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定量蛋白組學將在未來10年飛速發展

更新日期:2016-03-22      點擊次數:2081

  人類基因組計劃的成功實施,我們已初步掌握了自身的遺傳信息。但闡明人類基因組整體功能的功能基因組學仍任重而道遠。蛋白質作為生命活動的"執行者",自然成為生命科學研究的新"寵兒"。幾乎在所有生命科學領域內,科學研究工作者都需要對細胞、組織或完整生物體的蛋白進行定性描述或定量檢測。對一種細胞、組織或完整生物體所擁有的全套蛋白質為特征的蛋白組學在生命科學領域將會發揮重要作用!

定量蛋白組學將在未來10年飛速發展

  目前,我們對蛋白組學的了解需要更清楚、完整的信息,比如說確定在細胞、組織或生物體內的蛋白質種類的數目,以及所有蛋白組分在不同條件下的表達水平等等。

  盡管在生命科學領域,定量蛋白質組學開始顯現著越來越重要的作用。但對科學工作者和醫學研究人員來說,技術上仍存在著巨大的挑戰。這些構成蛋白組的各種蛋白會隨著不同組織、不同環境狀態而發生改變。一種蛋白在轉錄時,一個基因可以有多種mRNA形式的剪接,并且同一蛋白可能存在多種形式的翻譯后修飾。很多蛋白廣泛地存在各種生物體液中,而且它們的存在形式和濃度都存在著巨大差別。所以說,蛋白質組不僅僅是基因組的直接產物。現在生命科學領域急需新的技術和研究方法對蛋白組信息有一個完整理解。

  "從現在起,我們希望能夠對單一實驗中進行所有蛋白進行全面測定。這跟當下我們所用的RNA-Seq技術差不多一樣。"RobertL.Moritz教授說道。他的實驗室一直致力于開發新的技術和數據分析工具來定量檢測蛋白質,尤其是在疾病狀態下,分析這些蛋白所發揮的作用。

  在質譜檢測中存在著一個技術難題,雖然質譜能檢測蛋白組里所有蛋白(肽段),但一些被預期出現在轉錄水平上的多肽或蛋白,在質譜中仍不能被檢測。"根據質譜分析的序列,我們不一定能看到蛋白質的整個氨基酸序列。但是,有時候我們能一直看到這個蛋白的某段序列。"RobertL.Moritz教授提到。所以需要建立一個分析方法來確定,對一個多肽的檢測為陰性是來自于實驗儀器不能檢測到,還是來自于其他原因,比如說就是實驗處理后出現預期的實驗結果。RobertL.Moritz教授解釋道:"之所以我們對某一個特定蛋白質的任何肽段都檢測不到,原因可能是這個蛋白只在特定條件下,在特定的組織或細胞被表達。"

  許多肽段能在質譜中被檢測,而這些信息被統計在一個數據庫,叫PeptideAtlas。2005年,PeptideAtlas數據庫成立,從開始到現在,來自多種不同物種的質譜數據仍在大幅增加和更新。它既是一個龐大的數據庫,同時也對蛋白質組學相關實驗提供了重要的查詢資源。

  PeptideAtlas數據庫允許科研工作者查到每個多肽的檢索記錄,以及每個多肽的所有特性。另外,PeptideAtlas同樣能給科研工作者在實驗設計和質譜實驗數據重復提供資源和指導。

  近來,Moritz博士的研究小組,開發了新一代數據庫,叫AltasProphet。它是一個更高精度,覆蓋率更廣,而且是在蛋白質組學的背景下,升級的質譜數據處理平臺。他們認為,質譜技術仍有許多需要改進的方面,比如說速度和靈敏度這兩個方面。現在已經出現了可供檢測并定量一些蛋白(包括一些蛋白的亞型)的新興技術,。

  下面總結一下目前這些新興技術在生命科學領域的研究運用,以下面四個例子來說明。

定量蛋白組學將在未來10年飛速發展

  1)對神經退行性疾病(如阿茲海默癥)進行蛋白組學相關標志物跟蹤的研究

  "我們已經找到三種可以降低阿茲海默癥疾病風險的干預手段,全部都來自于蛋白組學的研究結果。"來自肯塔基大學生物化學教授AllanButterfield說道。他跟加州大學歐文分校的研究人員合作在人類衰老動物模型研究中,用三種不同方式來干預動物衰老(評估動物在認知上出現損傷的風險),包括改變飲食、改變身體活動和智力刺激。

  動物模型是比格犬,它擁有跟人類一樣β-肽序列,并具有學習復雜認知任務的能力。這些證明比格犬可以用于研究人類中阿茲海默癥發生原因的實驗動物模型。

  科研工作者將12歲的比格犬分三組,*組喂富集抗氧化的食物;第二組進行體能鍛煉干預;zui后一組進行智力訓練組,這些干預在比格犬上持續了三年。通過zui后比格犬的認知測試結果,這些經歷過三種不同干預措施后15歲(12歲 3歲)比格犬跟4歲的比格犬的認知能力相似。并發現比格犬在認知上的改善伴隨著大腦中β淀粉樣蛋白塊水平下降。并且,這些干預后的比格犬大腦氧化應激水平與4歲的比格犬幾乎一致。而對照組(正常飲食的比格犬)的大腦出現了跟阿茲海默氏癥一致病理癥狀。通過蛋白質組學檢測出大腦組織中氧化蛋白水平明顯增加。在這項飲食和生活方式干預改變認知的研究中,科學工作者使用蛋白組學找到了與神經退化性疾病相關的蛋白,也探索了這些蛋白之間的相互作用和信號調控通路,并證實了之前類似研究的實驗結果。在研究神經變性疾病領域中,很難在病癥早期發現病理學等變化。如果在臨床疾病的發病前做一些相應的干預,可能降低疾病的發生和減緩進展、并提高生活質量和延長壽命。

  目前蛋白質組學面臨的挑戰是數據難以輸出。但是,如果生物信息學和質譜等蛋白質分技術進步相一致時,這將標志著蛋白質組學的真正成熟。

定量蛋白組學將在未來10年飛速發展

  2)在腫瘤研究中分析過表達的蛋白組來控制癌癥

  來自密歇根大學醫學院的DavidM.Luban教授說:"蛋白質組學領域內存在一個重大的難題,很難做到在同時測到大量樣品的實驗數據。現在已經有很多團隊在在這個難題上攻堅克難,但目前這些新興的工具還遠沒成熟到可供我們使用。"

  Luban博士和他的同事在zui近的一項研究中,利用腫瘤干細胞上的生物標記物,分離出來兩種乳腺癌腫瘤干細胞亞型:ALDH、CD44雙陽性和ALDH、CD24雙陽性干細胞群。在癌癥研究中,對于腫瘤干細胞的特性了解非常重要,這方面的研究可以找到腫瘤轉移的機理,以及對攻克癌癥耐藥難題有很大的幫助。

  科學工作者首先使用蛋白質組學來分析比較這兩種不同亞型的乳腺癌干細胞的蛋白表達情況。通過這一步他們鑒定出了3304種蛋白在兩種細胞亞型中存在差異。接下來,他們使用無標記蛋白定量手段,還找到并研究了這兩種不同干細胞表型的分子調控機理。Luban博士說:"在這項研究中,我們已經通過代謝組學確定了幾個關鍵蛋白,現在已經開始下一步的研究。"

  無標記定量蛋白質組分析技術可以檢測一種蛋白相匹配的的所有肽段,并可以確定它在總蛋白中所占的具體比例。在蛋白組學中常用的標記蛋白分析技術,如果細胞數非常少的條件下,對樣品分析存在很大的挑戰,而這一技術正好可以解決這一難題。現在他們希望能通過這個辦法對腫瘤干細胞(少于10,000個細胞)的樣品中蛋白進行更為細致蛋白質組學分析。

  3)通過蛋白組學解析生物行為學的問題

  來自哥倫比亞大學蛋白質組學實驗LeonardFoster博士分析比較了蜜蜂體內的1,200種蛋白,試圖從蜜蜂體內蛋白表達組信息與蜜蜂行為學上建立一種。

  "在蛋白質組學領域仍普遍存在著一個難題:蛋白組學實驗往往費時耗力,而且一些實驗數據很難重復。這個難題需要通過蛋白質組學相關技術的發展和改進來解決。現有的一些實驗方法所得到的實驗結果并不能很好地解釋生物行為學上的問題,也就是說很多實驗結論不能有效地支持這些生物的行為學等現象。"LeonardFoster博士說道。

  LeonardFoster博士和他的研究小組對蜜蜂與其體外寄生螨蟲之間的相互作用感興趣。蜜蜂存在兩個可遺傳的抵御體外寄生螨蟲的生物機制:一個是集體行為模式;另一個是對螨蟲的敏感程度的機制。而這兩個機制在不同蜜蜂之間所起的調控作用也存在差異,而目前這兩個遺傳學和生物信號傳導的機理都不清楚。

  LeonardFoster博士和他的同事測量了蜜蜂觸角和幼蟲體內大約1,200種蛋白質的相對豐度,還描述了這些蛋白在蜜蜂免疫力,以及蜜蜂跟寄生蟲之間所起的調控作用。這一次研究證明了蛋白表達譜與蜜蜂行為模式之間存在著相關性。

  另外,zui近他們另一項研究發現,通過蛋白質組學分析發現半乳糖誘導了PKA1基因(表達PKA蛋白的催化亞基)表達,而葡萄糖會抑制該基因的表達。通過這個系統,研究工作者鑒定了在真菌病原體、新型隱球菌等其他類似疾病的真菌的分泌蛋白吧被哪些蛋白調控。

  "這種定量檢測蛋白方法非常,半定量方法不能對培養基上清中的分泌蛋白進行測定。"LeonardFoster博士研究小組通過這個定量檢測的方法鑒定了與真菌的生存,和對宿主毒性以及對鐵離子攝取相關的61種分泌蛋白,其中5個的表達分泌與PKA1基因轉錄表達調控相關。

  4)蛋白翻譯后修飾的挑戰

  蛋白翻譯后修飾作為蛋白質的一個特性,但這一特性給質譜等蛋白質組學的實驗在定量和評估被修飾后的多肽埋下了巨大的難題。

  "在對染色質生物研究領域內開發出一類高質量抗體來識別蛋白翻譯后修飾是現在急需解決的問題!"來自俄亥俄州立大學的MichaelA.Freitas博士說,"但目前為止,所能使用的這種高品質抗體仍為數甚少。"

  然而,即使有這樣的抗體可用,但它們所識別具體表位會被臨近肽段翻譯后修飾而發生改變,從而變得毫無用處,或達不到檢測的標準,組蛋白H3K9S10就是一個典型的例子。在Freitas博士的實驗室,他們經常會使用用同位素標記的氨基酸(stableisotopelabelingbyaminoacidsincellculture,SILAC)來做蛋白組學的質譜分析。他們發現在實驗組和處理組中用這種帶同位素標記氨基酸的培養基培養細胞一段時間,然后進行蛋白組學分析有很多優勢。這個方法可以進行相對定量,從而通過質譜實驗分析確定單個蛋白的翻譯后修飾的程度。但是這個方法也存在著缺點,比如說在細胞培養過程中,被限制只能使用1到2種標簽,另外這個方法不太適合一些不能培養的樣品,以及"路徑"太復雜的蛋白的質譜分析。這個方法也不適合現行的一種"自上而下"的蛋白組學分析方法。如果蛋白被蛋白酶消化產生的多肽片段,通過檢測肽段的N末端不能確定在這個區域內發生翻譯后修飾,是否與其它區域(多肽片段)的修飾有關。這個難題也將是蛋白組學研究翻譯后修飾中所面臨的巨大限制。

  Freitas博士和他的同事和其他科研工作者合作,實現了這種"自上而下"的蛋白組質譜分析。首先將一個完整的蛋白質置于質譜儀中,然后通過高能量的力物理破壞這個蛋白質變成零散的多肽片段。zui后通過對這些多肽片段的質譜實驗數據重新"組裝"出這個蛋白。這樣就保留了這個蛋白上所有的翻譯后修飾信息。通過這個方法,Freitas博士和他的同事研究了乳腺癌細胞中幾種不同組蛋白亞型在細胞中的功能,以及在細胞周期中蛋白組的動態變化,并將一些清楚的翻譯后修飾作為惡性增殖的潛在生物標志。

  未來十年的科學研究將越來越顯示出定量蛋白組學對生命科學的重大意義!

 

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