基于β-拉帕醌特异性诱发癌细胞ROS扩增策略，实现了癌细胞/组织的高对比度荧光诊断

癌细胞的主要代谢方式是糖酵解，这种产能方式为肿瘤的快速生长和繁殖提供了大量能量，同时也创造了特殊的肿瘤微环境，如pH值降低、活性硫/活性氧（RSS/ROS）含量升高等，该特点为广谱型肿瘤诊断试剂的开发提供了新思路。然而，由于癌细胞和正常细胞的pH和RSS浓度差异不大，开发能精确区分这种差异的肿瘤诊断试剂有较大的难度。相反，癌细胞内ROS浓度大约是正常细胞的10倍，因此，利用该差异理论上可以更加有效地实现癌细胞与正常细胞的区分。尽管如此，癌细胞内ROS的含量仍然较低，导致迄今报道的基于细胞内ROS浓度差异来区分癌细胞和正常细胞的荧光诊断试剂对二者的区分度并不明显。

醌氧化还原酶（NQO1）一种同源二聚体黄素酶，在大部分癌细胞内过表达。在电子供体NAD(P)H存在下，NQO1可以催化醌类物质发生单步双电子还原反应生成氢醌，从而促进醌的代谢。β-拉帕醌（β-Lap）是一种抗癌药物，是NQO1的有效底物，能在NQO1的催化下以及NAD(P)H和O₂的参与下发生氧化还原循环，快速产生大量的ROS，引起氧化应激，最终选择性杀死癌细胞（图1）。由于癌细胞中NQO1的表达量远大于正常细胞（5-200倍），因此用β-Lap处理后的癌细胞应该拥有更高的ROS水平。该特征为高对比度荧光区分癌细胞与正常细胞奠定了理论基础。

图1 诊断原理（A,B）及探针PSiR3与ROS的传感机理（C）。

近日，山西大学化学化工学院郭炜教授团队，利用ROS荧光探针PSiR3与β-Lap的组合，分别在活细胞水平（图2）和老鼠组织水平（图3）实现了癌细胞/正常细胞以及癌组织/正常组织的高对比度区分。癌细胞与正常细胞的平均荧光密度比例为15，癌组织与正常组织的平均荧光密度比例为24，远超出了临床可接受的阈值2.0。这些结果表明，利用ROS含量不同来区分正常细胞和癌细胞时，采用PSiR3/β-Lap组合方式比仅用PSiR3具有更高的对比度。

图2 正常细胞（A）和癌细胞（B）分别用PSiR3或PSiR3/β-Lap组合方式处理60分钟后的共聚焦影像结果及量化的荧光密度（C）。

图3 老鼠肿瘤组织[（A）A549；（B）HeLa;（C）U89]和正常肌肉组织分别用PSiR3或PSiR3/β-Lap组合处理后的共聚焦影像结果以及量化的荧光密度（D）。

该团队进一步在病人组织切片上验证了上述策略的可行性。如图4所示，从山西省肿瘤医院获取的病人组织切片分别用PSiR3/β-Lap组合处理60分钟，其中四个肺组织样本和四个甲状腺组织样本在红色通道显示了明亮的荧光信号，表明它们可能是癌组织；其中一个肺组织样本和一个甲状腺组织样本在红色通道显示了微弱的荧光信号，表明它们可能是良性组织。这些结果与临床苏木素-伊红(HE)染色诊断结果完全一致，证明了该方法的可靠性。

图4 病人的肺癌组织/良性肺组织（A）和甲状腺癌组织/良性甲状腺组织（B）分别用PSiR3或PSiR3/β-Lap组合处理60分钟后的共聚焦影像结果。

值得注意的是，利用PSiR3和PSiR3/β-Lap双重组合方式，该团队也实现了肿瘤组织和炎性组织的有效区分。总所周知，炎性细胞在免疫呼吸爆发时会产生高水平的ROS。然而，作者发现，与癌细胞不同的是，炎性细胞的ROS水平并不能被β-Lap上调。该发现为肿瘤组织和炎性组织的区分提供了契机。实验结果表明（图5），当良性组织分别用PSiR3和PSiR3/β-Lap组合处理后，二者均展示出弱荧光信号；当肿瘤组织分别用PSiR3和PSiR3/β-Lap组合处理后，后者的平均荧光密度是前者的15倍；当炎性组织分别用PSiR3和PSiR3/β-Lap组合处理后，二者展示了相似的荧光密度。因此，当未知的组织样本分别用PSiR3和PSiR3/β-Lap组合处理后，是否能观察到一个显著的荧光增强是该方法区分肿瘤组织与炎性组织的重要标志。

图5 老鼠的正常肌肉组织/A549肿瘤组织/发炎组织（A）和病人的良性子宫组织/肺癌组织/甲状腺炎组织（B）分别用PSiR3或PSiR3/β-Lap组合方式处理60分钟后的共聚焦影像结果。

上述成果近期发表在国际化学顶级期刊Angewandte Chemie International Edition（Angew. Chem. Int. Ed., 2021, DOI: 10.1002/anie.202102377），文章的第一作者是山西大学化学化工学院青年教师刘景，合作作者是山西大学化学化工学院青年教师张洪星和硕士研究生刘梦星，通讯作者为山西大学化学化工学院郭炜教授。该研究得到国家自然科学基金、山西省青年拔尖人才计划等项目的资助。

文章链接：https://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1002/anie.202102377

参考资料

[1] 我院郭炜教授团队在肿瘤诊断研究中取得重要进展http://hxx.sxu.edu.cn/zgzj/a6f2cacd78a44141a8e2045d074ea2b8.htm