基于生物条码专属分离和放大-质谱检测标签增敏的体内蛋白多肽类药物定量分析新方法研究

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项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    81573387
  • 项目类别:
    面上项目
  • 资助金额:
    50.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    H3410.药物分析
  • 结题年份:
    2019
  • 批准年份:
    2015
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2016-01-01 至2019-12-31

项目摘要

The development and evaluation of protein and polypeptide drugs (PPD) are the hot spot in research of new drugs nowadays. It is necessary to determine the concentration of PPD in biological samples during the evaluation of new drugs. The methods currently used for determination of PPD in vivo have some disadvantages, such as enzyme-linked immunosorbent assay methods with narrow linear range, bad precision and low sensitivity. Besides, determination of PPD in biological samples by LC-MS directly also has the problems of difficult sample pretreatment process and low sensitivity. In view of the above problems, this project intends to combine bio-barcode and LC-MS to develop a new method for quantification of PPD. The antibodies on the surface of the magnetic beads probes and colloidal gold probes can recognize specifically the same PPD in the biological samples and form complexes. Then the complexes can be purified by magnetic field. Lastly, tags that are dissociated from the colloidal gold probes can be determined by LC-MS. Thus, the PPDs can be purified specifically from the biological samples, and the detectable amounts of targets PPD can be amplified by using more tags. The mass responses of the selected tags are much higher than that of the PPD, which enhance the sensitivity once again. So, this method could achieve high-sensitivity detection of PPD in biological samples. This study will provide a new method for the quantification of PPD in biological samples.
蛋白多肽类药物(PPD)的开发与评价是当今新药研究热点,测定生物样品中PPD浓度是其新药评价必不可少的环节。目前PPD体内分析所采用的酶联免疫法等技术存在线性范围窄、测定误差大等缺陷;采用LC-MS法直接分析体内PPD也存在样品处理困难,灵敏度低等问题。针对上述问题,本项目拟将“生物条码”和LC-MS两种技术相结合,研究一种PPD定量分析新方法。即采用磁珠探针和胶体金探针表面的抗体分别特异地识别生物样品中同一PPD,形成三者的复合物,再外加磁场使该复合物分离纯化,用LC-MS法测定该复合物中胶体金表面的标签分子。该方法可以从生物样品中专属地分离PPD,并以标签分子对PPD进行数量放大,以大幅度提高检测目标的数量;此外,再通过质谱响应远高于PPD的标签分子达到质谱增敏效果,实现二次提高PPD检测灵敏度的目的,从而实现生物样品中PPD的高灵敏度检测。本研究将为PPD体内定量测定提供新方法。

结项摘要

蛋白多肽类药物由于其高生物活性、低毒性等优点成为当今医药领域的热点,但针对蛋白多肽类药物的分析方法却未跟上脚步。目前蛋白多肽类药物采用的酶联免疫法等技术存在线性范围窄、测定误差大等缺陷,而采用灵敏度高、准确度好的LC-MS法直接分析蛋白多肽类药物也由于蛋白多肽类大分子分子量大,与质谱检测器离子源的兼容性较差,离子化效率偏低等原因,导致质谱响应极低。质谱标签是一类具有高质谱响应,可大量修饰在纳米材料表面,实现信号转化及信号放大的小分子。借助质谱标签、纳米材料等新分析技术,扩大质谱的应用范围,已经成为了质谱应用研究的热点。在本项目中,我们基于质谱标签、纳米材料、适配体等分析新技术,以凝血酶为示范性研究对象,开展高灵敏度、高特异性的蛋白多肽检测新方法研究。在研究过程中,我们以基金计划书为原型,参考蛋白多肽类大分子检测的最新研究进展,根据示范性研究对象凝血酶的性质特点,对研究方案进行了进一步的完善,开展了一系列的研究工作。本课题组从质谱标签信号转化增敏入手,结合纳米技术、适配体识别技术,以灵敏度、准确度、选择性、可靠性为考量,建立了几种效果显著且灵活多变、普适性好的信号转化及信号放大方法,实现了示范性研究对象凝血酶的高灵敏度LC-MS检测,为蛋白多肽类大分子的检测提供新的思路。

项目成果

期刊论文数量(3)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
Non-enzymolytic adenosine barcode-mediated dual signal amplification strategy for ultrasensitive protein detection using LC-MS/MS
使用 LC-MS/MS 进行超灵敏蛋白质检测的非酶解腺苷条形码介导的双信号放大策略
  • DOI:
    10.1007/s00604-018-2832-4
  • 发表时间:
    2018-05
  • 期刊:
    Microchimica Acta
  • 影响因子:
    5.7
  • 作者:
    Yang Wen;Li Tengfei;Shu Chang;Ji Shunli;Wang Lei;Wang Yan;Li Duo;Mtalimanja Michael;Sun Luning;Ding Li
  • 通讯作者:
    Ding Li
Colorimetric determination of thrombin by exploiting a triple enzyme-mimetic activity and dual-aptamer strategy
利用三重酶模拟活性和双适体策略比色测定凝血酶
  • DOI:
    10.1007/s00604-017-2327-8
  • 发表时间:
    2017-05
  • 期刊:
    Microchimica Acta
  • 影响因子:
    5.7
  • 作者:
    Lei Wang;Wen Yang;Tengfei Li;Duo Li;Zhimin Cui;Yan Wang;Shunli Ji;Qinxin Song;Chang Shu;Li Ding
  • 通讯作者:
    Li Ding

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CYP2C19多态性对健康志愿者单剂量口服埃索美拉唑PK的影响
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  • 通讯作者:
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  • 通讯作者:
    丁黎
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  • 通讯作者:
    丁黎

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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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