基于CD44和ESA介导的乳腺癌干细胞多靶向分子成像的实验研究

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    81271629
  • 项目类别:
    面上项目
  • 资助金额:
    70.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    H2706.分子影像
  • 结题年份:
    2016
  • 批准年份:
    2012
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2013-01-01 至2016-12-31

项目摘要

Breast cancer stem cells (BCSCs) are the chief culprit in development,invasion,and recurrence of breast cancers. The efficacy of single targeted therapy for breast cancer is poor due to multi-genetic variation,so targeted therapy for the BCSC based on multiple targets will be a new trend for breast cancer treatment. Therefore,in vivo molecular imaging based on multiple targets for the BCSCs is significant in clinic. In our earlier experiment,paramagnetic gadolinium (Gd3+) coupling of different size of the non-cadmium quantum dots (QDs) were successfully prepared for producing bi-mode nanoparticles (pQDs) of MR-fluorescence imaging,yielding different wavelengths due to the different diameters of QDs such as QD700 and QD800. BCSCs and models of BCSC-bearing mice were respectively and successfully isolated and established. On the basis of a new conjugated dual-mode nanoparticle (pQDs),the monoclonal antibodies of CD44 and ESA are respectively labeled with pQD700 and pQD800 in order to build a kind of bi-targeted and bi -mode molecular probe (pQD700-CD44mAb and pQD800-ESAmAb) with high sensitivity and strong targeting. With three-dimensional quantitative in vivo fluorescence imager and high-field MR scanner,BCSCs will be imaging and the different targets will be visually distinguished in vivo via dual-targeted probe. Thereby,the information of BCSCs in tumors and sentinel nodes including position,content,distribution and other results can be obtained and compared with the results of electron microscopy and immunohistochemistry. This project,through exploring BCSCs with multi-targeted imaging and quantitative analysis,aims at providing a new strategy for targeted diagnosis and therapy of breast cancer.
乳腺癌干细胞(BCSC)是乳腺癌发生、侵袭和复发的主要因素,目前单一靶标的肿瘤靶向治疗对多基因变异的乳腺癌疗效不佳,针对BCSC的多靶向治疗将是乳腺癌治疗的一个新方向。因此,对BCSC进行活体多靶向分子成像具有重要意义。本课题组前期将顺磁性钆(Gd3+)偶联不同粒径的非镉量子点(QDs)成功制备了不同波长的MR-荧光双模态纳米颗粒(pQDs),并在成功分离BCSC和构建乳腺癌动物模型基础上,拟采用CD44和ESA单克隆抗体分别标记pQDs,构建两种敏感性高、靶向性强的双模态分子探针(pQD700-CD44mAb和pQD800-ESAmAb)。借助高场MR和三维定量荧光成像仪,对BCSC进行活体成像并对不同靶标进行可视化区分,将获得的乳腺癌及前哨淋巴结中BCSC含量、分布等定量信息与电镜、免疫组化进行对照印证。本项目通过研究BCSC活体多靶向成像及定量分析,旨在为乳腺癌多靶向诊治提供新策略。

结项摘要

本项目通过构建靶向于乳腺癌干细胞(BCSC)的磁共振-近红外荧光双模态分子探针,并制备能在同一激发光下呈现不同荧光的靶向于BCSC不同靶标的两种双模态探针,以达到对乳腺癌中BCSC靶向成像及可视化区分靶标的目的。主要结果:(1)采用相对无毒的非镉量子点,调控合成工艺参数、筛选合适配体,及惰性生物蛋白BSA表面修饰改性,并通过方法改良抑制了量子点制备过程中蓝移现象。制备出了单分散性好、结晶度高、荧光效率佳、发射波长可调的非镉亲水性核壳量子点(QDs)。(2)将QDs与Gd偶联,合成了具有更高T1驰豫率、同一激发光下产生不同颜色荧光的顺磁性非镉量子点pQDs,pQDs再偶联单克隆抗体,进而构建了能靶向结合于BCSC细胞膜上CD44与ESA的分子探针。经一系列实验证实,分子探针具有较高成像敏感性、靶向特异性及生物安全性。(3)成功分离出CD44+/CD24-、CD44+/ ESA+/CD24-的BCSC,其具有在无血清培养液中成球生长并无限传代的能力。将该BCSC种植裸鼠皮下及乳腺原位,成功构建了富含BCSC的荷瘤裸鼠乳腺癌模型。(4)首次针对乳腺癌干细胞进行体外细胞及在体荷瘤乳腺癌的MR-荧光双模态靶向分子成像和定量分析。并利用同一激发光下产生不同颜色荧光的两种靶向探针对不同靶标进行可视化区分。.本项目研究结果的科学意义在于:(1)为肿瘤早期诊断和分级提供“新模式”。利用可视的影像学方法,以BCSC在瘤组织中所占比例进一步对肿瘤进行评价,可更科学全面地反映乳腺癌的生物学行为,评估转移概率、预后等;(2)为肿瘤治疗提供精确信息,为疗效提供新的评估方法。依据乳腺癌及前哨淋巴结中的BCSC,来制定治疗计划,以及依据BCSC灭活和残存情况,来早期无创性评价治疗疗效,及时调整并加强针对BCSC的治疗方案,将可能更有效预防乳腺癌复发和转移。

项目成果

期刊论文数量(10)
专著数量(0)
科研奖励数量(1)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
基于体素内不相干运动的扩散加权成像对乳腺肿块病灶良恶性的诊断价值
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2016
  • 期刊:
    临床放射学杂志
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    刘学玲;姜新宇;郭瑜江;方向明
  • 通讯作者:
    方向明
Site-Specific Biomimetic Precision Chemistry of Bimodal Contrast Agent with Modular Peptides for Tumor-Targeted Imaging
用于肿瘤靶向成像的双峰造影剂与模块化肽的位点特异性仿生精密化学
  • DOI:
    10.1021/acs.bioconjchem.6b00712
  • 发表时间:
    2017
  • 期刊:
    Bioconjugate Chemistry
  • 影响因子:
    4.7
  • 作者:
    Zhang Bingbo;Wang Jun;Yu Jiani;Fang Xiangming;Wang Xiuli;Shi Donglu
  • 通讯作者:
    Shi Donglu
Synthesis of Zn-Cu-In-S/ZnS core/shell quantum dots with inhibited blue-shift photoluminescence and applications for tumor targeted bioimaging.
抑制蓝移光致发光的 Zn-Cu-In-S/ZnS 核/壳量子点的合成及其在肿瘤靶向生物成像中的应用
  • DOI:
    10.7150/thno.5361
  • 发表时间:
    2013
  • 期刊:
    Theranostics
  • 影响因子:
    12.4
  • 作者:
    Guo W;Chen N;Tu Y;Dong C;Zhang B;Hu C;Chang J
  • 通讯作者:
    Chang J
Surface engineered antifouling optomagnetic SPIONs for bimodal targeted imaging of pancreatic cancer cells.
用于胰腺癌细胞双模靶向成像的表面工程防污光磁 SPION
  • DOI:
    10.2147/ijn.s58334
  • 发表时间:
    2014
  • 期刊:
    International journal of nanomedicine
  • 影响因子:
    8
  • 作者:
    Wang X;Xing X;Zhang B;Liu F;Cheng Y;Shi D
  • 通讯作者:
    Shi D
乳腺癌分子成像研究进展
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2017
  • 期刊:
    国际医学放射学杂志
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    吴琬璐;方向明;陈宏伟
  • 通讯作者:
    陈宏伟

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其他文献

平喘宁对哮喘大鼠肺组织MEK1、MEK2、Ras mRNA表达的影响
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2015
  • 期刊:
    安徽中医药大学学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    方向明;朱佳琪;邬锡琴
  • 通讯作者:
    邬锡琴
瞬时受体电位通道M2外显子单核苷酸多态性rs1556314与脓毒症的相关性分析
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2016
  • 期刊:
    浙江大学学报(医学版)
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    方敏波;陈齐兴;吴水晶;方向明
  • 通讯作者:
    方向明
平喘宁对哮喘大鼠肺组织ERK2mRNA及c-fos mRNA表达的影响
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2014
  • 期刊:
    中华中医药杂志
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    方向明
  • 通讯作者:
    方向明
平喘宁对哮喘大鼠肺组织RafmRNA、ERK1mRNA表达的影响
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
    中华中医药杂志
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    方向明
  • 通讯作者:
    方向明
平喘宁对寒性哮喘大鼠肺组织ERK2mRNA及c-fosmRNA表达的影响
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2014
  • 期刊:
    中华中医药杂志
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    方向明;王丽娜;袁亚美;胡谦.
  • 通讯作者:
    胡谦.

其他文献

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课题项目:调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要:

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题,其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子,其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而,TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用,影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法,探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用,为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义,并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路:

科学问题:TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达?
前期研究:已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应,但其具体机制尚不明确。
研究创新点:本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线:包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术:TRIM2与病毒RNA的相互作用分析,IFN-β启动子活性检测。
实验模型:使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

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          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
      
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