基于DNA计算处理器通过miRNA生物标志物分析实现乳腺癌高精度检测的新方法

本文提出了一种创新的DNA计算处理器，通过分析miRNA生物标志物（包括上调的oncomirs和下调的肿瘤抑制因子）实现乳腺癌的高精度诊断。该系统基于TCGA数据库的1,103个癌症样本和104个标准样本，通过差异表达基因（DEG）分析和加权基因共表达网络分析（WGCNA）筛选关键miRNA，并采用DNA链置换（DNA strand displacement）和逻辑门设计构建检测框架。仿真结果显示其阳性预测值（PPV）和阴性预测值（NPV）分别达到0.91和0.98，实验验证进一步证实了以miR-200a和miR-141为代表miRNA的可行性，为无酶、可扩展的癌症早期诊断提供了新策略。

　　

Highlight

Proposed method

miRNA表达在癌症发生时发生变化。为评估选定oncomir和肿瘤抑制miRNA的阈值，本方法主要受生物信息学分析启发，并得到强调联合多种miRNA可提升诊断性能的报告支持。尽管该方法未直接遵循既定临床诊断方案，但与癌症诊断中公认的多生物标志物方法原则一致。

Simulation results

所提处理器采用VisualDSD确定性模型进行仿真。仿真参数见附录表S2和S3。所有仿真温度设为25°C。趾柄（toeholds）和结构域（domains）的最大长度分别为7和20个核苷酸。NOT门采用环（loop）和茎（stem）最大长度分别为38和17个核苷酸的发夹结构。检测单元中趾柄的结合/解离速率遵循快速结合动力学设定。

Designing the gates

选择oncomiRs miRNA miR-200a和miR-141进行实验室实验。鉴定后，与miR-200a相关的报告门（narrator gate）输出用TAMRA荧光团标记，miR-141的报告门输出用HEX荧光团标记。两条互补链上均使用BHQ1作为淬灭剂（处于双链形式时）。输入、转换器、阈值、放大、燃料和报告门的组成如图所示。

Discussion

本文提出了一种通过链置换逻辑门整合致癌性和肿瘤抑制miRNA的DNA计算处理器，用于乳腺癌检测。与早期常依赖假设数据或忽略肿瘤抑制活性的DNA逻辑系统相比，该设计通过应用阈值约束同时评估两类生物标志物，从而更真实地反映癌症生物学。结合TCGA RNA-seq数据和WGCNA分析，确保了生物标志物选择的可靠性。仿真结果证明了高诊断精度，实验验证进一步支持了可行性。该无酶系统为低成本、可扩展的癌症诊断提供了新途径。

Conclusion

本文提出了一种基于DNA链置换的乳腺癌检测处理器，整合了从TCGA数据集中识别的致癌性和肿瘤抑制miRNA。系统在运行仿真中表现出强诊断性能，阳性预测值（PPV）为0.91，阴性预测值（NPV）为0.98。对两种miRNA（miR-200a和miR-141）的实验验证进一步证实了该设计的可行性。