Activity-Triggered Chemiluminescent Probe for α-L-Fucosidase Detection from In Vitro to In Vivo

化学 化学发光 体内 肝细胞癌 生物标志物 体外 癌症研究 荧光 检出限 癌症 放射性检测 内生 癌细胞 原位 临床前影像学 肝癌 发光测量 病理 分子探针 细胞内 计算生物学
作者
Lin Xu,En Liang,Liyi Tan,Tao Che,Siying Zhi,Kui Cheng
出处
期刊:Analytical Chemistry [American Chemical Society]
卷期号:97 (44): 24468-24476 被引量:2
标识
DOI:10.1021/acs.analchem.5c04001
摘要

Hepatocellular carcinoma (HCC), one of the most prevalent malignancies with high mortality, necessitates early intervention and prognostic monitoring to improve patient survival. However, the lack of ideal detection methods remains a critical challenge. α-L-Fucosidase (AFU), a key lysosomal hydrolase, has emerged as a promising biomarker for early-stage hepatocellular carcinoma diagnosis. Herein, we developed a chemiluminescent probe (AFU-CL) capable of specifically responding to AFU. AFU-CL enables rapid and highly selective AFU detection, exhibiting exceptional sensitivity (limit of detection = 4.87 × 10–4 mU/mL) and superior signal-to-noise ratios compared to conventional fluorescent probes. At the cellular level, AFU-CL enabled real-time visualization of endogenous AFU activity in cultured HCC cells (MHCC-97H), demonstrating distinct signal patterns between malignant and normal hepatocytes (MIHA). Progressing to in vivo imaging, the probe successfully achieved in situ visualization of tumor sites in HCC-bearing mouse models, with its specific chemiluminescent signals clearly distinguishing tumor tissues from normal tissues. Most significantly, this detection capability was effectively translated to clinical applications, as AFU-CL-based analysis reliably differentiated serum samples from HCC patients and healthy controls, confirming the probe’s potential for clinical diagnosis. This strategy provides a promising platform for early HCC diagnosis and elucidating the functional role of AFU in cancer progression.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
豌豆苗完成签到 ,获得积分10
刚刚
辞旧完成签到,获得积分10
刚刚
小圆发布了新的文献求助10
1秒前
2秒前
2秒前
香蕉觅云应助王禹棋采纳,获得10
3秒前
3秒前
3秒前
义气的博涛关注了科研通微信公众号
3秒前
lilinqiu发布了新的文献求助10
3秒前
温暖的如冰完成签到,获得积分10
3秒前
贝贝关注了科研通微信公众号
4秒前
111发布了新的文献求助10
6秒前
Ava应助瘦瘦大米采纳,获得30
6秒前
jokerhoney发布了新的文献求助10
7秒前
shanlu发布了新的文献求助10
7秒前
付小佳发布了新的文献求助10
8秒前
8秒前
9秒前
9秒前
9秒前
euphoria发布了新的文献求助10
10秒前
11秒前
Thrain发布了新的文献求助10
12秒前
13秒前
14秒前
杨破玉发布了新的文献求助10
14秒前
蓝天应助小怪采纳,获得10
16秒前
科研通AI6.3应助小怪采纳,获得10
16秒前
123完成签到,获得积分20
16秒前
科研通AI6.3应助小怪采纳,获得10
16秒前
科研通AI2S应助小怪采纳,获得10
16秒前
Lucas应助Puffkten采纳,获得10
18秒前
所所应助ctttt采纳,获得10
18秒前
上官若男应助111采纳,获得10
18秒前
glass_light发布了新的文献求助10
18秒前
18秒前
鹿畔发布了新的文献求助10
18秒前
Auimes发布了新的文献求助10
20秒前
21秒前
高分求助中
Principles of Economics, 11th Edition 10000
University Physics with Modern Physics, 16th edition 10000
(应助此贴封号)【重要!!请各用户(尤其是新用户)详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
48V Low-voltage Power Distribution Network (PDN) Architecture Industry Report, 2024 800
ズームレンズの光学設計に関する研究 800
Fundamentals of Pharmaceutical and Biologics Regulations: A Global Perspective, Second Edition 700
Matrix Methods in Data Mining and Pattern Recognition Second Edition 610
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 纳米技术 工程类 有机化学 化学工程 生物化学 计算机科学 内科学 物理 复合材料 催化作用 细胞生物学 无机化学 光电子学 物理化学 电极 基因
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 7295615
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 8913941
关于积分的说明 18874462
捐赠科研通 6961758
什么是DOI,文献DOI怎么找? 3210210
关于科研通互助平台的介绍 2379556
邀请新用户注册赠送积分活动 2186539