Neuartige Methode zur Früherkennung von Krankheiten mit DNA-Tröpfchen

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Die Bildung wässriger Tröpfchen durch Flüssig-Flüssig-Phasentrennung (oder Koazervation) in Makromolekülen ist ein heißes Thema in der biowissenschaftlichen Forschung. Von diesen verschiedenen Makromolekülen, die Tröpfchen bilden, ist DNA ziemlich interessant, weil sie vorhersagbar und programmierbar ist, was Eigenschaften sind, die in der Nanotechnologie nützlich sind. Kürzlich wurde die Programmierbarkeit von DNA verwendet, um DNA-Tröpfchen zu konstruieren und zu regulieren, die durch Koazervation von sequenzdesignten DNAs gebildet werden.

Eine Gruppe von Wissenschaftlern an der Tokyo University of Technology (Tokyo Tech) unter der Leitung von Prof. Masahiro Takinoue hat ein computergestütztes DNA-Tröpfchen entwickelt, das spezifische Kombinationen chemisch synthetisierter Mikro-RNAs (miRNAs) erkennen kann, die als Biomarker von Tumoren fungieren. Unter Verwendung dieser miRNAs als molekularer Input können die Tröpfchen eine DNA-Logik-Rechenausgabe durch physikalische DNA-Tröpfchen-Phasentrennung liefern. Prof. Takinoue erklärt die Notwendigkeit solcher Studien: „Es wurde über Anwendungen von DNA-Tröpfchen in zellinspirierten Mikrokompartimenten berichtet. Obwohl biologische Systeme ihre Funktionen durch die Kombination von Biosensorik mit molekularlogischer Berechnung regulieren, ist keine Literatur zur Integration von DNA-Tröpfchen verfügbar molekulares Rechnen.“ Ihre Ergebnisse wurden in veröffentlicht Fortschrittliche Funktionsmaterialien.

Die Entwicklung dieses DNA-Tröpfchens erforderte eine Reihe von Experimenten. Zuerst entwarfen sie drei Arten von Y-förmigen DNA-Nanostrukturen, die als Y-Motive A, B und C bezeichnet werden, mit 3 klebrigen Enden, um A-, B- und C-DNA-Tröpfchen herzustellen. Typischerweise verbinden sich ähnliche Tröpfchen automatisch, während zum Verbinden unähnlicher Tröpfchen ein spezielles „Linker“-Molekül erforderlich ist. Also verwendeten sie Linkermoleküle, um das A-Tröpfchen mit den B- und C-Tröpfchen zu verbinden; diese Linkermoleküle wurden AB- bzw. AC-Linker genannt.

In ihrem ersten Experiment bewerteten sie die „UND“-Operation in der AB-Tröpfchenmischung, indem sie 2 Eingabe-DNAs einführten. Bei dieser Operation wird das Vorhandensein von Input als 1 aufgezeichnet, während sein Fehlen als 0 aufgezeichnet wird. Die Phasentrennung der AB-Tröpfchenmischung erfolgte nur bei (1,1), was bedeutet, dass beide Input-DNAs vorhanden sind, was auf eine erfolgreiche Anwendung des UND hindeutet Betrieb. Im Anschluss an diese Studie beschlossen die Wissenschaftler, Brustkrebs-Tumormarker, miRNA-1 und miRNA-2, als Eingaben für die UND-Operation in die AC-Tröpfchenmischung einzuführen. Die UND-Operation war erfolgreich, was bedeutet, dass das Computer-DNA-Tröpfchen die miRNAs identifizierte.

In nachfolgenden Experimenten demonstrierte das Team simultane UND- sowie NICHT-Operationen in der AB-Mischung mit miRNA-3- und miRNA-4-Brustkrebs-Biomarkern. Schließlich erstellten sie eine ABC-Tröpfchenmischung und führten alle 4 Brustkrebs-Biomarker in diese Lösung ein. Die Phasentrennung im ABC-Tröpfchen hing von der Linkerspaltung ab, was zu einer Zweiphasentrennung oder einer Dreiphasentrennung führte.

Diese Eigenschaft des ABC-Tröpfchens ermöglichte es den Forschern, die Fähigkeit zu demonstrieren, eine Reihe bekannter Krebs-Biomarker oder Marker von 3 Krankheiten gleichzeitig zu erkennen. Prof. Takinoue, der auch korrespondierender Autor ist, sieht ein enormes Potenzial für computergestützte DNA-Tröpfchen. Ihm zufolge: „Wenn ein DNA-Tröpfchen entwickelt werden kann, das mehrere Ein- und Ausgänge integrieren und verarbeiten kann, können wir es in der Früherkennung von Krankheiten sowie in Medikamentenabgabesystemen verwenden. Unsere aktuelle Studie dient auch als Sprungbrett für die Forschung zur Entwicklung intelligenter künstliche Zellen und molekulare Roboter.“

Mehr Informationen:
Jing Gong et al, Computational DNA Droplets Recognition miRNA Sequence Inputs Based on Flüssig-Flüssig-Phasentrennung, Fortschrittliche Funktionsmaterialien (2022). DOI: 10.1002/adfm.202202322

Bereitgestellt vom Tokyo Institute of Technology

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