Mismatch-Guided Deoxyribonucleic Acid Assembly Enables Ultrasensitive and Multiplex Detection of Low-Allele-Fraction Variants in Clinical Samples

多路复用 数字聚合酶链反应 体细胞 DNA 突变 冷PCR 多重聚合酶链反应 计算生物学 化学 生物 分子生物学 遗传学 聚合酶链反应 基因 点突变
作者
Dan Huang,Hui Deng,Juan Zhou,Guan A Wang,Qian Liu,Chuangxin Guo,Wanting Peng,Liang Peng,Chenlan Shen,Binwu Ying,Wei Min Li,Feng Li
出处
期刊:Journal of the American Chemical Society [American Chemical Society]
卷期号:145 (37): 20412-20421
标识
DOI:10.1021/jacs.3c05879
摘要

Somatic mutations are important signatures in clinical cancer treatment. However, accurate detection of rare somatic mutations with low variant-allele frequencies (VAFs) in clinical samples is challenging because of the interference caused by high concentrations of wild-type (WT) sequences. Here, we report a post amplification SNV-specific DNA assembly (PANDA) technology that eliminates the high concentration pressure caused by WT through a mismatch-guided DNA assembly and enables the ultrasensitive detection of cancer mutations with VAFs as low as 0.1%. Because it generates an assembly product that only exposes a single-stranded domain with the minimal length for signal readout and thus eliminates possible interferences from secondary structures and cross-interactions among sequences, PANDA is highly versatile and expandable for multiplex testing. With ultrahigh sensitivity, PANDA enabled the quantitative analysis of EGFR mutations in cell-free DNA of 68 clinical plasma samples and four pleuroperitoneal fluid samples, with test results highly consistent with NGS deep sequencing. Compared to digital PCR, PANDA returned fewer false negatives and ambiguous cases of clinical tests. Meanwhile, it also offers much lower upfront instrumental and operational costs. The multiplexity was demonstrated by developing a 3-plex PANDA for the simultaneous analysis of three EGFR mutations in 54 pairs of tumor and the adjacent noncancerous tissue samples collected from lung cancer patients. Because of the ultrahigh sensitivity, multiplexity, and simplicity, we anticipate that PANDA will find wide applications for analyzing clinically important rare mutations in diverse devastating diseases.
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