环境污染与人类健康密切相关，长期暴露于空气污染物、重金属及有机污染物等环境风险因素，可通过氧化应激、炎症反应和表观遗传调控异常等途径促进肿瘤发生。小非编码RNA（sncRNA）作为关键的基因表达调控分子，深度参与上述病理过程，并在体液中具有良好的稳定性，因而被视为液体活检和肿瘤早期诊断的候选标志物。但复杂疾病常涉及多条分子通路及多种标志物的协同改变，单一sncRNA难以满足精准诊断需求。因此，开发灵敏、低成本、可同步检测多种sncRNA的技术，对于环境暴露相关疾病的早期预警、健康风险评估和精准防控具有重要意义。

针对这一瓶颈，南京大学前沿科学学院环境与健康研究院王玉琴团队提出一种“扩增编码”的纳米孔传感新策略，将扩增从单纯的灵敏度增强步骤重新定义为信息编码步骤。该策略整合茎环RT‑PCR与纳米孔传感，使每个目标sncRNA在逆转录‑扩增过程中被直接转化为结构化的茎环扩增子，并在扩增子的单链悬臂中保留目标sncRNA的天然序列窗口。当该扩增子穿过纳米孔时，一个由五个核苷酸组成的紧凑窗口直接决定了电流信号的波形，相当于在合成过程中将分子身份写入产物。这种“扩增即编码”的设计不仅避开了荧光串扰，也不需要外源条形码或复杂的测序解码。研究显示，该方法能够实现对高度同源Let-7家族成员的单核苷酸水平分辨。

图1. “扩增即编码”的纳米孔检测策略及Let-7家族单碱基区分

研究团队进一步展示了该方法的多重检测能力。研究选取八种胃癌相关sncRNA作为检测对象，包括四种miRNA（Let-7a、miR-21、miR-10b、miR-18a）和四种tRNA衍生小RNA（tRF-5026a、tRF-5015b、tRF-3019a、tRF-5027b）。结果表明，不同sncRNA的茎环扩增子产生了清晰可分的纳米孔电流指纹。结合机器学习，实现了八种sncRNA的自动分类识别，多层感知机模型在测试集中取得了超过97%的分类准确率，并进一步实现了人血清样本中胃癌相关miRNA和tsRNA的同步检测。

图2. 胃癌相关sncRNA的多重纳米孔识别

该研究首次在分子层面将“扩增”与“编码”相统一，实现非编码RNA跨类别、多靶标同步检测。该策略为非编码RNA的高通量、低成本床旁检测开辟了新技术路径，也为环境污染暴露相关疾病风险评估、肿瘤早期筛查以及其他核酸标志物的多重分析提供了通用设计思路。相关研究成果以"Molecular Encoding during Amplification Enables Multiplex Nanopore Profiling of Small Noncoding RNAs"为题，发表于期刊Analytical Chemistry（原文链接：http://pubs.acs.org/doi/abs/10.1021/acs.analchem.6c01314）。南京大学前沿科学学院环境与健康研究院王玉琴助理教授为论文的通讯作者。研究得到国家自然科学基金、中央高校基本科研业务费、生命分析化学全国重点实验室以及广东省污水信息解析与预警重点实验室等项目支持。