新型诊断工具利用生物发光检测病毒

麻省总院布里格姆（Mass General Brigham）的研究人员开发了一种名为Luminescence CAscade-based Sensor（LUCAS）的快速、便携、高灵敏度诊断工具，用于处理复杂的生物样本。与之前的诊断工具相比，LUCAS产生的生物发光信号强度提高了500倍，持续时间延长了8倍，克服了现场诊断面临的长期挑战。他们的研究今天发表在《自然生物医学工程》杂志上。

在这个概念可视化中，一只生物发光的萤火虫停在病毒颗粒上，发出柔和的绿光，而附近另一只萤火虫则保持黑暗。这幅图像隐喻性地捕捉了生物发光现场诊断病原体的精髓，只有当病毒目标存在时才会发光。

该图像使用AI（ChatGPT）和DALL.E生成。概念和方向由Hadi Shafiee博士提出。

“开发有效的诊断工具极具挑战性，尤其是当你考虑到传染病颗粒的大小以及我们试图在其中识别它们的复杂生物液体时。在人类血液样本中找到HIV颗粒，就像蒙着眼睛在装满果冻的奥运会游泳池中找到一个冰块一样，”资深作者Hadi Shafiee博士说道，他是麻省总院布里格姆医疗系统创始成员——布里格姆妇女医院医学工程部和肾脏医学部的教员。“凭借其独特的酶级联方法，LUCAS在这些复杂生物样本中检测病毒方面取得了重大进展。”

现场诊断工具已成为许多家庭的必备工具，人们用它们测量血糖、进行妊娠测试，甚至自行进行COVID-19检测。这些诊断工具让人们无需进行繁琐且昂贵的实验室检测，对于疾病检测、治疗和监测至关重要。然而，当前的诊断工具可能存在不足，例如不准确和灵敏度低等问题。生物发光有潜力缓解其他方法常见的不足，如背景噪声、假阳性、光漂白和光毒性。

生物发光利用使萤火虫发光的同一种天然酶来照亮生物样本以便成像。这种酶，即荧光素酶，被添加到样本中以寻找并标记病毒颗粒。然后，将荧光素分子引入该样本中，引发荧光素酶反应，产生光爆发。但这种反应产生的光信号既微弱又短暂。

Shafiee及其团队开发了一种独特的酶信号级联，以增强并延长生物发光信号。他们在反应中引入了另一种酶，即β-半乳糖苷酶，它附着在荧光素上并持续释放它，而不是让荧光素在样本中自由漂浮以进行一次性反应。这额外的步骤意味着更多的荧光素、更多的荧光素酶反应以及更多的生物发光。事实上，这一步使LUCAS比非LUCAS系统亮515倍，且LUCAS信号在1小时后仍保持96%的强度。

为了评估LUCAS的效能，团队使用了177份病毒掺假的患者样本和130份病毒掺假的血清样本，这些样本感染了SARS-CoV-2、HIV、HBV或HCV。SARS-CoV-2患者样本通过鼻咽拭子采集，而HIV、HBV和HCV样本通过血液采集。LUCAS在23分钟内提供了诊断结果，所有病原体的平均准确率超过94%。

研究人员设计LUCAS使其既便携又易于使用，以便它可以在高资源和低资源的现场环境中成为一种选择。下一步，团队将测试LUCAS在其他生物液体中的效能，并探索该方法是否能够同时识别多种病原体。Shafiee还指出，包括阿尔茨海默病在内的许多疾病的生物标志物识别是一个迅速发展的领域——因此，随着新的生物标志物的出现，拥有像LUCAS这样的工具可能会在未来几年产生重大影响。

“我们总是希望尽早检测到感染和疾病，因为这在护理和长期结果方面可能产生所有差异，”第一作者Sungwan Kim博士说道，他是布里格姆Shafiee实验室的博士后研究员。“我们专注于开发敏感、准确且易于获取的诊断工具，我们希望使早期检测比以往任何时候都更容易，并推动个性化护理进入一个新时代。”

作者信息：除了Shafiee和Kim外，麻省总院布里格姆的作者还包括Giwon Cho、Jaebaek Lee、Khushi Doshi、Supriya Gharpure、Jisan Kim、Juyong Gwak、Joseph M. Hardie、Manoj K. Kanakasabapathy、Hemanth Kandula、Prudhvi Thirumalaraju、Younseong Song、Hui Chen、Daniel R. Kuritzkes、Jonathan Z. Li和Athe M. Tsibris。

披露：Kim和Shafiee已通过布里格姆妇女医院为所报告的技术申请了专利。

资助：这项工作部分得到了美国国立卫生研究院的资助，资助编号为（R01EB033866、R01AI138800、R01AI138800-05S1、U54HL119145、R33AI140489和R61AI140489）。

引用论文：Kim S et al. “Ultrasensitive and long-lasting bioluminescence immunoassay for point-of-care viral antigen detection” 自然生物医学工程 DOI: 10.1038/s41551-025-01405-9