对具有高度异质的分子和表型差异的肿瘤淋巴转移进行靶向成像是一项极具挑战性的难题。有鉴于此，南方医科大学胡彦锋教授、李国新教授、中国科学院自动化研究所田捷研究员和南开大学黄兴禄教授通过将数据驱动设计方法与基于合成生物学的组装策略进行结合，构建了能够特异性结合三种靶点的三重靶向蛋白质纳米探针，以用于肿瘤淋巴转移成像。

本文要点：

（1）为了解决转移淋巴结(LNs)的多样性问题，研究者对胃癌患者的LN组织进行了基于机器学习的生物信息学分析和检查，从而确定了三种靶点的组合，包括C-X-C基序趋化因子受体4(CXCR4)，转铁蛋白受体蛋白1(TfR1)和血管内皮生长因子受体3 (VEGFR3)。利用这一确定的靶点组合，实验通过合成生物学方法将基因工程化铁蛋白亚基进行自组装，制备了能够特异性结合三种靶点、基于铁蛋白纳米笼的纳米探针。

（2）实验结果表明，该纳米探针可在多克隆淋巴结转移动物模型中成功实现对异质性转移淋巴结的多重成像。在19例新切除的人胃标本中，该三重靶向纳米探针产生的信号可以有效区分转移性淋巴结和良性淋巴结。综上所述，该研究开发的纳米探针不仅能够实现对高异质性淋巴转移的成像，而且也为设计靶向肿瘤淋巴转移的纳米药物提供了新的指导策略。

Guodong Shen. et al. Data-Driven Design of Triple-Targeted Protein Nanoprobes for Multiplexed Imaging of Cancer Lymphatic Metastasis. Advanced Materials. 2024

DOI: 10.1002/adma.202405877

https://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1002/adma.202405877