STAR-CRISPR:一种“一锅法”超高特异性CRISPR技术,用于快速、可视化地检测单核苷酸变异(SNV)并进行基因分型,适用于即时诊断场景

《Talanta》:STAR-CRISPR: a one-pot ultraspecific CRISPR strategy for rapid, visualized SNV detection and genotyping in point-of-care diagnostics

【字体: 时间:2026年05月30日 来源:Talanta 6.1

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  刘电伟|马国秀|白琳琳|郭凯明|王婷|江朝阳|钱峰|王远晨|庞亚楠|邹文斌|王瑞上海浦东医院医学研究与创新中心,人类表型研究所,遗传与复杂表型发育国家重点实验室,复旦大学生命科学学院,上海200438,中国摘要单核苷酸变异(SNV)作为疾病诊断和个性化治疗的关键生物标志物,在快速

  
刘电伟|马国秀|白琳琳|郭凯明|王婷|江朝阳|钱峰|王远晨|庞亚楠|邹文斌|王瑞
上海浦东医院医学研究与创新中心,人类表型研究所,遗传与复杂表型发育国家重点实验室,复旦大学生命科学学院,上海200438,中国

摘要

单核苷酸变异(SNV)作为疾病诊断和个性化治疗的关键生物标志物,在快速准确检测方面面临挑战。本研究开发了一种名为STAR-CRISPR的单管加速SNV识别策略,可在20分钟内完成SNV检测。该方法将等温扩增和CRISPR/Cas12b切割系统集成在一个反应体系中,结果可以直接用肉眼观察到。该方法能够准确区分单碱基差异,并能在高背景干扰下检测到低至1%的突变。我们通过测试70例特发性慢性胰腺炎、胰腺癌和急性髓系白血病的临床样本验证了该方法的有效性。结果显示,该方法与下一代测序结果的一致性达到100%,证明了其良好的准确性和可靠性。为了进一步促进即时诊断,我们开发了集成微型微流控芯片,大大简化了样本识别并便于结果的解释。STAR-CRISPR与微流控平台的结合不仅能够识别SNV,还能同时进行野生型、纯合型和杂合型突变的可视化基因分型。因此,所提出的策略具有准确性、快速性和多功能性,在下一代分子诊断中具有巨大潜力。

引言

由基因变异引起的疾病对人类健康构成重大挑战。单核苷酸变异(SNV)是指特定DNA位置上的单个核苷酸变化,是最常见的基因变异形式[1]。大量研究表明,SNV与多种病理状况相关,包括遗传疾病、癌症进展和传染病的易感性[2, 3]。例如,KRAS基因第12位密码子处的SNV在多种癌症中很常见,占胰腺癌(PC)突变病例的88.8%[4]。因此,检测与癌症相关的SNV为早期癌症筛查提供了有希望的途径。此外,某些SNV在预后和治疗中起着关键作用。例如,耐药性FLT3基因的D835Y/H/V突变对急性髓系白血病(AML)患者具有重要的治疗价值[5]。在慢性胰腺炎(一种复杂的遗传疾病模型)中,检测致病热点突变SPINK1 c.194+2T>C具有重要的诊断、预后和治疗意义。在特发性慢性胰腺炎(ICP)患者中,携带纯合突变个体的风险比携带杂合突变个体高5倍,且纯合突变携带者的发病中位年龄比杂合子早约10年[6]。携带SPINK1 c.194+2T>C突变的患者与没有突变的患者相比,胰腺癌风险不同[7]。此外,检测这种突变有助于识别潜在的基因治疗候选者[8]。因此,SNV检测技术的发展对于提高临床诊断和治疗水平以及促进预防医学的发展具有重要意义。
目前,SNV检测在各种医疗应用中受到了更多关注。在基于社区的疾病筛查项目中,迫切需要快速便捷的即时诊断方法,以便及时识别具有特定SNV相关疾病风险的个体。这有助于及时干预和跟踪疾病进展。此外,在急诊科或重症监护室等临床环境中,医生需要快速的SNV基因分型结果以做出即时治疗决策。这种时间敏感的情况突显了基于即时诊断的SNV检测的重要性。尽管临床需求迫切,但目前主流的SNV检测方法(如Sanger测序(FGS)、下一代测序(NGS)、实时定量聚合酶链反应(qPCR)、扩增抗性突变系统PCR(ARMS-PCR)和液滴数字PCR(ddPCR)仍存在显著局限性。这些方法的主要共同挑战包括高成本和复杂的工作流程[9]。此外,FGS的检测限(LOD)相对较高,约为10%,限制了其识别低丰度突变的能力[10]。NGS的周转时间较长(约10天),无法满足及时的临床决策需求[11]。虽然qPCR、ARMS-PCR和ddPCR可以提供快速结果(2~4小时),但它们仍然依赖于昂贵的设备和复杂的操作流程[12, 13, 14]。在这种背景下,开发一种灵敏、快速、成本效益高且用户友好的SNV检测平台对于满足更多场景的需求至关重要。
十年来,革命性的CRISPR/Cas(规律间隔短回文重复序列/CRISPR相关)系统为SNV检测带来了新的思路。它依赖于RNA引导的效应器(包括Cas13a~d的RNase和Cas12a~f的DNase)以及编程引导RNA(gRNA)的协同作用。当识别到目标序列时,Cas酶被激活,导致单链(ss)DNA或ssRNA探针的非特异性切割,从而产生可检测的信号[15, 16, 17]。鉴于Cas酶对其目标的解离常数处于皮摩尔级别,将CRISPR与核酸扩增技术(如HOLMES低成本多功能高效系统、DNA内切酶靶向CRISPR报告系统(DETECTR)和特定高灵敏度酶报告系统unLOCKing(SHERLOCK))结合使用,已成为实现灵敏检测的最佳策略[18, 19, 20, 21]。最近的进展进一步推动了该领域的发展,包括用于多重检测的微流控空间编码[22, 23, 24]、用于增强信号输出的高阶核酸探针[25]以及用于单核苷酸变异区分的系统策略[26]。尽管取得了这些成就,大多数现有的基于CRISPR的检测方法仍需要多步骤的液体处理,因为核酸扩增和CRISPR/Cas切割反应不兼容[27, 28]。一些研究报道了单管CRISPR方法,这些方法利用光控或温度调节机制来调节Cas酶活性,从而简化了操作流程[29, 30, 31]。然而,这些依赖外部物理控制的方法需要专门的设备和熟练的操作人员,从而限制了其在资源有限环境中的应用。此外,一些研究人员开发了无需复杂仪器和培训操作人员的单管CRISPR方法[32, 33, 34, 35]。然而,大多数方法需要较长的孵育时间,且无法区分单碱基突变。因此,迫切需要开发一种创新的单管CRISPR检测策略,能够在单管内30分钟内完成快速检测,操作简便,无需复杂仪器,并具有高特异性的SNV识别能力。
在这里,我们介绍了STAR-CRISPR(通过RPA-CRISPR实现单管加速SNV识别),这是一种新型的一步法策略,能够超特异性和快速地检测人类基因组SNV。该方法将等温扩增与CRISPR/Cas12b系统集成在一个反应体系中,可在20分钟内完成检测。为了评估其临床适用性,我们将该方法应用于ICP、胰腺癌和白血病患者的临床样本中检测SNV。此外,为了更方便即时诊断,我们设计了便携式微流控芯片,具有集成的并行检测腔室,以实现SNV检测和野生型、纯合型和杂合型变异的同步可视化基因分型。这种设计允许通过肉眼观察直观地解释SNV状态,无需专用仪器。STAR-CRISPR平台以其快速反应动力学、单核苷酸区分精度和用户友好的格式,解决了即时诊断中的关键未满足需求。

章节片段

材料与试剂

所有寡核苷酸片段和质粒均由Sangon Biotech(上海,中国)生产。HiScribe T7 RNA合成试剂盒和DNase I由New England Biolabs(美国马萨诸塞州)提供。AapCas12b和AsCas12a购自Tolobio(上海,中国)。Taq HS DNA聚合酶和RNase抑制剂购自Takara(大连,中国)。核酸提取试剂购自Tiangen Biotech(北京,中国)。TwistAmp Basic试剂盒购自TwistDx Ltd.(英国阿尔斯特)。HiPure

STAR-CRISPR方法的合理设计

STAR-CRISPR方法的检测流程如图1所示。首先,重组酶和序列特异性引物组装成核蛋白复合物。该复合物识别目标DNA上的同源区域并催化链侵入和交换反应。这一过程将非目标链置换,形成由单链DNA结合蛋白(SSBs)稳定的置换环,防止重新结合并防止核酸酶降解。然后DNA聚合酶

讨论

本研究提出的STAR-CRISPR方法通过等温扩增、CRISPR高特异性识别和微流控芯片模块的深度融合,构建了一种高效、准确且用户友好的SNV检测范式。在方法学层面,STAR-CRISPR结合了等温扩增的温和反应条件和快速反应速率以及CRISPR/Cas12b的单碱基分辨能力,直接靶向DNA序列并精确识别目标

结论

本研究成功开发了一种新型STAR-CRISPR方法用于SNV识别,具有以下优势:(1)该方法快速高效,在等温条件下仅需20分钟即可完成检测,大大缩短了检测时间,满足了即时诊断的要求。(2)该方法具有超高特异性和灵敏度,能够准确区分单碱基突变,并能在高背景中检测到低至1%的突变

CRediT作者贡献声明

郭凯明:验证、方法学、数据分析。王远晨:验证、方法学、数据分析。钱峰:验证、方法学、数据分析。江朝阳:验证、方法学、数据分析。王婷:验证、方法学、数据分析。刘电伟:撰写——原始草稿、方法学、数据分析、数据管理。王瑞:撰写——审稿与编辑、可视化、软件、资源管理、概念构思。邹文斌:撰写——审稿与编辑

数据可用性声明

本研究生成或分析的所有数据均包含在本文(及其补充信息文件)中。

利益冲突

作者声明他们在本论文中没有竞争性财务利益。

利益冲突声明

? 作者声明他们没有已知的可能影响本文工作的竞争性财务利益或个人关系。

致谢

本工作得到了国家自然科学基金(32371521、32172285、82300220、82222012)、复旦大学的人类表型数据中心以及上海市科技重大项目(2023SHZDZX02)的支持。
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