性。然而,由于缺乏有效的信號放大,該方法不允許檢測病原體的低豐度生物標記物。此外,對于多種病原體和易感性模式的同時鑒定和多重檢測仍然是一個巨大的挑戰。雖然標記具有不同熒光顏色的多個傳感器將允許同時多路檢測多種病原體,但是它們的多路復用能力通常受到可在有效范圍內明確檢測到的有限數量的光譜顏色的限制。因此,開發用于基于液滴的病原體檢測的超多重策略是非常需要的。

成果簡介

近日,華東師范大學裴浩教授課題組提出了一種平臺技術,可用于超高通量細菌檢測的一步法,快速和超多重方法。SDwalkers允許將具有熒光強度和發射波長的液滴編碼用于同時識別和多重檢測病原體的二維(2D)條形碼。該策略將極大地擴展基于液滴微流體的多路復用能力,用于細菌檢測并有益于其他生物測定應用。此外,SDwalkers的酶驅動級聯反應提供了兼容的信號放大程序,大大提高了檢測活細菌的靈敏度,同時具有單細菌適用性,而不會犧牲多重信號放大的質量。值得注意的是,作者成功地將這種SDwalker-Drop策略與商業流式細胞儀(FCM)整合用于臨床樣品分析,其結合了液滴微流體用于快速檢測的益處,用于超多重液滴編碼和超靈敏生物測定的SDwalkers以及用于多參數FCM的多參數FCM超高通量篩選??偠灾琒Dwalker-Drop平臺為多重分子檢測提供了強大的工具,有利于臨床診斷,環境分析和精準醫學。該成果以題為“Stochastic DNA Walker in Droplets for Super-Multiplex Bacteria Phenotype Detection”發表在Angew. Chem. Int. Ed.上。

【圖文導讀】

Figure 1.用于超復合細菌表型的SDwalker-Drop平臺的示意圖

Figure 1.用于超復合細菌表型的SDwalker-Drop平臺的示意圖

Figure 2.基于SDwalker的傳感器用于細菌檢測

Figure 2.基于SDwalker的傳感器用于細菌檢測

(a)SDwalker傳感器的工作原理

(b)通過TIRF實時監測單個SDwalker傳感器

(c)SDwalker在不同濃度的MRSA存在下的熒光響應

(d)SDwalker對不同細菌的熒光響應

Figure 3.使用基于SDwalker-Drop的顏色或強度編碼條形碼對細菌進行多重分析

使用基于SDwalker-Drop的顏色或強度編碼條形碼對細菌進行多重分析

(a)分別記錄在藍色,綠色和紅色通道中的顏色編碼條形碼的熒光光譜和圖像

(b)用于細菌的超多重分析的強度編碼條形碼的示意圖

(c)通過強度編碼條形碼可視化分析結果,以鑒定含有不同細菌類型的混合物

(d)樣品S1-S7的熒光強度

Figure 4. 使用基于SDwalker-Drop的顏色和強度編碼條形碼進行實際樣品分析

使用基于SDwalker-Drop的顏色和強度編碼條形碼進行實際樣品分析

(a)用于實際樣本分析的SDwalker-Drop方案

(b)六個實際樣品的熒光強度的散點圖

【小結】

在這個工作中,作者開發了一種基于SDwalker-Drops的超級多路復用編碼技術。這種用于細菌分析的方法具有獨特的優點:(i)由于酶信號放大,酶驅動的SDwalker能夠以高靈敏度進行細菌檢測。(ii)這種與微流體技術集成的SDwalker實現了高度可編程和可視化的條形碼編碼方法。(iii)顏色和強度編碼條形碼是通過調整染料的顏色和調節響應目標的SDwalkers種類的數量來構建的,這克服了傳統顏色編碼方法的光譜重疊,并用理論編碼實現細菌的超多重分析,細菌表型檢測和鑒定有20種不同的模式。此外,通過與商業FCM的整合,我們證明了這種方法的可行性,以及在實際樣品分析中的高特異性和識別準確性。因此,設想該SDwalker-Drop在生物醫學研究和臨床診斷中具有有希望的應用。

Stochastic DNA Walker in Droplets for Super-Multiplex Bacteria Phenotype Detection

(Angew. Chem. Int. Ed., 2019, DOI: 10.1002/anie.201906438)

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