检测唾液中D-丙氨酸和/或D-脯氨酸的方法、试剂盒及其应用

摘要: 本发明属于生物传感与手性分析,具体涉及一种基于d-氨基酸氧化酶(daao)催化-金纳米棒(aunrs)蚀刻级联反应检测唾液中d-丙氨酸和/或d-脯氨酸的方法、试...
检测唾液中D-丙氨酸和/或D-脯氨酸的方法、试剂盒及其应用

本发明属于生物传感与手性分析,具体涉及一种基于d-氨基酸氧化酶(daao)催化-金纳米棒(aunrs)蚀刻级联反应检测唾液中d-丙氨酸和/或d-脯氨酸的方法、试剂盒及其在制备胃部疾病和/或食管癌诊断产品中的应用。

背景技术:

1、胃部疾病是影响全球居民健康的重大公共卫生问题,涵盖从浅表性胃炎、慢性萎缩性胃炎到消化性胃溃疡等良性病变,以及胃腺癌和胃食管结合部癌等恶性疾病。这些疾病遵循明确的逐步进展规律,但高度相似的临床症状常导致诊断延迟或误诊。在多种风险因素(主要是幽门螺杆菌感染、膳食刺激物暴露及慢性炎症损伤)的协同作用下,正常胃黏膜的组织学状态会逐渐发生病理进展:从非萎缩性胃炎开始,进展为萎缩性胃炎,进一步发展为以肠上皮化生和异型增生为代表的癌前病变,最终可能演变为肠型胃癌。与此同时,长期未愈合的胃溃疡和慢性萎缩性炎症不仅显著增加胃癌发病风险,还通过共同的病理机制提高食管癌的发生概率。

2、鉴于胃癌发生过程存在公认的多步骤进展机制,对出现常见胃部症状的患者进行癌前病变筛查,对于胃癌的早期预防和及时临床干预具有重要意义。目前,胃镜检查结合病理活检仍是胃部疾病临床诊断的金标准。然而,这些检查方法具有侵入性,给患者带来显著不适,且医疗费用高、等待病理报告时间长,导致患者依从性不佳,难以用于大规模人群筛查和术后随访监测。因此,开发新型、操作简便、无创的诊断技术,作为胃镜检查和病理活检的补充辅助手段,具有重要的临床意义。

3、现有研究表明,健康个体唾液中游离氨基酸主要以l构型存在,d-氨基酸(d-aas)维持在极低水平;而胃癌患者唾液中d-氨基酸的浓度显著升高。具体而言,健康个体唾液中d-丙氨酸(d-ala)浓度为0~25.3μm,d-脯氨酸(d-pro)浓度为0~11.3μm;而胃癌患者唾液中d-ala浓度可达126.3~285.3μm,d-pro浓度可达46.1~114.5μm。因此,唾液中d-氨基酸的定量分析对于胃部疾病的非侵入性鉴别诊断具有重要价值。

4、目前,d-氨基酸的检测主要依赖高效液相色谱法(hplc)、毛细管电泳(ce)、圆二色谱(cd)和质谱法(ms)等常规分析技术。hplc和ce方法需要使用手性固定相或柱前衍生化处理以实现对映体分离,操作流程复杂;cd法利用d-氨基酸固有的手性光学信号,但信号强度极弱;质谱法虽具有卓越的检测灵敏度,但需与色谱分离系统联用,仪器成本高昂,操作门槛高。此外,生物样本(如唾液和血清)中含有大量非目标成分,包括蛋白质、电解质及代谢物,传统检测方法抵抗干扰的能力有限,容易导致检测结果失真。因此,开发一种具有高选择性和高灵敏度的唾液中d-氨基酸的检测方法具有重要意义。

技术实现思路

1、有鉴于此,本发明的目的在于提供一种具有高选择性和高灵敏度,适用于唾液中d-丙氨酸和/或d-脯氨酸检测的检测方法及其应用。

2、为了实现上述目的,本发明提供了如下技术方案:

3、本发明提供了一种检测唾液中d-丙氨酸和/或d-脯氨酸的方法,包括以下步骤:

4、(1)唾液样品预处理:对待测唾液样品进行预处理,除去唾液样品中的蛋白质;

5、(2)取步骤(1)预处理的唾液样品,加入d-氨基酸氧化酶溶液,孵育反应,使唾液样品中的d-丙氨酸和d-脯氨酸发生催化氧化,原位生成h2o2;

6、(3)取步骤(2)反应结束溶液,加入feso4、edta、盐酸溶液以及金纳米棒,使步骤(2)生成的h2o2发生fenton反应产生羟基自由基,蚀刻金纳米棒;

7、(4)采集步骤(3)中金纳米棒在400~950nm范围内的全波长光谱数据,获得所述金纳米棒在不同波长下的吸光度值;

8、(5)使用偏最小二乘法回归模型对步骤(4)采集的全波长光谱数据进行分析,根据分析结果确定唾液样品中d-丙氨酸和/或d-脯氨酸的含量;所述偏最小二乘法回归模型通过以下方法预先建立:配制d-丙氨酸和d-脯氨酸的混合标准品系列,按照步骤(2)至(4)处理采集获取各混合标准品的全波长光谱数据,以全波长光谱数据为自变量x,以d-脯氨酸和d-丙氨酸的参考浓度为因变量y,建立偏最小二乘回归模型。

9、进一步地,步骤(1)中的预处理方法包括:向唾液样品中加入三氟乙酸,涡旋混合,澄清后取上清液,用超纯水稀释后直接用于后续检测。在一些实施例中,三氟乙酸的加入量为0.1%,超纯水稀释倍数为3倍。

10、进一步地,步骤(2)中,d-氨基酸氧化酶的加入量、孵育温度、孵育时间、反应体系ph对唾液中d-丙氨酸和d-脯氨酸的催化氧化反应均有不同程度的影响,本发明中,为了确保检测结果的精确性,需要使唾液中d-丙氨酸和d-脯氨酸完全氧化。在一些实施例中,反应体系中加入有ph=7.4的pbs缓冲液,反应体系总体积为204μl时,预处理唾液的加入量为30μl,反应体系中,d-氨基酸氧化酶的浓度为0.3u/ml,孵育温度为37℃,孵育时间为100min时,反应完全。

11、进一步地,步骤(3)中,反应温度、fe2+浓度、盐酸浓度、反应时间对fenton蚀刻反应均有不同程度的影响,本发明中,为了确保检测结果的精确性,需要使步骤(2)中生成的h2o2完全反应生成羟基自由基蚀刻金纳米棒。在一些实施例中,反应体系总体积为300μl,步骤(2)反应结束溶液的加入量为30μl,反应体系中,fe2+浓度为0.5mm,edta浓度为0.5mm,盐酸浓度为0.032m,金纳米棒浓度为0.228mm,反应液温度为25-50℃,反应时间为210min时,反应完全。

12、在一些实施例中,步骤(3)中,所述金纳米棒为种子介导生长法制备的ctab稳定的金纳米棒,长轴为93.56±6.38 nm,短轴为26.28±2.46 nm。

13、进一步地,步骤(4)中,所述全波长光谱数据的采集间隔为1 nm。

14、进一步地,步骤(5)中,所述偏最小二乘法回归模型的建立包括以下步骤:(5.1)以健康人唾液为基质,配制d-脯氨酸和d-丙氨酸不同浓度组合的二元混合标准溶液;(5.2)将各混合标准品经步骤(2)至(4)处理,采集400~950 nm全波长光谱数据;(5.3)以全波长光谱数据为自变量x,以d-脯氨酸和d-丙氨酸的参考浓度为因变量y,建立偏最小二乘回归模型,采用留一交叉验证法确定最优主成分数;(5.4)以预测浓度与实测浓度的线性相关系数r2、交叉验证均方根误差和投影重要性指数评价模型性能。

15、本发明还提供了一种用于检测唾液中d-丙氨酸和/或d-脯氨酸的试剂盒,所述试剂盒包括:

16、(a)d-氨基酸氧化酶;

17、(b)pbs缓冲液,ph=7.4;

18、(c)feso4溶液;

19、(d)金纳米棒;

20、(e)edta溶液;

21、(f)盐酸溶液;

22、(g)tfa。

23、进一步地,所述试剂盒还包括:(h)d-丙氨酸和d-脯氨酸的混合质控品。

24、进一步地,所述金纳米棒为种子介导生长法制备的ctab稳定的金纳米棒,长轴为93.56±6.38 nm,短轴为26.28±2.46 nm。

25、进一步地,所述d-氨基酸氧化酶为冻干粉形式,使用时用ph=7.4的pbs缓冲液复溶至2 u/ml,所述feso4溶液的浓度为5mm,所述edta溶液的浓度为5mm,所述盐酸溶液的浓度为1.6m。

26、本发明还提供了上述试剂盒在制备胃部疾病和/或食管癌诊断产品中的应用。

27、进一步地,所述胃部疾病包括浅表性胃炎、萎缩性胃炎、胃溃疡;所述应用包括使用所述试剂盒检测获得受试者唾液样品在400~950nm范围内的全波长光谱数据,结合偏最小二乘判别分析模型对受试者进行健康对照、浅表性胃炎、萎缩性胃炎、胃溃疡和食管癌的分类判别。

28、本发明还提供了一种胃部疾病和/或食管癌的pls-da模型的构建方法,包括以下步骤:

29、将临床确认的健康对照(hc)、浅表性胃炎(sg)、萎缩性胃炎(ag)、胃溃疡(gu)、食管癌(ec)患者的唾液样本按步骤(2)至(4)处理,采集获得400~950 nm全波长光谱数据;

30、以全波长光谱数据为自变量 x,其中 400~950 nm 范围内每个波长的吸光度值为一个自变量,共 551 个自变量(矩阵维度为样本数 ×551);以组别标签(转换为哑变量)为响应变量y,建立pls-da判别模型,采用交叉验证法确定最优主成分数。

31、本发明还提供了一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,所述程序被处理器执行时实现以下步骤:

32、接收400~950nm 范围内的全波长消光光谱数据;

33、将光谱数据代入偏最小二乘法回归模型或偏最小二乘法判别模型,输出d-丙氨酸和/或d-脯氨酸的预测浓度、或胃部疾病和食管癌的分类结果。

34、本发明还提供了一种胃部疾病和/或食管癌诊断产品,其特征在于,所述产品包括上述用于检测唾液中d-丙氨酸和/或d-脯氨酸的试剂盒。

35、与现有技术相比,本发明具有以下有益效果:

36、本发明提供了一种能检测唾液中d-丙氨酸和/或d-脯氨酸的方法,所述方法通过daao酶选择性催化唾液中的d-丙氨酸和d-脯氨酸氧化原位生成h2o2,再通过fenton反应产生羟基自由基对金纳米棒进行蚀刻,通过检测金纳米棒的光学信号变化确定待测样品中d-氨基酸的含量,该方法能够高效、准确地定量检测唾液中的d-pro和d-ala的含量,具有良好的抗干扰性和选择性。本发明所述检测方法检测获取的样品在400~950nm范围内的全波长光谱数据,结合偏最小二乘判别分析(pls-da)模型,能够有效区分健康个体与浅表性胃炎、萎缩性胃炎、胃溃疡、食管癌等疾病患者,在胃部疾病和食管癌的无创筛查、辅助诊断和鉴别诊断中具有广阔的应用前景。