近日，beat365官方网站朱志教授和苏州大学丁鸿铭教授合作，在识别分子筛选领域取得重要突破，相关成果以“Synergetic Collision and Space Separation in Microfluidic Chip for Efficient Affinity-Discriminated Molecular Selection”为题，发表于《美国国家科学院院刊》（Proc. Natl. Acad. Sci. U. S. A., DOI: 10.1073/pnas.2211538119）。
抗体、核酸适体及多肽等识别分子是人类探索生命现象本质的重要工具，在免疫分析、药物开发及肿瘤诊疗等领域发挥着重要的作用。识别分子一般通过非共价相互作用与靶分子进行结合，以达到识别、阻断或激活等目的，因此，高亲和力识别分子的开发显得尤为重要。亲和筛选是获得识别分子的稳健途径，然而，传统筛选方式存在的效率低、亲和力有待提高等局限性，为高质量识别分子的开发带来了极大的挑战。因此，亟需发展一种高效的高亲和力分辨的筛选策略，以期获得高亲和力识别分子，进一步推动识别分子的开发与应用。
为了解决上述问题，该研究从化学平衡的角度切入，基于确定性侧向位移微流控平台，独辟蹊径地构建了一种高亲和力分辨的识别分子筛选系统SCOPE。该系统基于高频碰撞实现物理分离，利用“动能-内能”转换打破配体-目标结合的非共价键，从而通过力的作用将平衡推向解离方向；利用微流体动力学通过二维分离不断地将解离的游离态分子与靶标复合物分离开，以防止二次结合，从而进一步通过浓度效应促进解离。通过力学、浓度效应耦合的平衡驱动，该系统可去除更多的低亲和力、中亲和力识别分子，最终实现对高亲和力识别分子的富集。针对特定肿瘤标志物靶标，该系统可在一天内实现高效的单轮多肽配体筛选，以代替传统分子筛选中周计的繁琐流程。SCOPE系统对不同靶标和筛选文库均有很好的普适性，为高亲和力识别分子的高效筛选提供了新的策略，有望为生物分析、医学诊疗等领域提供重要的识别分子基础。
该工作在朱志教授的指导下完成，苏州大学丁泓铭教授在模拟计算上提供了大力支持。beat365官方网站2021届博士王军霞和2020级硕士生李良为论文的共同第一作者。研究工作得到国家重点研发计划（2021YFA0909400）、国家自然科学基金项目（21974113、21775128、21735004、11874045）、beat365官方网站校长基金（20720210001、2072022005）等资助。
论文链接：https://www.pnas.org/doi/10.1073/pnas.2211538119
