分享一篇發表在Nature Chemical Biology上的文章，題目為：Single-step discovery of high-affinity RNA ligands by UltraSelex. 本文通訊作者是海德堡大學的Andres J?schke教授和Yaqing Zhang博士，Yaqing Zhang博士是J?schke教授課題組的博士后，J?schke教授的研究組合了化學、生物化學和分子生物學的方法，致力于理解RNA分子的基礎生物學并將這些知識轉化為實際應用，如診斷工具和治療策略。他的工作對于RNA科學和核酸技術的發展做出了重要貢獻。
COVID-19大流行讓我們認識到RNA生物學的重要性，以及快速開發治療和診斷工具的必要性。RNA適配體作為能特異性結合各種靶標的分子，在生化、分析和治療應用中具有巨大潛力。傳統的SELEX篩選方法存在明顯缺陷，包括耗時繁瑣，通常需要10-15輪選擇循環，易受擴增偏差影響。
在本研究中，作者開發了一種創新技術——UltraSelex，實現了高親和力RNA適配體的一步發現。該技術整合了精巧的實驗分離策略和先進的計算分析方法（SGREELI算法），能從復雜的初始RNA池（約10^14個獨特序列）中直接識別出高親和力結合物。該方法是將約10^13-14個獨特序列的RNA，與固定在磁珠上的靶標孵育，然后進行一系列連續洗脫（約10步），收集每次洗脫下來的RNA，以及最終釋放的RNA，進行反轉錄和PCR擴增，并通過偏移PCR和條形碼PCR為高通量測序做準備。通過對每步洗脫液的RNA進行測序，理論上，背景RNA會隨著洗脫次數的增加逐漸減少，而親和力高的RNA被特異性結合。通過分析每步洗脫液中的RNA豐度，得到特異性結合的RNA信息。
在計算分析方面，UltraSelex采用了SGREELI算法，包括組內標準化以調整序列的可變初始豐度，組間標準化以校正不同洗脫步驟間的系統性變化，以及AUC計算整合調整后的富集值生成單一排名指標。此外，通過平行實驗減少非特異性結合的影響，進一步提高了篩選特異性。
?該方法具有顯著優勢：(1) 速度快，一步篩選替代傳統的多輪篩選；(2) 效率高，能識別傳統SELEX可能遺漏的高親和力適配體；(3) 靈敏度高，能檢測極低豐度的結合物；(4) 結果的質量高，發現的適配體展現出納摩爾甚至皮摩爾級別的結合親和力。
作者利用該方法對多個靶標的適配體進行篩選，包括與SiR染料，SARS-Cov-2 RAN聚合酶，以及HIV-1 RT的適配體，作者均篩選到與這些受體結合力很強的RNA適配體。
總之，作者開發了一種RNA適配體篩選方法，UltraSelex的出現標志著RNA適配體發現領域的重大突破，為快速開發針對各種靶標的診斷和治療工具提供了強大平臺。
本文作者：YSL
責任編輯：LZ
DOI：10.1038/s41589-025-01868-6
原文鏈接：https://doi.org/10.1038/s41589-025-01868-6
