酵素による自己不動化ラベリングとバイオオートゴーナル反応による標的型マルチモダル腫瘍イメージング

科学分野:

• 生物結合化学
• 分子イメージング
• ガン治療薬

背景:

• 同性細胞膜の改変は腫瘍画像と治療の可能性を示している.
• 現在の方法は,運動が遅い,がん細胞の選択性が低い,標的外効果,およびin vivoの有効性が低い.

研究 の 目的:

• 腫瘍細胞膜の迅速かつ選択的なラベリング戦略を in vivo アプリケーションに開発する.
• 癌細胞のバイオオルトゴナルレポーターを増やすことにより,標的型マルチモダリティ画像と治療を可能にします.

主な方法:

• E-SIM (酵素トリガーセルフ・イモビライゼーション) を導入し,アルカリリンフォスファターゼ (ALP) 反応性キノンメチド (QM) 前駆体 (P-TCO) とトランスサイクルオクトン (TCO) グループを使用した.
• 腫瘍細胞膜in vivoにTCOハンドルの高速で高密度の結合のための近接ラベルを使用しています.
• TCOハンドルとテトラジン (Tz) 含有レポーター間の急速なバイオオートホーゴナル反応をレポーター濃縮のために利用した.

主要な成果:

• 証明されたE-SIMは,TCOハンドルで腫瘍細胞膜の迅速かつ選択的なラベル付けを可能にします.
• 標識された腫瘍細胞膜に様々なサイズのTz-ベアリングレポーターの効率的な濃縮を達成しました.
• Tz修正レニラルシフェラーゼを用いた肝臓腫瘍の先行標的生物発光成像にE-SIMを成功させ,敏感な検出と外科的指針を可能にしました.

結論:

• E-SIMは複雑な生物学的環境における 腫瘍細胞の正確なin vivoラベル付けのための 強力な戦略です
• このアプローチは,多様性腫瘍イメージングおよび治療用途のための多様なリポーターをターゲットに富ませるのを容易にする.
• E-SIMはインビオ画像の感度と精度を高め,がんの検出と治療の指針を改善する可能性を秘めています.