细胞外囊泡glycoRNA检测，可高准确率提升癌症诊断

近日，杂志Nature communications上发表了一篇题为“FRET imaging of glycoRNA on small extracellular vesicles enabling sensitive cancer diagnostics”的文章。在这项工作中，作者提出了一种双重识别Förster共振能量转移（drFRET）策略，对小细胞外囊泡（sEV）上的glycoRNA进行敏感、选择性的分析。使用drFRET，作者从7种癌细胞系中成功鉴定出5种sEV glycoRNA。在100例患者队列中，sEV glycoRNA谱在区分癌症和非癌症病例方面达到100%的准确率，在分类特定癌症类型方面达到89%的准确率。drFRET策略为sEV glycoRNA的成像和功能分析提供了一个多功能和敏感的平台，具有临床应用前景。

作者首先用实验证明了HeLa细胞及其分泌的sEV中存在glycoRNAs。为了实现对sEV上glycoRNAs的原位成像，作者开发了drFRET策略。该策略利用两种核酸探针（图a）：一种是特异性识别N-乙酰神经氨酸（Neu5Ac）的聚糖识别探针（GRPs），另一种是用于原位杂交的RNA结合探针（ISHPs）。当两种探针在10纳米以内的距离内时，会发生Forster共振能量转移，从而发出荧光信号。实验中，作者成功观察到了sEV表面GRP和ISHP之间的FRET信号。

作者制备了HER2蛋白特异性适配体功能化的微珠（fcPS）进行sEV的富集，捕获的sEV随后用于drFRET测定。使用PNGase F切割glycoRNA的聚糖部分导至cdFRET强度显著降低99 %，验证了drFRET在sEV glycoRNA检测中的特异性。

作者进一步实验结果显示，cdFRET强度与glycoRNA的数量呈正相关（图a），drFRET显示出105-109 ml−1的线性检测范围，LOD为7.7 × 104 ml−1（图b）。作者对来自7个癌细胞系的sEV进行了5种glycoRNA的原位FRET成像，并成功记录了相应的cdFRET信号（图c）。结果表明，来自不同细胞系的sEV glycoRNA的cdFRET信号表现出变异性。

作者通过drFRET评估了5种glycoRNAs对sEV（10 μl初始血清样本）的诊断潜力，包括88例癌症患者（乳腺癌、胰腺癌、肝癌、肠癌、肺癌和宫颈癌）和12例非癌症对照。结果显示，癌症组中FRET信号不同程度升高；在非癌组中cdFRET信号相对较弱。5种glycoRNA的组合有效地将患者和对照组分离成不同的簇（图a）。训练队列和验证队列中，使用ROC分析区分癌症与对照组的敏感性为100%，特异性为100% ，准确性为100%，曲线下面积（AUC）为1。相比之下，单个glycoRNA未能达到足够高的准确性（图b-c）。总的来说，drFRET鉴定了癌症中的多种glycoRNA改变，glycoRNA标记在精确的癌症筛查中表现出优异的性能（100%的准确性）。

作者接下来展示了sEV glycoRNA在多类别癌症分类中的潜力。结果显示，单个sEV特征不足以区分不同类型的癌症，5种glycoRNA的组合 sEVSUM在提供精确的癌症相关信息方面很有潜力。sEVSUM （glycoRNA）进行肿瘤分类，揭示了不同组间明显的空间隔离（图c）。在6种不同的癌症类型中，癌症诊断的总体准确率达到89%。总之，结果证明了临床上sEV多个glycoRNA作为精确诊断多种疾病的有希望的生物标志物的潜力。

在这项工作中，作者提出了一种双重识别Förster共振能量转移（drFRET）策略，对小细胞外囊泡（sEV）上的glycoRNA进行敏感、选择性的分析。使用drFRET，作者从7种癌细胞系中成功鉴定出5种sEV glycoRNA。在100例患者队列（6种癌症类型和非癌症对照）中，sEV glycoRNA谱在区分癌症和非癌症病例方面达到100%的准确率，在分类特定癌症类型方面达到89%的准确率。drFRET策略为sEV glycoRNA的成像和功能分析提供了一个多功能和敏感的平台，具有临床应用前景。

此研究有几个局限性。glycoRNA的cdFRET信号总体强度仍然相对较弱，可能是由于目标glycoRNA的表达水平较低。此外，drFRET可能捕获来自RNA结合的糖蛋白，RNA-糖蛋白交联，或接近但不共价连接的信号。此外，drFRET只能鉴定特定的glycoRNA，不适用于序列未知的glycoRNA。drFRET的临床实施将需要一个全面的系统，提供简化的样品工作流程、集成的仪器、强大的数据处理管道和解读算法。