纳米孔测序和DNA条形码方法给个性化医疗带来希望
由于能够同时绘制数十种生物标记物，一种新方法可以改变对心脏病和癌症等疾病的检测。
目前，许多疾病都是通过血液测试来诊断的，血液测试寻找一种生物标志物(例如蛋白质或其他小分子)，或者最多寻找几种相同类型的生物标志物。
这种新方法是由伦敦帝国理工学院的科学家与牛津纳米孔技术公司(Oxford Nanopore)合作研究开发的，可以同时分析数十种不同类型的生物标志物。这可能会让临床医生收集更多有关患者疾病的信息。
例如，当前的心力衰竭测试寻找几种常见的蛋白质来判断是否存在这种情况。新方法能够额外检测 40 种不同类型的 miRNA 分子，这些分子有潜力用作一类新型生物标志物。它可以同时检查同一临床样本中的蛋白质、神经递质等小分子和 miRNA，为更精确的诊断提供全面的数据。
以这种方式使用健康参与者的血液进行新测试进行概念验证研究的结果今天发表在《自然纳米技术》上。
帝国理工学院化学系的共同第一作者卡罗琳·科赫 (Caroline Koch)表示：“导致心力衰竭的原因有很多种，但我们的测试有望提供一种低成本、快速的方法来找出这一点并帮助指导。 “这种结果只需不到一毫升的血液就可以实现。这也是一种适应性很强的方法，通过改变目标生物标志物，它可以用来检测包括癌症和神经退行性疾病在内的疾病的特征。”
帝国理工学院国家心肺研究所的共同第一作者 Ben Reilly-O'Donnell补充道：“在同一样本中同时监测不同类型分子的能力比传统分析方法具有明显的优势”。
DNA条形码
该测试的工作原理是将血液样本与 DNA“条形码”混合。这些是由短 DNA 序列组成的小标签，每个标签都编码一个独特的探针，旨在附着到不同的生物标记物上。样品和条形码混合后，所得溶液将被注入牛津纳米孔之前开发的低成本手持设备 - MinION中。
Oxford Nanopore 设备拥有一个流动池，其中包含一系列纳米孔(非常小的孔)，能够读取穿过它们的每个 DNA 条形码的电信号。该设备产生的复杂电信号由机器学习算法解释，以识别样本中存在的每种生物标记物的类型和浓度。
用于每次测试的 DNA 条形码都可以定制，特别是针对需要分析以表征所测试疾病的生物标志物。使用 DNA 条形码还可以消除复杂且耗时的样品制备过程，避免样品制备过程中引入样品偏差。
帝国理工学院化学系首席研究员Joshua Edel 教授表示：“通过与 Oxford Nanopore Technologies 合作，我们能够利用他们现有的平台并创新其使用方式，添加 DNA 条形码和机器学习技术，了解结果。”
同样来自帝国理工学院化学系的联合首席研究员亚历克斯·伊万诺夫博士表示：“原则上，我们已经接近实现一种适合临床的技术，从长远来看，我们希望它能够提供丰富的信息。为患有各种病症的患者提供个性化信息。”
未来发展方向
在证明这种方法可以成功测量健康患者血液中的 40 个 miRNA 分子后，该团队现在正在使用心力衰竭患者的临床样本来验证结果。像这样的定期测试还可以帮助临床医生建立个人患者常见血液生物标志物的基线。
该方法可能有助于通过两种方式加快诊断速度：除了一次测量更多的生物标志物外，它还可以帮助寻找新的生物标志物。虽然目前只有少数生物标志物经过验证可用于诊断心脏病，但通过同时测量 40 种感兴趣的 miRNA 类型，该团队还可以了解其中哪些是相关的，并且可以通过更多测试进行验证。
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