近日，南京大學龍億濤教授團隊開發快速提取表征納米孔道電流噪音特征的分析方法，將阻斷電流標準偏差（σb）作為三維表征參數，描述單分子信號電流阻斷特征，改變了僅依賴阻斷電流、阻斷時間兩種常規參數解析分析物特性的納米孔道傳統檢測模式，實現了混合體系中3種單氨基酸突變與未突變Aβ多肽的同時分辨。
β淀粉樣(Aβ)多肽單氨基酸突變是家族性早發型阿爾茲海默癥的潛在致病因素, 精準鑒別單點突變Aβ多肽對于揭示阿爾茲海默癥的致病機制與判定病變階段具有重要意義。龍億濤教授團隊前瞻性地把握了納米孔道在多肽研究中的潛力，早在十多年前便將納米孔道單分子電化學分析技術首次應用于Aβ多肽片段構象研究（Anal. Chem. 2011, 83, 1746）。經過團隊長期的積累與沉淀，理論解析了納米孔道限域離子流傳感增強機制，建立起納米孔道-分析物相互作用電流模型，提出納米孔道單分子指紋頻率譜學分析新方法（JACS Au 2021, 1, 967; Angew. Chem. Int. Ed. 2021, 60, 24582; J. Am. Chem. Soc. 2022, 144, 15072）。基于此，團隊開發快速提取表征納米孔道電流噪音特征的分析方法，將阻斷電流標準偏差（σb）作為三維表征參數，描述單分子信號電流阻斷特征，改變了僅依賴阻斷電流、阻斷時間兩種常規參數解析分析物特性的納米孔道傳統檢測模式，實現了混合體系中3種單氨基酸突變與未突變Aβ多肽的同時分辨。
研究發現野生型（WT）與A21G突變型Aβ18-26多肽通過T232K/K238Q aerolysin納米孔道時, 產生的單分子信號的阻斷電流、阻斷時間特征難以區分，而將σb與阻斷電流程度（Ib/I0）或阻斷時間（tD）任一常規參數相結合時，機器學習分類結果表明識別準確率可達87%，錯誤識別率比兩種常規參數組合降低了約1倍。進而，準確定位了WT 與A21G Aβ18-26兩種多肽單分子阻斷事件在Ib/I0-log(tD)-σb三維特征數據圖上的分布。通過σb直方圖計算獲得了相同時間內混合體系中WT與A21G Aβ18-26單分子事件數量的占比, 表明σb有望用于家族性Aβ多肽單點突變體的定量。
根據其分析物依賴性這一特點，將σb與Ib/I0、tD結合，實現了混合物中A21G、E22Q、E22G突變型以及WT Aβ18-26 4種多肽的直接分辨。本文提出的納米孔道電流阻斷幅值、時間和標準偏差三維特征圖譜鑒別策略，為復雜混合物體系中Aβ多肽單點突變體的精準識別提供了一種新思路, 可推廣應用于其他家族性疾病相關突變多肽標志物的檢測和研究。
相關成果以“3D Blockage Mapping for Identifying Familial Point Mutations in Single Amyloid-β Peptides with a Nanopore”為題發表于Angew. Chem. Int. Ed. (2022, DOI: 10.1002/anie.202209970), 南京大學化學化工學院博士研究生辛凱莉為論文第一作者，胡正利副研究員和龍億濤教授為論文通訊作者。該工作得到了國家基金委自然科學基金（22106066，22027806, 22090054, 21834001）和粵深聯合基金青年基金項目（2020A1515110298）的資助。
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