将原子识别机制与实验生物传感技术相结合:一种基于重组噬菌体RBP的SERS平台,用于检测金黄色葡萄球菌

《Biosensors and Bioelectronics》:Integrating Atomistic Recognition Insights with Experimental Biosensing: A Recombinant Phage RBP-Based SERS Platform for Staphylococcus aureus

【字体: 大 中 小 】 时间:2026年10月22日 来源:Biosensors and Bioelectronics 11.8

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  •开发了一种基于gp144噬菌体蛋白的功能化SERS生物传感器,用于检测S. aureus。•通过集成计算建模阐明了gp144与受体结合的原子级机制。•该平台实现了超灵敏的S. aureus定量检测,检测限为2 CFU/mL。•该生物传感器在合成血浆中表现出高选择性和优异的性能。

  
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    开发了一种基于gp144噬菌体蛋白的功能化SERS生物传感器,用于检测S. aureus。
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    通过集成计算建模阐明了gp144与受体结合的原子级机制。
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    该平台实现了超灵敏的S. aureus定量检测,检测限为2 CFU/mL。
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    该生物传感器在合成血浆中表现出高选择性和优异的性能。

引言

金黄色葡萄球菌,特别是耐甲氧西林的S. aureus(MRSA),仍然是最具临床意义的细菌病原体之一,可引起多种社区获得性和医院获得性感染(López-Jácome等人,2019年;Nataraj和Mallappa,2021年;Ozbek等人,2025年;Tasdurmazli等人,2023年)。快速准确地识别S. aureus对于及时的临床管理、实施适当的感染控制措施以及选择有效的抗菌治疗至关重要(Moradpour和Ghasemian,2020年;Mota等人,2020年;Murray等人,2022年;Pirnay,2020年)。然而,传统的基于培养的诊断方法通常需要24-72小时才能提供明确的结果,可能会延迟临床决策。尽管基于PCR的方法可以提高灵敏度并缩短周转时间,但它们依赖于专门的仪器、训练有素的人员以及相对复杂的样本处理程序,这限制了其在临床护理点的常规应用。同样,免疫测定法也可能受到抗体成本、稳定性、交叉反应性和测定灵敏度等因素的限制(Yadav等人,2020年;Yang等人,2019年,2021年;?ukowska,2021年)。这些诊断瓶颈凸显了在临床护理点需要快速、灵敏、特异、成本效益高且用户友好的检测技术,这些技术能够用最少的仪器操作。在这方面,将高度选择性的生物识别元件与灵敏的信号转导策略结合的生物传感平台代表了快速检测S. aureus的有希望的方法。
在为快速病原体检测开发的分析平台中,表面增强拉曼散射(SERS)因其出色的分析灵敏度、快速响应以及能够在最小样本准备下生成高度特异的分子指纹谱而成为最具前景的技术之一(Yadav等人,2020年;Yang等人,2019年,2021年)。等离子体纳米结构提供的强电磁增强效应使得即使在非常低的浓度下也能检测到细菌细胞,同时保持与便携式拉曼仪器的兼容性。尽管已经开发了多种基于SERS的生物传感器用于检测S. aureus,并且等离子体纳米材料也在持续进步,但SERS生物传感器的整体性能最终取决于负责选择性捕获目标微生物的生物识别元件的效率(Lentini等人,2015年)。因此,进一步改进SERS生物传感不仅需要纳米材料工程的进步,还需要开发高度特异和稳健的分子识别元件(Pilot等人,2019年)。传统的识别元件,包括抗体、适配体和抗菌配体,已被广泛用于S. aureus的检测。然而,它们的实际应用可能受到批次间变异性、结构不稳定性、高生产成本、劳动密集型选择程序或无法充分区分密切相关的细菌物种等因素的限制。这些限制激发了人们对噬菌体衍生识别分子的兴趣,这些分子经历了数百万年的宿主-病原体共同进化,能够以极高的特异性识别细菌表面受体。在这些分子中,受体结合蛋白(RBPs)因其保留了噬菌体的天然宿主特异性同时消除了与宿主系统相关的生物学复杂性而成为特别有吸引力的生物识别元件。此外,重组生产使得RBPs能够以高度可重复的结构获得,非常适合表面固定和生物传感器功能化,使其成为下一代生物传感平台的有希望的替代品(Dokuz等人,2025年,2024年;Erdogdu等人,2026年;Gopalan等人,2026年;Koneru等人,2026年;Ozbek等人,2025年;Qi等人,2022年;Tao等人,2024年;Xu等人,2022年;Yuwen等人,2024年;Zhu等人,2025年)。
尽管噬菌体RBPs在生物传感应用中的使用日益增加(Costa等人,2022年;Filik等人,2022年;Shi等人,2021年),但其开发主要是通过经验优化分析性能而非分子识别的机制理解来推动的。大多数先前的研究集中在提高检测限、灵敏度和选择性上,而控制受体识别的结构决定因素及其与生物传感器性能的关系仍大部分未得到探索(Ding等人,2025年,2024年;Hu等人,2026年;Nogueira等人,2021年;H. Wang等人,2026年)。理解RBPs如何在原子水平上与细菌受体相互作用不仅对于解释它们的显著分析特性至关重要,而且对于合理设计改进的识别分子也必不可少。特别是,来自噬菌体K的受体结合蛋白gp144通过识别壁 teichoic 酸(WTAs)显示出对S. aureus的优异亲和力(Dokuz等人,2025年;Krusche等人,2025年;Tasdurmazli等人,2023年),但这种相互作用的结构动力学和热力学基础尚未得到全面阐明。因此,弥合这一知识差距对于建立基于机制的下一代噬菌体蛋白生物传感器设计策略至关重要。
在这项研究中,我们通过整合结构生物信息学和实验生物传感技术,开发了一种基于重组gp144的SERS生物传感器,用于敏感和选择性地检测S. aureus。使用AlphaFold2-Multimer生成了gp144的高置信度三维模型,并通过分子对接、分子动力学模拟和MM-PBSA自由能计算进一步研究,以阐明WTAs衍生物(Ribitol-5-phosphate,Rbo5P)识别的分子基础。计算预测通过gp144功能化的SERS平台进行了实验验证,并在其分析性能方面进行了评估,包括灵敏度、选择性和在合成血浆基质中的应用性。通过将原子级识别机制与实验生物传感器性能直接关联,本研究为快速细菌诊断的噬菌体蛋白生物传感器的合理设计提供了机制框架。

章节片段

材料与仪器

gp144基因片段是在我们之前的研究中制备并储存的(Tasdurmazli等人,2023年)。噬菌体K(ATCC 19685-B1)从美国典型培养 kolec tion(American Type Culture Collection)购买,并使用S. aureus(ATCC 25923)作为宿主菌株,在Brain Heart Infusion(BHI)肉汤和琼脂培养基(Condalab,马德里,西班牙)中繁殖。Escherichia coli BL21(DE3)用于克隆gp144基因和蛋白质表达,接种在Luria-Bertani培养基(Merck,德国)中培养。引物

gp144的序列分析及3D建模

由于缺乏gp144的完整晶体结构,因此对其进行了针对PDB的BLASTp序列分析。搜索结果显示与Staphylococcus噬菌体812 RBP链5(PDB ID: 9EUF_5;100%查询覆盖率 [QC],100%同一性)、Kayvirus kay ORF 68(PDB ID: 5M9F_A;50% QC,100%同一性)以及Staphylococcus噬菌体812链8含有CBM-cenC结构域的蛋白质(PDB ID: 9EUF_8;25% QC,30%同一性)有匹配。尽管Staphylococcus噬菌体812属于Kayvirus属,但相似

讨论

噬菌体RBPs的显著宿主特异性使它们成为下一代生物传感器中最有前途的生物识别分子之一(Boeckaerts等人,2021年)。然而,尽管它们的分析应用日益增多,但它们选择性识别细菌细胞壁受体的分子基础仍然不完全清楚。在本研究中,我们通过整合结构生物信息学和SERS生物传感技术解决了这一知识空白

结论

我们的研究表明,开发基于噬菌体蛋白的生物传感器不仅可以从优化分析性能中受益,还可以从对目标识别的分子层面理解中受益。通过将结构预测、分子对接、分子动力学模拟、热力学分析和实验SERS测量整合到一个统一的框架中,我们确定了gp144与S. aureus WTA骨架相互作用的原子级特征

CRediT作者贡献声明

Berna Erdogdu:撰写——初稿,可视化,方法学,研究。Senanur Dokuz:撰写——初稿,可视化,方法学。?smail Hakk? Boyac?;:撰写——审阅与编辑。Ugur Tamer:撰写——审阅与编辑,方法学,研究。Tulin Ozbek:撰写——初稿,验证,监督,项目管理,方法学,研究,形式分析,数据管理,概念化。Elif ?al?k Kayis:撰写——初稿,可视化

未引用的参考文献

Pichel Beleiro, 2019; Wang等人,2026.

利益冲突声明

作者声明他们没有已知的可能会影响本文所述工作的竞争性财务利益或个人关系。

注释

作者声明没有竞争性财务利益。

数据可用性

数据将在请求时提供。

利益冲突声明

?作者声明他们没有已知的可能会影响本文所述工作的竞争性财务利益或个人关系。

致谢

本工作得到了土耳其科学和技术研究委员会(TUBITAK)[124Z073]的支持。
本文中报告的数值计算部分在TUBITAK ULAKBIM高性能和网格计算中心(TRUBA资源)进行。
Berna Erdogdu|Senanur Dokuz|Elif ?al?k Kayi?|Semra Tasdurmazli|Tu?ba Tezcan|Ezgi Salmanl?|?smail Hakk? Boyac?|Ugur Tamer|Tulin Ozbek
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