Цифровая ПЦР как новая технология и её потенциальное значение для молекулярной диагностики

Digital PCR as a Novel Technology and Its Potential Implications for Molecular Diagnostics
Jim F. Huggett, Alexandra S. Whale
2013-10-07

статистика Пуассонавнеклеточная ДНКцифровая ПЦРмолекулярная диагностикаобнаружение редких мутаций
Новейшая разновидность ПЦР — цифровая ПЦР (dPCR) — объединяет результаты двух десятилетий разработок в области химии ферментов и дизайна тест-систем, применяя их с исключительными точностью и чувствительностью. dPCR выполняется посредством предельного разведения ДНК с последующим распределением образца по последовательности отдельных ПЦР-реакций (или партиций). Предельное разведение, ставшее практически осуществимым благодаря достижениям в области разделения образцов с использованием нанофлюидики и эмульсионных технологий, основано на случайном распределении матрицы ДНК и на возможности применения пуассоновской статистики для определения количества присутствующей ДНК по доле положительных партиций. Более того, метод, по-видимому, действительно работает: результаты, получаемые с его помощью, линейны, а сама технология позволяет обнаруживать и количественно определять ничтожные количества матрицы (1, 2). Все эти возможности реализуются без калибровочной кривой, необходимой почти для всех других молекулярных методов точного количественного определения ДНК. По сравнению с количественной ПЦР в реальном времени (qPCR) цифровая ПЦР уже была признана более точной (3), более эффективной для обнаружения редких генетических вариантов (4) и менее чувствительной к ингибиторам (5, 6). Осознание этих преимуществ закономерно привело к обсуждению потенциальных возможностей dPCR в молекулярной диагностике. В этом выпуске журнала Clinical Chemistry представлены результаты двух исследований, продемонстрировавших уникальное клиническое применение dPCR для измерения циркулирующих внеклеточных нуклеиновых кислот. Taly и соавт. (7) развивают ведущие исследования своей группы по применению dPCR для выявления редких опухоль-ассоциированных мутаций в бесклеточной ДНК (cfDNA) плазмы пациентов с онкологическими заболеваниями, а Beck и соавт. (8) сообщают, что cfDNA пациентов после трансплантации содержит определяемые количества ДНК донорских органов и что мониторинг такой ДНК может служить суррогатным маркером повреждения и отторжения трансплантата. Эти статьи демонстрируют клиническое применение двух аспектов dPCR: выявления редких мутаций и количественного определения нуклеиновых кислот. Выявление...
1
Клинические исследования демонстрируют применение цифровой ПЦР для выявления редких опухоль-ассоциированных мутаций в циркулирующей внеклеточной ДНК онкологических пациентов.
2
По сравнению с количественной ПЦР в реальном времени цифровая ПЦР отличается большей точностью, улучшенным обнаружением редких генетических вариантов и меньшей чувствительностью к ингибиторам.
3
Цифровая ПЦР разделяет разведённую ДНК на отдельные реакции и использует статистику Пуассона для количественной оценки молекул по доле положительных реакций.
4
Цифровая ПЦР обеспечивает линейные результаты и позволяет количественно определять минимальные количества ДНК без калибровочных кривых, обычно необходимых в молекулярных методах.
5
Внеклеточная ДНК донорского происхождения выявляется у пациентов после трансплантации, что потенциально позволяет отслеживать повреждение и отторжение трансплантата как по суррогатному маркеру.

цифровая ПЦР (dPCR), применяемая к циркулирующим внеклеточным нуклеиновым кислотам, включая опухоль-ассоциированные мутации у онкологических пациентов и ДНК донорского происхождения у пациентов после трансплантации

точность, чувствительность, способность выявлять редкие варианты, устойчивость к ингибиторам и клинико-диагностический потенциал dPCR для количественного определения нуклеиновых кислот и мониторинга биомаркеров, связанных с онкологическими заболеваниями и трансплантацией

Publication Details
Publication Date
2013-10-07
Journal
Publisher
ISSN
Access Type
Author Information
Authors
Jim F. Huggett
Alexandra S. Whale
Explore further
Open the scid.ai AI chat with a ready-made request: it will find papers on a similar topic and help build a literature review.
Find similar papers in the chat
Make a presentation
100%