在過去十年中，基因組學(xué)研究已經(jīng)系統(tǒng)繪制了人類癌癥的遺傳改變，但這些改變對蛋白質(zhì)組的直接影響還知之甚少。NIH臨床蛋白質(zhì)組學(xué)腫瘤分析聯(lián)盟（CPTAC）的蛋白組學(xué)研究表明，將蛋白質(zhì)組和磷酸化蛋白質(zhì)組數(shù)據(jù)與基因組數(shù)據(jù)相整合，才能改善癌癥通路的鑒定。
然而，實體瘤組織在組成上比細(xì)胞系要復(fù)雜得多，至少包含了上皮、基質(zhì)和血液成分。人們需要更復(fù)雜且更耗時的方案來處理實體瘤組織，才能檢測到低豐度的蛋白（如癌基因和腫瘤抑制因子）。為此，在液相色譜-串聯(lián)質(zhì)譜（LC-MS/MS）分析之前必須降低樣品的復(fù)雜性。
基于這個目的，Broad研究所蛋白質(zhì)組學(xué)平臺的研究人員近日在《Nature Protocols》雜志上報道了一個經(jīng)過優(yōu)化的新流程，能夠快速且重復(fù)地對腫瘤蛋白進(jìn)行深度分析和定量。
“我們介紹了一個經(jīng)過優(yōu)化的流程，它是利用10標(biāo)串聯(lián)質(zhì)譜標(biāo)簽（TMT）來進(jìn)行多重分析和相對定量，從而對組織或細(xì)胞系實現(xiàn)整體的蛋白質(zhì)組和磷酸化蛋白質(zhì)組分析，”作者在文中寫道。
與4標(biāo)iTRAQ方法相比，這種方法的通量高了3倍，且提高了實驗室內(nèi)部和實驗室之間的重復(fù)性。三個獨立的實驗室對這個流程進(jìn)行了測試，其中兩個乳腺癌亞型來自異種移植模型。蛋白質(zhì)組學(xué)分析顯示出良好的深度，并且能夠區(qū)分來源于腫瘤細(xì)胞的蛋白質(zhì)。
“在每個樣品量化的10,000種蛋白質(zhì)中，我們可以區(qū)分7,700種來源于腫瘤細(xì)胞的人類蛋白以及來源于周圍基質(zhì)和血液的3,100種小鼠蛋白，”研究人員報道。
整個操作過程包括收集組織、肽處理、LC-MS/MS以及數(shù)據(jù)分析。10個樣品的完整分析，包括樣品處理和數(shù)據(jù)輸出，可利用單臺LC-MS/MS儀器在10天內(nèi)完成。對于100個樣品的分析，整個過程大約可在4個月內(nèi)完成。
研究人員指出，與過去的研究相比，這種經(jīng)過改良的方法明顯加快了研究步伐。之前，人們花了9個月的時間，才完成了100個樣品的蛋白質(zhì)組和磷酸化蛋白質(zhì)組的定量和分析工作。
“如今從實驗室內(nèi)部和實驗室之間獲得高質(zhì)量、深度和可重復(fù)的數(shù)據(jù)，應(yīng)該能夠幫助人們將基于質(zhì)譜的蛋白質(zhì)組學(xué)分析與蛋白質(zhì)組-基因組學(xué)數(shù)據(jù)相整合，從而獲得新的生物學(xué)見解，”研究人員總結(jié)道。
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