Label-free optical biosensor for analysis of binding kinetics of smart nanomaterials with ligands

封面

如何引用文章

全文:

开放存取 开放存取
受限制的访问 ##reader.subscriptionAccessGranted##
受限制的访问 订阅存取

详细

Stimulus-sensitive smart materials are activated by input signals and remain inactive until they arrive. Such materials are of great interest for the analysis of biochemical data in diagnostics and therapy. To develop nanomaterial-based smart theranostic agents, it is necessary to know the affinity of interaction and the kinetics of binding of agents to the biochip surface. However, the assessment of kinetic parameters of nanoparticle–substrate and nanoparticle–nanoparticle interactions remains a challenging task. Here, a label-free interferometry biosensor for analyzing the kinetics of binding of smart nanomaterials to the biochip surface has been developed. Using the developed biosensor, we optimized the work of molecular beacons on nanoparticles. For these smart materials, a sevenfold increase in the binding constant was demonstrated when the molecular beacons were switched from the “off” state (without ligand) to the “on” state (in the presence of DNA analyte). This change in binding constant was used to develop a kinetic biosensor that detected input DNA with a threshold of 50 ± 10 pM and a linear dynamic range of three orders of magnitude. The designed nanoparticle beacons open up new possibilities for the creation of improved theranostic nanorobots, due to their high sensitivity to the analytes and efficient work at physiological ionic strength. The latter distinguishes them favorably from previously developed nanobeacons, which were effective only in solutions with a high salt content. In the future, the biosensor can be used as a next-generation diagnostic tool.

作者简介

F. Zavalko

Institute of Future Biophysics, Moscow Institute of Physics and Technology

Dolgoprudny, Moscow Region, 141700 Russia

E. Komedchikova

Institute of Future Biophysics, Moscow Institute of Physics and Technology

Dolgoprudny, Moscow Region, 141700 Russia

O. Kolesnikova

Institute of Future Biophysics, Moscow Institute of Physics and Technology

Dolgoprudny, Moscow Region, 141700 Russia

A. Drozdov

Sirius University of Science and Technology

federal territory “Sirius”, Sochi, 354340 Russia

A. Orlov

Prokhorov General Physics Institute, Russian Academy of Sciences

Moscow, 119991 Russia

A. Skirda

Prokhorov General Physics Institute, Russian Academy of Sciences

Moscow, 119991 Russia

N. Belyakov

Prokhorov General Physics Institute, Russian Academy of Sciences

Moscow, 119991 Russia

P. Nikitin

Prokhorov General Physics Institute, Russian Academy of Sciences

Moscow, 119991 Russia

M. Nikitin

Institute of Future Biophysics, Moscow Institute of Physics and Technology; Sirius University of Science and Technology

Dolgoprudny, Moscow Region, 141700 Russia; federal territory “Sirius”, Sochi, 354340 Russia

V. Shipunova

Institute of Future Biophysics, Moscow Institute of Physics and Technology

Email: viktoriya.shipunova@phystech.edu
Dolgoprudny, Moscow Region, 141700 Russia

参考

  1. Tregubov A.A., Nikitin P.I., Nikitin M.P. (2018) Advanced smart nanomaterials with integrated logic-gating and biocomputing: dawn of theranostic nanorobots. Chem. Rev. 118(20), 10294–10348.
  2. Nikitin M.P., Shipunova V.O., Deyev S.M., Nikitin P.I. (2014) Biocomputing based on particle disassembly. Nat. Nanotechnol. 9(9), 716–722.
  3. Nikitin M.P. (2023) Non-complementary strand commutation as a fundamental alternative for information processing by DNA and gene regulation. Nat. Chemistry. 15(1), 70–82.
  4. Komedchikova E.N., Kolesnikova O.A., Syuy A.V., Volkov V.S., Deyev S.M., Nikitin M.P., Shipunova V.O. (2024) Targosomes: anti-HER2 PLGA nanocarriers for bioimaging, chemotherapy and local photothermal treatment of tumors and remote metastases. J. Control. Release. 365, 317‒330.
  5. Kotelnikova P.A., Shipunova V.O., Deyev S.M. (2023) Targeted PLGA-chitosan nanoparticles for NIR-triggered phototherapy and imaging of HER2-positive tumors. Pharmaceutics. 16(1), 9.
  6. Loynachan C.N., Soleimany A.P., Dudani J.S., Lin Y., Najer A., Bekdemir A., Chen Q., Bhatia S.N., Stevens M.M. (2019) Renal clearable catalytic gold nanoclusters for in vivo disease monitoring. Nat. Nanotechnol. 14(9), 883–890.
  7. Cherkasov V.R., Mochalova E.N., Babenyshev A.V., Vasilyeva A.V., Nikitin P.I., Nikitin M.P. (2020) Nanoparticle beacons: supersensitive smart materials with on/off-switchable affinity to biomedical targets. ACS Nano. 14(2), 1792–1803.
  8. Docter D., Westmeier D., Markiewicz M., Stolte S., Knauer S., Stauber R. (2015) The nanoparticle biomolecule corona: lessons learned-challenge accepted? Chem. Soc. Rev. 44(17), 6094–6121.
  9. Orlov A.V., Nikitin M.P., Bragina V.A., Znoyko S.L., Zaikina M.N., Ksenevich T.I., Gorshkov B.G., Nikitin P.I. (2015) A new real-time method for investigation of affinity properties and binding kinetics of magnetic nanoparticles. J. Magn. Magn. Mater. 380, 231–235.
  10. Lima A.F., Sousa A.A. (2023) Kinetics and timescales in bio–nano interactions. Physchem. 3(4), 385–410.
  11. Schasfoort R.B.M. (2017) Handbook of Surface Plasmon Resonance. UK: Royal Society Chemistry. 524 p.
  12. Tselikov G.I., Danilov A., Shipunova V.O., Deyev S.M., Kabashin A.V., Grigorenko A.N. (2023) Topological darkness: how to design a metamaterial for optical biosensing with ultrahigh sensitivity. ACS Nano. 17(19), 19338–19348.
  13. Shevchenko K.G., Cherkasov V.R., Tregubov A.A., Nikitin P.I., Nikitin M.P. (2017) Surface plasmon resonance as a tool for investigation of non-covalent nanoparticle interactions in heterogeneous self-assembly & disassembly systems. Biosens. Bioelectron. 88, 3–8.
  14. Nowack B., Bucheli T.D. (2007) Occurrence, behavior and effects of nanoparticles in the environment. Environ. Pollut. 150(1), 5–22.
  15. Nikitin P.I., Gorshkov B.G., Valeiko M.V., Rogov S. (2000) Spectral-phase interference method for detecting biochemical reactions on a surface. Quantum Electronics. 30(12), 1099.
  16. Barbosa S., Agrawal A., Rodríguez-Lorenzo L., Pastoriza-Santos I., Alvarez-Puebla R.A., Kornowski A., Weller H., Liz-Marzán L.M. (2010) Tuning size and sensing properties in colloidal gold nanostars. Langmuir. 26(18), 14943–14950.
  17. Hurst S.J., Lytton-Jean A.K., Mirkin C.A. (2006) Maximizing DNA loading on a range of gold nanoparticle sizes. Anal. Chem. 78(24), 8313–8318.
  18. Turkevich J., Stevenson P.C., Hillier J. (1951) A study of the nucleation and growth processes in the synthesis of colloidal gold. Discuss. Faraday Soc. 11, 55‒75.
  19. Orlov A., Burenin A., Shipunova V., Lizunova A., Gorshkov B., Nikitin P. (2014) Development of immunoassays using interferometric real-time registration of their kinetics. Acta Naturae. 6(1), 85–95.
  20. Orlov A.V., Burenin A.G., Massarskaya N.G., Betin A.V., Nikitin M.P., Nikitin P.I. (2017) Highly reproducible and sensitive detection of mycotoxins by label-free biosensors. Sens. Actuators, B. 246, 1080–1084.
  21. Haiss W., Thanh N.T., Aveyard J., Fernig D.G. (2007) Determination of size and concentration of gold nanoparticles from UV–Vis spectra. Anal. Chem. 79(11), 4215–4221.
  22. Ben Haddada M., Blanchard J., Casale S., Krafft J.-M., Vallée A., Méthivier C., Boujday S. (2013) Optimizing the immobilization of gold nanoparticles on functionalized silicon surfaces: amine- vs thiol-terminated silane. Gold Bull. 46(4), 335–341.
  23. Lyu Y., Becerril L.M., Vanzan M., Corni S., Cattelan M., Granozzi G., Frasconi M., Rajak P., Banerjee P., Ciancio R., Mancin F., Scrimin P. (2024) The interaction of amines with gold nanoparticles. Adv. Mater. 36(10), 2211624.
  24. Rao X., Tatoulian M., Guyon C., Ognier S., Chu C., Abou Hassan A. (2019) A comparison study of functional groups (amine vs. thiol) for immobilizing AuNPs on zeolite surface. Nanomaterials. 9(7), 1034.
  25. Greben K., Li P., Mayer D., Offenhäusser A., Wördenweber R. (2015) Immobilization and surface functionalization of gold nanoparticles monitored via streaming current/potential measurements. J. Phys. Chem. B. 119(19), 5988–5994.
  26. Hung S.-Y., Shih Y.-C., Tseng W.-L. (2015) Tween 20-stabilized gold nanoparticles combined with adenosine triphosphate-BODIPY conjugates for the fluorescence detection of adenosine with more than 1000-fold selectivity. Anal. Chim. Acta. 857, 64–70.
  27. Acres R.G., Cheng X., Beranová K., Bercha S., Skála T., Matolín V., Xu Y., Prince K.C., Tsud N. (2018) An experimental and theoretical study of adenine adsorption on Au(111). Phys. Chem. Chem. Phys. 20(7), 4688–4698.
  28. Orlov A., Pushkarev A., Znoyko S., Novichikhin D., Bragina V., Gorshkov B., Nikitin P. (2020) Multiplex label-free biosensor for detection of autoantibodies in human serum: tool for new kinetics-based diagnostics of autoimmune diseases. Biosens. Bioelectron. 159, 112187.
  29. Hendriks J., Schasfoort R.B., Huskens J., Saris D.F., Karperien M. (2022) Kinetic characterization of SPR-based biomarker assays enables quality control, calibration free measurements and robust optimization for clinical application. Anal. Biochem. 658, 114918.
  30. Zhitnyuk Y.V., Koval A.P., Alferov A.A., Shtykova Y.A., Mamedov I.Z., Kushlinskii N.E., Chudakov D.M., Shcherbo D.S. (2022) Deep cfDNA fragment end profiling enables cancer detection. Mol. Cancer. 21(1), 26.
  31. Chen E., Cario C.L., Leong L., Lopez K., Márquez C.P., Chu C., Li P.S., Oropeza E., Tenggara I., Cowan J. (2021) Cell-free DNA concentration and fragment size as a biomarker for prostate cancer. Sci. Rep. 11(1), 5040.
  32. Heitzer E., Ulz P., Geigl J.B. (2015) Circulating tumor DNA as a liquid biopsy for cancer. Clin. Chem. 61(1), 112–123.
  33. Mitchell P.S., Parkin R.K., Kroh E.M., Fritz B.R., Wyman S.K., Pogosova-Agadjanyan E.L., Peterson A., Noteboom J., O’Briant K.C., Allen A. (2008) Circulating microRNAs as stable blood-based markers for cancer detection. Proc. Natl. Acad. Sci. USA. 105(30), 10513–10518.
  34. Kumarswamy R., Bauters C., Volkmann I., Maury F., Fetisch J., Holzmann A., Lemesle G., de Groote P., Pinet F., Thum T. (2014) Circulating long noncoding RNA, LIPCAR, predicts survival in patients with heart failure. Circ. Res. 114(10), 1569–1575.
  35. Duque-Afonso J., Waterhouse M., Pfeifer D., Follo M., Duyster J., Bertz H., Finke J. (2018) Cell-free DNA characteristics and chimerism analysis in patients after allogeneic cell transplantation. Clin. Biochem. 52, 137–141.
  36. Palomaki G.E., Kloza E.M., Lambert-Messerlian G.M., Haddow J.E., Neveux L.M., Ehrich M., van den Boom D., Bombard A.T., Deciu C., Grody W.W. (2011) DNA sequencing of maternal plasma to detect down syndrome: an international clinical validation study. Genet. Med. 13(11), 913–920.
  37. Dave V.P., Ngo T.A., Pernestig A.-K., Tilevik D., Kant K., Nguyen T., Wolff A., Bang D.D. (2019) MicroRNA amplification and detection technologies: opportunities and challenges for point of care diagnostics. Lab. Invest. 99(4), 452–469.
  38. Kai K., Dittmar R.L., Sen S. (2018) Secretory microRNAs as biomarkers of cancer. Semin. Cell Dev. Biol. 78, 22–36.
  39. Laborde H.M., Lima A.M.N., Loureiro F.C.C.L., Thirstrup C., Neff H. (2013) Adsorption, kinetics and biochemical interaction of biotin at the gold-water interface. Thin Solid Films. 540, 221–226.
  40. Böhm-Hofstätter H., Tschernutter M., Kunert R. (2010) Comparison of hybridization methods and real-time PCR: their value in animal cell line characterization. Appl. Microbiol. Biotechnol. 87, 419–425.
  41. Wang L., Cheng Y., Wang H., Li Z. (2012) A homogeneous fluorescence sensing platform with water-soluble carbon nanoparticles for detection of microRNA and nuclease activity. Analyst. 137(16), 3667–3672.
  42. Taton T.A., Mirkin C.A., Letsinger R.L. (2000) Scanometric DNA array detection with nanoparticle probes. Science. 289(5485), 1757–1760.
  43. Alhasan A.H., Kim D.Y., Daniel W.L., Watson E., Meeks J.J., Thaxton C.S., Mirkin C.A. (2012) Scanometric microRNA array profiling of prostate cancer markers using spherical nucleic acid–gold nanoparticle conjugates. Anal. Chem. 84(9), 4153–4160.
  44. Androvic P., Valihrach L., Elling J., Sjoback R., Kubista M. (2017) Two-tailed RT-qPCR: a novel method for highly accurate miRNA quantification. Nucleic Acids Res. 45(15), e144.
  45. Chen C., Ridzon D.A., Broomer A.J., Zhou Z., Lee D.H., Nguyen J.T., Barbisin M., Xu N.L., Mahuvakar V.R., Andersen M.R. (2005) Real-time quantification of microRNAs by stem-loop RT-PCR. Nucleic Acids Res. 33(20), e179.
  46. Mao S., Ying Y., Wu R., Chen A.K. (2020) Recent advances in the molecular beacon technology for live-cell single-molecule imaging. iScience. 23(12), 101801.
  47. Baker M.B., Bao G., Searles C.D. (2012) In vitro quantification of specific microRNA using molecular beacons. Nucleic Acids Res. 40(2), e13.
  48. He C., Wang M., Sun X., Zhu Y., Zhou X., Xiao S., Zhang Q., Liu F., Yu Y., Liang H., Zou G. (2019) Integrating PDA microtube waveguide system with heterogeneous CHA amplification strategy towards superior sensitive detection of miRNA. Biosens. Bioelectron. 129, 50–57.
  49. Zanchetta G., Carzaniga T., Vanjur L., Casiraghi L., Tagliabue G., Morasso C., Bellini T., Buscaglia M. (2021) Design of a rapid, multiplex, one-pot miRNA assay optimized by label-free analysis. Biosens. Bioelectron. 172, 112751.
  50. Liyanage T., Alharbi B., Quan L., Esquela-Kerscher A., Slaughter G. (2022) Plasmonic-based biosensor for the early diagnosis of prostate cancer. ACS Omega. 7(2), 2411–2418.
  51. Canady T.D., Li N., Smith L.D., Lu Y., Kohli M., Smith A.M., Cunningham B.T. (2019) Digital-resolution detection of microRNA with single-base selectivity by photonic resonator absorption microscopy. Proc. Natl. Acad. Sci. USA. 116(39), 19362–19367.
  52. Lee T., Kwon S., Choi H.-J., Lim H., Lee J. (2021) Highly sensitive and reliable microRNA detection with a recyclable microfluidic device and an easily assembled SERS substrate. ACS Omega. 6(30), 19656–19664.
  53. Zopf D., Pittner A., Dathe A., Grosse N., Csáki A., Arstila K., Toppari J.J., Schott W., Dontsov D., Uhlrich G., Fritzsche W., Stranik O. (2019) Plasmonic nanosensor array for multiplexed DNA-based pathogen detection. ACS Sensors. 4(2), 335–343.
  54. Yan L.X., Huang X.F., Shao Q., Huang M.Y., Deng L., Wu Q.L., Zeng Y.X., Shao J.Y. (2008) MicroRNA miR-21 overexpression in human breast cancer is associated with advanced clinical stage, lymph node metastasis and patient poor prognosis. RNA. 14(11), 2348‒2360.
  55. Schmoldt A., Benthe H.F., Haberland G. (1975) Digitoxin metabolism by rat liver microsomes. Biochem. Pharmacol. 24(17), 1639–1641.
  56. Zhao C., Dong J., Jiang T., Shi Z., Yu B., Zhu Y., Chen D., Xu J., Huo R., Dai J., Xia Y., Pan S., Hu Z., Sha J. (2011) Early second-trimester serum miRNA profiling predicts gestational diabetes mellitus. PloS One. 6(8), e23925.

补充文件

附件文件
动作
1. JATS XML
下载

版权所有 © Russian Academy of Sciences, 2025

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».