方法論記事

早期がん検出におけるパーソナライズされたタンパク質コロナプロファイリングのための標準化されたSDS-PAGEワークフロー

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DOI：

10.3791/69090

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2025年12月19日

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1NanoDelivery Lab, Department of Molecular Medicine, Sapienza University of Rome

この記事について

サマリー

このプロトコルは、ナノ粒子上のパーソナライズされたタンパク質コロナプロファイリングのためのSDS-PAGE解析を標準化し、がん特異的シグネチャーの再現可能で拡張可能かつ低コストの検出を可能にします。膵管腺癌の早期診断を目的としており、研究および臨床の両面で複雑なプロテオム手法に代わる実用的でREASSUREDに準拠した代替手段を提供します。

要約

生物体液に曝露された際にナノ粒子(NP)上でパーソナライズされたタンパク質コロナ(PC)を形成することは、早期がん検出のための有望で低侵襲な戦略として浮上しています。本研究は、堅牢性、再現性、自動化を確保する最適化された、ドーデシル硫酸ナトリウムポリアクリルアミドゲル電気泳動(SDS-PAGE)を用いたタンパク質コロナのプロファイリングの標準化プロトコルを導入します。この手法は、さまざまなナノ粒子(NP)プラットフォーム、プラズマ源、実験条件下で厳密に検証され、オペレーター依存的な変動が最小限で一貫して再現可能なプロファイルが示されました。従来のプロテオミクス技術と比較して、このアプローチは世界保健機関(WHO)のREASSURED診断基準を満たす、より迅速かつコスト効率の良い解決策を提供します。膵管腺癌(PDAC)に適用した場合、初期バイオマーカーが限られている非常に攻撃的な悪性腫瘍で、このワークフローは初期患者でも最大90%の分類精度を達成しました。この標準化されたプラットフォームは、がん検診におけるスケーラブルで臨床的に翻訳可能かつ手頃な価格の診断ツールへの大きな進展を示しています。

概要

ナノ粒子タンパク質コロナ(NP-PC)

NPが生物体液に曝露された後に形成されるPCの特徴付けは、疾病診断および個別化医療における強力な戦略として浮上しています。この吸着タンパク質の層は、動的かつ疾患特異的な組成を持ち、NPの合成的同一性を変化させ、生物学的相互作用を駆動します。PCの組成はランダムではなく、NPの物理化学的性質と導入される生物学的環境に大きく依存します。NPの大きさ、形状、表面電荷、組成などの要因は、吸着タンパク質の親和性、速度論、構造配置に大きな影響を与えることがあります。同様に、生物体液、その発生源、複雑さ、疾患状態もコロナの最終的な構成を決定する重要な役割を果たします。

コロナの動的な性質は分析をさらに複雑にしており、その構造は時間とともに柔らかく緩く結合した外層からより安定し密に吸着された内核へと変化していきます(7,8)。この進化する構造は、競合的なタンパク質吸着イベントから生じているため、意味のある特徴づけには時間解析され標準化されたアプローチが必要です。この複雑さにもかかわらず、PCは単なる人工物ではなく、非侵襲的に全身性疾患の変化を捉える生物学的に情報を提供する層であることが広く認識されています。本論文で述べた手法の目的は、特に液体生検アプローチによる早期がん検出において、個別化されたPCの堅牢で再現性が高くアクセスしやすいプロファイリングのためにSDS-PAGEの使用を標準化することです。

パーソナライズされたPCとがん検出におけるその関連性

この方法の科学的根拠はパーソナライズされたPCの概念にあります。患者血漿とインキュベートされると、NPは個人の生理的または病理的状態を反映したタンパク質の独自の指紋を吸着します(11,12)。この概念は、膵管腺癌(PDAC)、肺がん13、髄膜腫14、多形膠芽腫15などの疾患が存在する場合にPC組成に有意な変化を示す研究によって裏付けられています。具体的には、PDACにおいて、患者血漿由来のPCは健康なドナーのものと大きく異なります。これらの違いは、最大90%の診断精度を達成する分類モデルで活用されています。したがって、PCは病気特異的シグナルのナノスケール集中体として機能します16。

最近の研究では、がん患者のPCが炎症、凝固、補体活性化、細胞外小胞輸送に関与するタンパク質が豊富であることが示されており、これらは悪性腫瘍17では調節が不安定であることが知られています。これらのタンパク質パターンは個々の患者クラス内で非常に再現性が高い一方で、異なる疾患状態間で明確に区別されるため、コロナは一般的な疾患センサーとしてだけでなく、疾患特異的な分類器としても機能しうることを示唆しています。最も致死率が高く、最も陰湿な悪性腫瘍の一つであるPDACの文脈において、私たちのグループはPC特性評価18,19,20に基づくNP対応血液検査(NEB)を先駆的に開発しました。この低侵襲アプローチは、NPが低存在量および疾患変異性血漿タンパク質を選択的に濃縮する能力を活用し、単純なベンチトップ電気泳動分離によって検出可能にします。

従来のプロテオミクス技術に対する利点

このアプローチを開発する理由は、質量分析(MS)などの従来のプロテオミクス技術の限界にあります。MSは深いプロテオームのカバーを提供するものの、高コストで時間がかかり、高スループットスクリーニングや現場診断には適していません。もう一つの重要な課題は、MSの本質的な複雑さにあり、試料準備、機器の校正、取得パラメータ、データ解析のワークフローの違いが、報告されたPC組成の実験室間で大きな違いを生み出しています。これに対し、PCのSDS-PAGE分析は、疾患に関連するプロテオミクスパターンを迅速かつコスト効率よく捉える手段を提供します。重要なのは、SDS-PAGEの表示は個々のバイオマーカーの絶対的な同定に依存しているのではなく、全体的なタンパク質プロファイルの系統的な変化の検出に依存しており、これは密度計や多変量統計学を通じて解析可能である。

既知の標的に限定され交差反応性が強い抗体ベースのアッセイとは異なり、SDS-PAGEはタンパク質の状況を偏りなく見せ、元のサンプルの完全性を保ち、LC-MS/MSなどの補完的なプラットフォームとの統合を可能にします。さらに、SDS-PAGEはサンプルの分画や除去ステップを必要としないため、低体積の生物学的サンプルの解析に特に適しており、脆弱な集団の早期診断やスクリーニングに不可欠な機能です。これらすべての理由から、このプロトコルはWHOの保証基準のいくつか(リアルタイム接続性、検体採取の容易さ、手頃な価格、センシティブ、具体的、ユーザーフレンドリー、堅牢、機器不要、納品可能)に適合しており、スケーラブルな診断のための実用的なツールとなっています。この証拠に基づき、NPは患者の血漿吸着で再現可能で疾患特異的なPCを形成し、SDS-PAGEを用いて体系的にプロファイルできると仮説が立てられました。さらに、これらの個別化されたコロナの標準化された電気泳動解析が、がん患者と健康な個人を区別し、強固で臨床的に翻訳可能な診断ツールを提供することを提案します。

ワークフローと臨床応用

SDS-PAGEベースのコロナプロファイリングプロトコルは、NPの調製と希釈血漿でのインキュベーションから、コロナ分離、ゲル電気泳動、定量密度分析まで、各ステップを体系化しています(図1)。培養時間、血漿希釈、NPタイプ25 などの主要パラメータは、最適なタンパク質捕捉とゲル画像解像度を確保するために精密に調整されています。また、サンプルのスループット、ストレージの安定性、バッチ間の一貫性といった実用的な課題にも対応しています。さらに、非破壊技術であるため、MSなどの補完的なプロテオム手法とシームレスに組み合わせて個々のタンパク質バンドの分子組成を特定することができます。ワークフローは高いオペレーター間再現性を重視し、手動および自動ピペッティングプラットフォームとの互換性も備え、異なるNP化学物質や血漿濃度に対して堅牢な対応が可能です。これらの特徴により、多様な実験室環境で適用可能となり、集中型診断ハブと分散型研究室の両方に適しています。したがって、この技術は初期診断、バイオマーカー発見、トランスレーショナルナノ医療に関わる研究者や臨床医に特に適しています。この方法は幅広い病理に適用可能であり、唾液や尿を含む血漿以外の多様な生物体液にも適応可能です。このプロトコルの柔軟性と堅牢性は、臨床検証パイプライン、大規模スクリーニング研究、ポイントオブケアプラットフォームへの統合に適している。

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プロトコル

このプロトコルは、さまざまなタイプのNPで形成されたPCの調製、ヒト血漿(HP)との培養、分離、分析に関する詳細かつ標準化されたワークフローを提供します。図2はプロトコル全体の図示であり、NP合成から多変量SDS-PAGE解析までの連続的な実験ステップを示しています。重要なのは、我々のグループがこの方法論を標準化しており、前述の著作18,26で示されたように、結果の再現性と信頼性が保証されていることです。試薬および使用機器は材料表に記載されています。

1. NPの調製と特性評価

  1. GOナノシート
    1. 4 mg/mLのストック溶液を超純水に希望の濃度まで希釈します。適切な分散を確保するために、28%振幅(パルス:0.8/0.6秒)で2分間ソニックエイトを処理します。
    2. UV-Vis分光法による濃度の定量化
    3. 633 nmのHe-Neレーザーを用いて動的光散乱(DLS)によって流体力学的サイズとゼータポテンシャルを測定します。クベット検出限界(例:1 mL キュベットに対して1:100の希釈)に基づいて超純水で希釈してサンプルを準備します。3回のレプリケートから平均±標準偏差(SD)を記録します。
  2. ゴールドNP
    1. クエン酸塩安定化100nm金NP(ストック濃度:3.8E+9粒子/mL)を、さらなる修飾なしで使用してください。
    2. 633 nmのHe-Neレーザーを用いて動的光散乱(DLS)によって流体力学的サイズとゼータポテンシャルを測定します。クベット検出限界(例:1 mL キュベットに対して1:100の希釈)に基づいて超純水で希釈してサンプルを準備します。3回のレプリケートから平均±SDを記録します。
  3. DOTAPリポソーム
    1. 適切なPPE(白衣、手袋、ゴーグル)を着用し、認証済みの化学煙幕フード内で1,2-ジオレオイル-3-トリメチルアンモニウムプロパン(DOTAP)粉末をクロロホルムに溶かします。真空下で2時間蒸発し、脂質膜を超純水で再懸濁して最終濃度1 mg/mLにし、4°Cで一晩加和します。 最後に、リポソーム溶液を0.1μmのポリカーボネートフィルターで20回押し出します。
    2. 633 nmのHe-Neレーザーを用いて動的光散乱(DLS)によって流体力学的サイズとゼータポテンシャルを測定します。クベット検出限界(例:1 mL キュベットに対して1:100の希釈)に基づいて超純水で希釈してサンプルを準備します。3回のレプリケートから平均±SDを記録します。
      注意:クロロホルムはフルPPEの状態で換気フードで取り扱う。有機溶媒廃棄物は、機関の化学物質安全手順に従って処分すること。
      注意:サイズ分布が約300 nmを中心とするGOの場合、125Wで10分間ソニック処理、遠心分離機で7,700 x g 、4°Cで30分間、上清液を採取し、再び18,620 x g で遠心分離機で30分間、ペレットを再懸浮させます。サイズ分布が約100 nmに中心となるGOの場合、3 × 180分、4°Cで超音波洗浄、10,000 x g で30分間遠心分離し、各ラウンド後に4 °Cで、最終的な上清液を採取します。

2. ヒト血漿の調製

  1. 商業用ヒトプラズマ(HP)
    1. 必要に応じて市販の凍乾プラズマを超純水で希釈します。
    2. 再構成血漿を18620 x g で4°Cで15分間遠心分離し、上清液を回収して-80°Cで保存し、使用まで保存します。
  2. 患者由来のHPモデル
    1. 1216 x g の遠心分離機で血液サンプルを4°Cで10分間採取し、上澄液を採取して血漿分離を行います。
    2. 450μLの血漿サンプルを0.5mLの低結合チューブに分け、-80°Cで保存して使用します。
      注:すべてのヒト血漿サンプルは機関の倫理ガイドラインに従って収集されており、すべての参加者からインフォームド・コンセントが取得されています。
      注意:人間の血漿は生物的危険性があります。手袋、白衣、保護メガネを使ってバイオセーフティキャビネット(BSC)内で取ります。すべての血漿含有物質は、機関のバイオセーフティおよび廃棄物処理規則に従って処分してください。

3. PCの結成

  1. 手動の液体取り扱い
    1. ビシンコニン酸(BCA)アッセイ で タンパク質濃度を定量し、血漿希釈を調整して最適なNP:血漿比を決定します。
    2. 100μLのNP懸濁液を100μLの血漿に加え、望ましい血漿濃度に到達します。
    3. 37°Cで1時間孵化します。
      注:BCAアッセイでは、試薬AとBを50:1で混ぜ、BSA標準希釈液を準備し、10-25μLサンプル/標準試薬+200μLを加え、37°Cで30分間インキュベーションし、562nmで吸収を測定します。プラズマ濃度はNP体積に対して通常0.5%から50%のv/vの間で調整されますが、NPの種類によって異なります。GOの場合は、推奨濃度を0.5%から5%に抑えてください。DOTAP/ゴールドNPの場合は、より高い濃度(最大50%)を使いましょう。タンパク質1.5mLの低結合チューブを使用してください。
  2. 自動インキュベーションプロトコル
    1. 液体取り扱いソフトウェアプロトコルを自動ピペッティングプラットフォーム(20μL + 200μLヘッド)にロードします。
    2. 各NPタイプを100μLを低結合の1.5 mLチューブに分散します。
    3. 2.1および2.2のように、以下の式に従って再構成プラズマを加えます。
      ここでVNPはNP懸濁体積です。100μLのNPの場合:
      figure-protocol-1
      5%:5.3 μL HP
      20%:25μL HP
      50%:100μL HP
    4. 超純水を加えて200μLに達する:
      5%:94.7 μL
      20%:75 μL
      50%:なし
    5. ミックスサンプル:
      5%:15μLサイクル
      20%:50μLサイクル
      50%:100μLサイクル3.2.6。37°Cで1時間培養します
      注: 補足図1 は、3つの最終プラズマ濃度(5%、20%、50% v/v)でNP-HP混合物を三重に調製するための自動セットアップのグラフィカルインターフェースを示しています。デッキのレイアウトには、チップラック、廃棄物貯蔵庫、そして3×4の低結合チューブラックがあり、NPサスペンション(GO、ゴールドナノスフィア、DOTAPリポソーム)(NP)、HP、超純水(H2O)が入っています。タンパク質の低結合チューブを使ってください。

4. SDS-PAGEによるPC解析

  1. PCの隔離
    1. NP-HPサンプルを18,620 x g、4°Cで15分間遠心分離します。チューブの底には見えるペレットがあるはずです。上清液は透明に見えるものを慎重に捨ててから進めてください( 補足図2参照)。
    2. ペレットを200μLの超純水で洗浄し、再懸浮させてから再度遠心分離機で処理します。この手順を2回繰り返してください。最終洗浄後もコンパクトなペレットが見え、NPタンパク質複合体の単離が成功したことを確認できます(補 足図2参照)。
    3. 準備ローディングバッファ(LB):
    4. 血漿状態と混合還元剤(1:10)、SDSサンプルバッファー変性タンパク質(1:2)、および水に基づいて総LB体積を計算します。
    5. ペレットを適切な容量の1ポンドに再懸浮させ、100°Cで10分間沸騰させます。
    6. 遠心分離機は18,620 x g、4°Cで15分間加熱します。上清液を採取してください。
  2. SDS-PAGEサンプル読み込み
    1. はしごは、モル重(MW)標準を荷重バッファーで希釈して準備します。
    2. Tris/Glycine/SDSランニングバッファーを10倍希釈して1倍にします。
    3. 電気泳動チャンバーに4%〜20%の染みのない勾配ゲルを組み合わせ、製造元が推奨するレベルに達するまでランニングバッファーを加えます。
    4. 各井戸に10μL試料と7μLのはしごを充填します。ゲルを150Vで室温で~90分間流します。
      注:LBの体積は、ゲル画像(通常は20μLに10μgタンパク質)で最適なタンパク質可視化を確保するために、3.1.1で選択された血漿濃度に基づいて計算する必要があります。
      注意:最適な再現性のために、新たに準備されたNPプラズマサンプルを用いてSDS-PAGE解析を行うこと。洗浄ペレットを-80°Cで24時間保管すると、物理化学的性質(再懸濁およびDLS/ゼータ電位測定後)およびタンパク質コロナ指紋(プロトコルのステップ4.3.1から処理された際、補 足図3参照)の両方に検出可能な変化が生じました。

5. タンパク質パターン解析

  1. 画像処理
    1. 化学発光イメージャーを用いた画像ゲル。
    2. ゲル画像の処理方法は以下の通りです:
      1. ゲル画像をインポートし、TIFFファイルとして保存し、周辺レーンに特に影響を及ぼす斜めレーンの歪みなど望ましくない影響を補正します。すべてのジェルレーンを検出。画像から背景信号を差し引く。
      2. マーカーレーンの二重項指数関数適合に基づいて、ピクセル単位を分子量単位に変換して垂直変位を校正します。強度プロファイルやレーンごとの信号分布を可視化するグラフィカル出力を生成します。
    3. 処理済みデータ、すなわち計算された一次元プロファイルをエクスポートします。
    4. プロファイルを正規化して分子量分布を計算し、各レーンの望ましいMW範囲にわたる整数面積を計算します。
    5. 出力データ、すなわち指定された分子量範囲内の積分領域をエクスポートします。
  2. 診断のための多変量解析
    1. 分類分析には線形判別解析(LDA)やその他の多変量手法を適用してください。
    2. 精度、感度、特異度を計算し、ROC解析を行います。
      注:画像処理、プロファイル正規化、フィッティング、分類に使用されるスクリプトは27から入手可能で、対応するユーザーマニュアルも提供されています。
      注意:ヒトプラズマを扱う際はバイオセーフティプロトコルを遵守してください。

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結果

PC実験の標準化における大きな課題の一つは、技術的およびオペレーター依存的な変動を最小限に抑えることです。これは本研究26で以前に強調されています。オペレーターバイアスや自動化ツールが再現性に与える影響など、実験変数の影響については、依然として未解決の課題が残っています18,28。

まず、本研究は提案されたプロトコルの堅牢性と再現性の体系的な評価を提示します。本研究の目的は二つありました。(i) 手動または自動ピペッティングシステムを用いて異なるオペレーターが取得したSDS-PAGプロファイルの一貫性を評価すること、(ii) プロトコルの多様なNP化学およびバイオ流体条件間での多様性を評価することです。

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ディスカッション

NP型を超えた方法の多様性と再現性

ここで提示するプロトコルは、HPでのインキュベーション時に形成されたNP上で形成されたPCを分離し特徴付けるための標準化かつ再現可能なワークフローを提供します。過去および現在の研究33で示されたように、この手法はパーソナライズされたPCの生物学的および診断的に関連した特徴を捉えるSDS-PAGEベースの分子指紋の生成を可能にします。手動および自動化ワークフローにおける一貫性の観察は、PC研究における中心的な課題である技術的およびオペレーター依存の変動の最小化に対応しています。Giulimondiら26が強調するように、オペレーターバイアスやワークフローの異質性は、歴史的に標準化を妨げてきました。調査結果は、管理された条件下ではこれらの変数を効果的に緩和し、データの質を損なうことなく行えることを示しています。

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開示事項

著者には開示すべき利益相反はありません。

謝辞

この研究は、欧州連合・次世代EUのプロジェクト「D3 4 HEALTH-持続可能な医療のためのデジタル駆動型診断、予後予測および治療」プロジェクトから一部資金提供を受けました。PNC0000001、スポーク3 Linea tematica 2、ミッション4、コンポーネント2 カップ:B53C22006120001。この研究はまた、IG 2020-ID. 24521プロジェクトの一環としてAIRC財団のP.I.ポッツィ・ダニエラの支援も受けました。

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材料

この記事で使用された材料の一覧
名前会社カタログ番号コメント
1.5MLプロテインLoBindチューブエッペンドルフ22431081
10倍のトリス/グリシン/SDSバイオラッド1610732
遠心分離機ラボテクニクZ 216 MK ヘルムレ18,620 RCFで4度、20分間使用;C
ケミドックイメージングシステムバイオ・ラッド12003153ゲル画像取得に使用
クロロホルムシグマ・オルドリッチC2432-1LDOTAP用の溶剤
コーニング1-200およびマイクロ;L ユニバーサルフィット バルクパックドピペットチップコーニング4845
クライテリオンTGX シミフリープレキャストジェルバイオラッド5678095
蒸留水 6 x 1Lサーモフィッシャー15230001
DOTAP(1,2-ジオレオイル-3-トリメチルアンモニウム-プロパン)アヴァンティ極性脂質890890P-200mgカチオン性リポソームの製剤に用いられ、クロロホルムに溶解し、蒸発、水和し、押し出されます
エンデューロ 300V電源labnet E0303-230V
GloMax ディスカバーマイクロプレートリーダープロメガGM3000
金ナノ粒子(クエン酸塩安定化)シグマ・オルドリッチ742031-25MLナノマテリアルとして使用され、さらなる精製なしで使用された
グラデーションポリアクリルアミドゲル(4–20% TGX)バイオ・ラッド5678095SDS&ndashで使用;ページ
グラント・インストゥルメント サーモシェイカーHC24N(24本×1.5mLマイクロチューブ)フィッシャー・サイエンティフィックPHMT-PSC24N
グラフェン酸化物(GO)溶液グラフェネアGO-4-1000ナノマテリアルとして使用され、0.25 mg/mLに希釈し、超音波処理
ヒトプラズマ(HP)シグマ・オルドリッチP9523-5MLナノ粒子インキュベーションに使用
ImageLabソフトウェアバイオラッド。バージョン 6.1.0.07/ゲル画像をtiffファイルとしてエクスポートするために使用
Laemmliロードバッファ2倍バイオラッド1610737ペレットの再懸浮に使用
MATLABMathWorks。バージョンR2022a/画像処理、データ解析、プロファイル計算に使用
ミニエクストルーダーアヴァンティ極性脂質610020リポソーム製剤に使用
NuPAGEサンプル還元剤(10倍)サーモ・サイエンティフィックNP004
リン酸塩塩水バッファーコーニング 21-031cmDOTAP-HPサンプルに使用
ピアースBCAプロテインアッセイキット、1キット(1リットル)サーモフィッシャー23225
ピペットチップ 0.5〜10ul クリアアクシゲンT-300-STK
PIPETMAN L P10L、0.5-10 & micro;L、メタルエジェクターギルソンFA10002M
PIPETMAN P20、2-20およびマイクロ;L、メタルエジェクターギルソンF144056M
PIPETMAN P200、20-200およびマイクロ;L、メタルエジェクターギルソンF144058M
PIPETMAX 自動ピペッティングシステムギルソンGSYS0021自動サンプル取り扱いに使用
ポリカーボネートフィルター(0.1 & micro;m)アヴァンティ極性脂質610005-1EAリポソーム押出に使用
Precision Plus Protein オールブルーのプレスティンドプロテイン標準バイオラッド1610373
Precision Plusタンパク質 染色されていない標準 nbsp;バイオラッド1610363EDU
ビブラセルソニックケーター VC505ソニックス・アンド・マテリアルズ社VC505
ゼータサイザーマルバーンZS90動的光散乱(DLS)および微小電気泳動(ME)測定に使用

参考文献

  1. Cai, R., Chen, C. The crown and the scepter: Roles of the protein corona in nanomedicine. Adv Mater. 31 (45), 1805740(2019).
  2. Caputo, D., et al. Nanotechnology meets oncology: A perspective on the role of the personalized nanoparticle-protein corona in the development of technologies for pancreatic cancer detection. Int J Mol Sci. 23 (18), 10591(2022).
  3. Lundqvist, M., et al. The evolution of the protein corona around nanoparticles: A test study. ACS Nano. 5 (9), 7503-7509 (2011).
  4. Hajipour, M. J., et al. Personalized protein coronas: A "key" factor at the nanobiointerface. Biomater Sci. 2 (9), 1210-1221 (2014).
  5. Quagliarini, E., et al. Protein corona-enabled serological tests for early-stage cancer detection. Sens Int. 1, 100025(2020).
  6. Caracciolo, G., et al. Size and charge of nanoparticles following incubation with human plasma of healthy and pancreatic cancer patients. Colloids Surf B Biointerfaces. 123, 673-678 (2014).
  7. Barrán-Berdón, A. L., et al. Time evolution of nanoparticle-protein corona in human plasma: Relevance for targeted drug delivery. Langmuir. 29 (21), 6485-6494 (2013).
  8. Yu, Y., Luan, Y., Dai, W. Dynamic process, mechanisms, influencing factors, and study methods of protein corona formation. Int J Biol Macromol. 205, 731-739 (2022).
  9. Hadjidemetriou, M., Kostarelos, K. Evolution of the nanoparticle corona. Nat Nanotechnol. 12 (4), 288-290 (2017).
  10. Caputo, D., et al. A protein corona-enabled blood test for early cancer detection. Nanoscale. 9 (1), 349-354 (2017).
  11. Pozzi, D., Caracciolo, G. Exploiting differences in personal nanoparticle corona profiles for cancer diagnostics. , Taylor & Francis. 431-433 (2025).
  12. Vence, M. G., et al. Potential clinical applications of the personalized, disease-specific protein corona on nanoparticles. Clin Chim Acta. 501, 102-111 (2020).
  13. Di Domenico, M., et al. Nanoparticle-biomolecular corona: A new approach for the early detection of non-small-cell lung cancer. J Cell Physiol. 234 (6), 9378-9386 (2019).
  14. Papi, M., et al. Exploitation of nanoparticle-protein interactions for early disease detection. Appl Phys Lett. 114 (16), 163702(2019).
  15. Di Santo, R., et al. Protein corona profile of graphene oxide allows detection of glioblastoma multiforme using a simple one-dimensional gel electrophoresis technique: A proof-of-concept study. Biomater Sci. 9 (13), 4671-4678 (2021).
  16. Caputo, D., et al. Synergistic analysis of protein corona and haemoglobin levels detects pancreatic cancer. Cancers. 13 (1), 93(2020).
  17. Colapicchioni, V., et al. Personalized liposome-protein corona in the blood of breast, gastric and pancreatic cancer patients. Int J Biochem Cell Biol. 75, 180-187 (2016).
  18. Di Santo, R., et al. Personalized graphene oxide-protein corona in the human plasma of pancreatic cancer patients. Front Bioeng Biotechnol. 8, 491(2020).
  19. Digiacomo, L., et al. Efficient pancreatic cancer detection through personalized protein corona of gold nanoparticles. Biointerphases. 16 (1), 011010(2021).
  20. Caputo, D., Caracciolo, G. Nanoparticle-enabled blood tests for early detection of pancreatic ductal adenocarcinoma. Cancer Lett. 470, 191-196 (2020).
  21. Caracciolo, G., et al. Challenges in molecular diagnostic research in cancer nanotechnology. Nano Today. 27, 6-10 (2019).
  22. Ashkarran, A. A., et al. Measurements of heterogeneity in proteomics analysis of the nanoparticle protein corona across core facilities. Nat Commun. 13 (1), 6610(2022).
  23. Pederzoli, F., et al. Protein corona and nanoparticles: How can we investigate on. Wiley Interdiscip Rev Nanomed Nanobiotechnol. 9 (6), e1467(2017).
  24. Otoo, J. A., Schlappi, T. S. REASSURED multiplex diagnostics: A critical review and forecast. Biosensors. 12 (2), 124(2022).
  25. Papi, M., Caracciolo, G. Principal component analysis of personalized biomolecular corona data for early disease detection. Nano Today. 21, 14-17 (2018).
  26. Giulimondi, F., et al. Reproducibility of biomolecular corona experiments: A primer for reliable results. Part Part Syst Charact. 40 (2), 2200169(2023).
  27. Renzi, S., et al. Structuring lipid nanoparticles, DNA, and protein corona into stealth bionanoarchitectures for in vivo gene delivery. Nat Commun. 15 (1), 9119(2024).
  28. Van Dorpe, S., et al. Integrating automated liquid handling in the separation workflow of extracellular vesicles enhances specificity and reproducibility. J Nanobiotechnology. 21 (1), 157(2023).
  29. Quagliarini, E., et al. The influence of protein corona on graphene oxide: Implications for biomedical theranostics. J Nanobiotechnology. 21 (1), 267(2023).
  30. Jiříčková, A., et al. Synthesis and applications of graphene oxide. Materials. 15 (3), 920(2022).
  31. Saorin, A., et al. A redefined protocol for protein corona analysis on graphene oxide. ACS Nanosci Au. , (2025).
  32. Digiacomo, L., et al. Nanoparticle-protein corona enhances accuracy of Ca-19.9-based pancreatic cancer classification. Nanoscale. 17 (12), 7066-7075 (2025).
  33. Caputo, D., et al. Improving the accuracy of pancreatic cancer clinical staging by exploitation of nanoparticle-blood interactions: A pilot study. Pancreatology. 18 (6), 661-665 (2018).
  34. Quagliarini, E., et al. A decade of the liposome-protein corona: Lessons learned and future breakthroughs in theranostics. Nano Today. 47, 101657(2022).
  35. Wu, S. Y., An, S. S. A., Hulme, J. Current applications of graphene oxide in nanomedicine. Int J Nanomedicine. 10 Suppl 1, 9-24 (2015).
  36. Caputo, D., et al. Multiplexed detection of pancreatic cancer by combining a nanoparticle-enabled blood test and plasma levels of acute-phase proteins. Cancers. 14 (19), 4658(2022).

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