Real-time monitoring of cell autophagy is very important to understand its’ role in diseases such as Alzheimer, tumor and etc. All the established methods for monitoring autophagy are based on tedious biological detection of characteristic proteins expressed during the autophagy or monitoring of subcellular morphology. It’s difficult for these methods to realize real-time monitoring of autophagy in living cells. Autophagy is a dynamic process involving the membrane fusion of autophagosomes and lysosomes. The fusion process will induce the change of lysosomal micro-environment (such as pH, viscosity and polarity). With these in mind, in this proposal, a series of two-photon fluorescent probes for lysosomal micro-environment will be based developed based on coumarin, BODIPY and etc. to detect the change of micro-environment of lysosome during the autophagy process. The relationship between the fluorescent detection data and autophagy process will be set up to realize the accurate real-time monitoring of autophagy in living cells, which used to be difficult with traditional method. The proposal will provide an efficient strategy to monitor autophagy in living cells from chemical overview.
为理解自噬在阿兹海默症、肿瘤等疾病中的作用,实时监测活细胞的自噬是急需解决的科学问题。传统的自噬监测方法都是从生物学角度出发,通过检测细胞内特定蛋白的表达或观测亚细胞器形态来实现,操作过程繁琐且难以实现对活细胞自噬的高效监测。本项目在我们前期双光子荧光探针工作的基础上,根据细胞自噬过程中溶酶体和自噬体融合会导致溶酶体内的微环境(pH,极性,黏度)发生变化这一特点,结合双光子荧光探针无损伤实时原位检测的优势,基于香豆素、氟硼二吡咯等荧光团,利用交叉偶联反应构建并筛选获得具有溶酶体定位功能的微环境双光子荧光探针。本项目拟利用这些探针对活细胞自噬过程中溶酶体内微环境变化进行高灵敏度实时原位检测,并将荧光检测结果与活细胞自噬过程相关联,从而实现对活细胞自噬的精确荧光监测,为活细胞自噬提供高效的双光子荧光可视化工具。本项目的实施力争从化学角度发展活细胞自噬的实时监测方法提供一种新思路。
该项目将溶酶体/线粒体的靶向基团引入双光子荧光探针分子的结构中,构建了一系列基于咔唑、萘酰亚胺等荧光团、具有线粒体/溶酶体定位能力的双光子荧光探针,利用双光子激发光的生物组织穿透力强、空间分辨率高和探针选择性好、灵敏度高的优点为相关科学研究提供了可靠的实时成像工具。项目组利用已构建的溶酶体/线粒体定位的微环境(极性、粘度、pH)双光子荧光探针,通过对细胞自噬和线粒体自噬过程中溶酶体、线粒体内微环境变化的实时监测,成功发展了一种全新的细胞自噬和线粒体自噬的监测方法,克服了传统细胞自噬检测方法不能对活细胞实时原位检测的缺点。同时,利用细胞凋亡过程中线粒体内氧化应激水平和微环境参数的变化,实现对细胞凋亡过程的实时检测。此外,我们还尝试了线粒体定位肽的合成。截止目前,项目组已在 Anal. Chem., Chem. Commun., Sensors & Actuators B. Chemical, J. Mater. Chem. B, Chin. Chem. Lett. 等学术期刊发表SCI收录论文15篇,授权国家发明专利6项。培养毕业博士研究生1名,硕士研究生11名。获得安徽省自然科学技术奖一等奖1项(本项目负责人排名第三)。
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数据更新时间:2023-05-31
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