南京大学发表最新Advanced Science论文
基于人工抗体的工具盒加速验证暗基因组编码的隐藏微蛋白南京大学刘震教授团队针对现有方法在验证"暗蛋白质组"时效率低、灵敏度不足等问题，提出并设计了一个名为CLAIMID的综合工具盒。该工具盒以针对假定微蛋白合成的分子印迹聚合物（MIPs）人工抗体为核心，结合表面增强拉曼散射（SERS）检测技术，实现了对微蛋白的超灵敏精确注释。凭借MIPs媲美抗体的高特异性，CLAIMID能够在单个活细胞、细胞群体和组织等多个尺度上，通过SERS免疫分析、成像及质谱鉴定等多种模式进行严格验证。利用这一工具盒，团队快速证实了四种此前仅由计算预测的微蛋白确实在多种细胞系中表达，并发现其中三种可作为潜在的肿瘤生物标志物，从而为暗基因组编码的微蛋白研究提供了高效、灵敏且可扩展的全新验证平台。研究成果于2026年3月3日以题为“An Artificial Antibody-Based Toolbox Accelerates Validation of Hidden Microproteins Encoded by the Dark Genome”发表在《Advanced Science》上。图1：使用基于MIP的CLAIMID工具箱探测和验证由sORFs编码的肿瘤相关微蛋白的示意图。图一系统展示了CLAIMID工具箱的多功能设计：以分子印迹聚合物（MIP）人工抗体为核心，通过微探针、纳米标签和微球体等组件，实现微蛋白的多尺度验证。该工具箱覆盖从单细胞检测到细胞群体分析乃至组织成像的全流程，结合SERS技术提供超灵敏识别能力。其创新性在于将捕获、标记、检测、成像功能整合，为“暗基因组”编码的微蛋白（如肿瘤相关标志物）的高效验证提供了标准化平台，显著提升了注释效率与灵敏度，推动了微蛋白生物学研究从理论预测向实验验证的转化。图2： 单活细胞中候选微蛋白的表达谱分析。图二全面验证了CLAIMID工具盒在单活细胞层面的卓越性能：通过双重MIPs识别策略实现高特异性（交叉反应<4%），达到单分子级灵敏度（~20拷贝），并在复杂细胞内环境中保持稳定。应用该方法首次绘制了七种候选微蛋白在六种细胞系中的单细胞表达谱，发现其表达具有细胞类型特异性和异质性，并实现了微蛋白的亚细胞定位，为暗蛋白质组研究提供了前所未有的单细胞分辨率视角。本文针对"暗基因组"编码的微蛋白验证缺乏高效、灵敏及多尺度研究手段的现状，提出了基于人工抗体的CLAIMID综合工具盒。该工具盒以分子印迹聚合物（MIPs）人工抗体为核心，结合表面增强拉曼散射（SERS）检测技术，实现了对假定微蛋白的超灵敏、高特异性识别与注释。CLAIMID的核心优势在于其出色的可适配性，能够灵活地在单活细胞、细胞群体及临床组织等多个生物学尺度上，通过免疫分析、成像及质谱鉴定等多种模式进行严格验证。利用该平台，研究团队快速在蛋白质水平上证实了四种此前仅由计算预测的微蛋白的真实表达，并发现其中三种（mP2、mP5、mP7）分别在胰腺癌、乳腺癌和肝癌中差异表达，展现出作为新型肿瘤生物标志物的潜力。CLAIMID工具盒的成功开发，为系统性地探索此前难以触及的暗蛋白质组提供了关键技术支撑，有望推动微蛋白生物学研究进入一个高效、精准的新阶段。H. He, A. Zhang, Z. Guo, et al. “ An Artificial Antibody-Based Toolbox Accelerates Validation of Hidden Microproteins Encoded by the Dark Genome.” Advanced Science (2026): e15707. DOI：https://doi.org/10.1002/advs.202515707「Medicine世界」致力于构建一个涵盖生物医学前沿、蛋白质科学创新与临床转化应用的医学领域信息平台。我们重点关注蛋白质结构解析、动态修饰机制、药物靶点开发及精准医疗应用，追踪蛋白质组学与人工智能、基因编辑、免疫工程等领域的交叉突破，坚持“科学严谨、创新驱动、临床导向”的理念，推动医学研究从分子机制到治疗实践的跨越式发展。欢迎关注，投稿联系：2394448373@qq.com
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