Descripción del proyecto
Sensores innovadores de biomarcadores de microARN
Los microARN son reguladores clave de la expresión génica y, por lo tanto, se consideran biomarcadores potentes para el diagnóstico y seguimiento del cáncer. Antes, sin embargo, es necesario contar con métodos más sensibles para detectar microARN en biopsias líquidas. Para abordar este escollo, el proyecto MoP-MiP, financiado con fondos europeos, propone desarrollar metodologías de programación molecular que se valgan de redes de reacción de ADN artificial como biosensores. Se espera que este método innovador facilite la detección de varios microARN simultáneamente y genere una firma particular que pueda asociarse con una enfermedad. Cabe destacar que permite incluso evaluar grandes poblaciones y controlar en tiempo real la respuesta al tratamiento.
Objetivo
MicroRNAs, a class of transcript responsible for the fine regulation of gene expression, are emerging as promising biomarkers for cancer monitoring (diagnostic, prognostic and prediction of therapy response. The concentration profiling of stably present microRNAs from liquid biopsies represents a hopeful opportunity to fight these diseases, enabling large population screening for early cancer appearance and monitoring in real-time the treatment response. However, current microRNA detection methods do not meet performances in term of sensitivity, multiplexing and practicability to bring microRNA signatures in the front line of clinical applications.
The objective of this research proposal is to develop novel approaches for microRNA profiling using concepts of molecular programming (MP). MP deals with the design of artificial DNA reaction networks capable of information-processing, including complex biosensing tasks. The team will investigate two major strategies: 1) the development of a digital and multiplex assay (Digiplex), where each microRNA is accurately quantified independently at the single molecule level using target-specific molecular program; 2) the exploration of molecular neural network (MolNNet) for concentration pattern recognition. It involves the conception of sophisticated molecular program architectures performing the integration of multiple microRNA concentrations, signal processing and reporting of the sample type (e.g. healthy or diseased).
This project is highly interdisciplinary, gathering expertise in DNA nanotechnology, microfluidics, surface chemistry and machine learning. The expected outcomes include the advance of cutting-edge microRNA quantification technology combining single-molecule amplification with a multiplex readout (up to 100 targets). On the long term, the exploration of in moleculo neural networks is foreseen to trigger a whole new field of research, providing a ground-breaking approach for molecular diagnostics.
Ámbito científico (EuroSciVoc)
CORDIS clasifica los proyectos con EuroSciVoc, una taxonomía plurilingüe de ámbitos científicos, mediante un proceso semiautomático basado en técnicas de procesamiento del lenguaje natural.
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Palabras clave
Programa(s)
Régimen de financiación
ERC-STG - Starting GrantInstitución de acogida
75794 Paris
Francia