从复杂生物体液中高效、无偏地分离小细胞外囊泡(sEVs),仍是临床诊断领域的一大瓶颈。
2026年5月14日,华中科技大学徐丽、余旭、王志华共同通讯在Advanced Science(IF=14.1)在线发表题为A Bioinspired Three-Dimensional High-Curvature Nano-Interface Integrated Microfluidic Chip for Small Extracellular Vesicles Enrichment and Machine Learning-Assisted Prostate Cancer Precision Diagnosis的研究论文。
本研究构建了一种仿生微流控芯片,该芯片集成三维高曲率二氧化钛纳米界面(3DHic‑TiO₂)并修饰生物素化人工插入肽(BAIP),可实现小细胞外囊泡的快速富集。通过电喷雾法制备的碗状二氧化钛纳米球,可形成与小细胞外囊泡尺寸、曲率相匹配的拓扑纳米捕获结构,实现高效的尺寸选择性捕获。结合BAIP介导的膜亲和作用与人字形微结构诱导的混沌混合效应,该BAIP‑TiO₂‑Chip可在5分钟内实现90%以上的捕获效率。
氧化还原响应型BAIP变体可温和释放结构完整的小细胞外囊泡,用于后续分析。将BAIP‑TiO₂‑Chip应用于临床前列腺癌(PCa)患者血浆样本时,基于质谱的蛋白质组学分析共鉴定出110种差异表达的囊泡相关蛋白,其中包含参与免疫调控与细胞黏附的候选标志物;同时可对囊泡内PSA、PSMA信使RNA(mRNA)进行同步定量检测。借助机器学习构建提升决策树模型,区分前列腺癌、良性病变与健康人群的诊断准确率达80%。
本研究搭建了可用于小细胞外囊泡分离的多功能平台,可同时实现转录组mRNA分析与蛋白质组学检测,为前列腺癌早期诊断提供了新的分子机制依据。
从复杂基质中高效、选择性地分离目标分析物,是实现可靠分析流程的核心难题,而先进界面的合理设计对提升捕获效率、特异性及检测可靠性至关重要。尽管相关研究已取得一定进展,但现有界面构建策略往往难以同时满足上述全部要求。
研究人员已尝试采用微流控辅助传质、多价配体组装、刺激响应型释放体系等方法应对该挑战,然而这些手段通常仅侧重单一性能指标,尚未能在单一界面平台上整合亲和性、选择性与可逆性形成综合解决方案。
为解决上述问题,研究人员提出一种极具前景的策略:构建仿生三维高曲率微/ 纳米界面,模拟目标物的形态与尺寸。通过制备与目标分析物结构特征相匹配的界面,该体系可提高识别精准度,显著提升检测灵敏度与选择性。尽管该类人工界面具备选择性结合的结构优势,但其性能可通过与微流控平台联用进一步提升。
微流控芯片可精准调控流体动力学,增强分析物与功能化界面的相互作用。二者联用形成协同体系,受限的流体环境可放大仿生界面的几何识别与化学识别能力,实现超出单一组分叠加效应的优异性能。微流控通道内的微尺度流体环境可提高目标分析物与结构化界面的碰撞频率,不仅提升对稀有靶标的捕获效率,还可减少样品用量、缩短处理时间。
小细胞外囊泡(sEVs)包括外泌体与微囊泡,是多种细胞分泌的纳米级脂双层囊泡,参与细胞间通讯、免疫调控及肿瘤进展、转移等病理过程。由于富含蛋白质、脂质、RNA等疾病特异性生物分子,小细胞外囊泡已成为早期诊断、预后评估及疗效监测的潜在生物标志物,受到广泛关注。
但从血浆、尿液等复杂生物基质中高效分离并分析小细胞外囊泡仍存在诸多挑战。为实现小细胞外囊泡的高效捕获,界面设计需优先考虑与囊泡的结构适配性,尤其在尺寸与曲率方面。已有多项研究证实该策略用于小细胞外囊泡捕获的可行性。
然而,小细胞外囊泡或纳米球的自组装过程复杂、印迹步骤繁琐、模板去除困难,在很大程度上限制了该类技术的规模化应用与实际推广。
BAIP‑TiO₂‑Chip 用于sEVs分离与释放的原理示意图(图源自Advanced Science)
本研究设计并制备了仿生三维高曲率二氧化钛纳米界面(3D Hic‑TiO₂界面),并将其集成于微流控芯片(TiO₂‑Chip)中,用于小细胞外囊泡的分离与富集。利用静电纺丝技术可规模化制备碗状二氧化钛纳米球三维界面,该界面具有高密度结合位点,且拓扑结构与小细胞外囊泡的尺寸、曲率高度适配。
进一步采用本团队前期开发的生物素修饰人工插入肽(BAIP)对界面进行功能化修饰,以增强界面对小细胞外囊泡的特异性与结合亲和力。最终构建的微流控芯片(BAIP‑TiO₂‑Chip)可实现小细胞外囊泡的快速、无偏、高效捕获。
该平台可实现小细胞外囊泡的高通量分离与高效回收,适用于后续功能研究及多维度分析,助力挖掘小细胞外囊泡功能及肿瘤新型生物标志物。此外,本研究将 BAIP‑TiO₂‑Chip 用于前列腺癌(PCa)患者血浆中小细胞外囊泡的分离,实现囊泡内多种 mRNA 的同步检测。
借助机器学习,基于筛选得到的 4 个特征构建提升决策树模型,提高了前列腺癌的诊断准确率,测试集总体准确率达 80%。本研究为构建适配目标分析物理化特征的仿生界面提供了概念验证策略,可为开发适用于多类生物医学应用的高效、特异性分离平台提供广阔思路。
参考消息:https://doi.org/10.1002/advs.202521178