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與正常細胞相比，癌細胞通常在其表面表達與腫瘤相關的特異性標志物。通過細胞膜表面多個特異性腫瘤標志物來確定癌癥細胞及其分型以達到準確診斷并治療癌癥，一直是科學家們追求的目的。

最近，湖南大學化學化工學院和生物學院教授，化學生物傳感與計量學國家重點實驗室主任譚蔚泓領導的分子科學和分子醫學實驗室(MBL)利用核酸適配體作為基本的分子元件，在細胞表面構建了一種智能邏輯開關平臺，依據細胞表面多個特異性標志物實現了腫瘤細胞的自動邏輯分型和給藥。該工作已被國際頂級化學期刊《美國化學會志》(Journal of the American Chemical Society，2014，136，1256 －1259)接收，并作為spotlights 報告。

在前期工作中，他們通過以腫瘤細胞為靶標的指數富集配體系統進化進化技術篩選得到多種能結合腫瘤細胞表面蛋白的核酸適配體分子探針。(Proc.Natl.Acad.Sci.U.S.A.2006，103，11838-11843;Acc.Chem.Res.2010，43，48-57;Chem.Rev.，2013，113，2842 －2862)在此基礎上，他們利用不同核酸適配體對細胞膜上腫瘤標志物的特異性識別將邏輯門模塊組裝在細胞膜上，并結合核酸鏈置換反應實現對腫瘤細胞表面不同標志物的“與門”、“或門”或者“非門”邏輯分析，實現對腫瘤細胞的準確識別及智能給藥。與單一腫瘤標志物靶向的分子影像和靶向給藥相比，該智能邏輯開關平臺更能有效識別腫瘤細胞、區分腫瘤細胞間的分子差異，為腫瘤準確診斷、分型和定制性治療提供了一種頗有潛力的分子工具，有望用于發展基于核酸適配體的藥物的智能釋放及個體化醫療體系，為相關疾病提供更為安全而有效的治療方案。

該課題組長期致力于“核酸適配體及生物醫學應用”的研究，在核酸適配體基礎理論研究和技術研發等方面取得了一些突破。譚蔚泓課題組建立了篩選特異識別腫瘤細胞與正常細胞之間分子差異的核酸適體分子探針的新方法，并首次提出了利用核酸適體圖譜研究癌癥等重大疾病發生發展的分子基礎的新概念，為實現疾病早期診斷、靶向治療和發現新的疾病標志物提供了重要突破點，并形成了多項具有自主知識產權的生物醫藥關鍵技術。