NatureProtocols快速重復地對腫瘤蛋白進行深度分析和定量

　　Broad研究所蛋白質組學平臺的研究人員近日在《Nature Protocols》雜志上報道了一個經過優化的新流程，能夠快速且重復地對腫瘤蛋白進行深度分析和定量。

　　在過去十年中，基因組學研究已經系統繪制了人類癌癥的遺傳改變，但這些改變對蛋白質組的直接影響還知之甚少。NIH臨床蛋白質組學腫瘤分析聯盟（CPTAC）的蛋白組學研究表明，將蛋白質組和磷酸化蛋白質組數據與基因組數據相整合，才能改善癌癥通路的鑒定。

　　然而，實體瘤組織在組成上比細胞系要復雜得多，至少包含了上皮、基質和血液成分。人們需要更復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-串聯質譜（LC-MS/MS）分析之前必須降低樣品的復雜性。

　　基于這個目的，Broad研究所蛋白質組學平臺的研究人員近日在《Nature Protocols》雜志上報道了一個經過優化的新流程，能夠快速且重復地對腫瘤蛋白進行深度分析和定量。

　　“我們介紹了一個經過優化的流程，它是利用10標串聯質譜標簽（TMT）來進行多重分析和相對定量，從而對組織或細胞系實現整體的蛋白質組和磷酸化蛋白質組分析，”作者在文中寫道。

　　與4標iTRAQ方法相比，這種方法的通量高了3倍，且提高了實驗室內部和實驗室之間的重復性。三個獨立的實驗室對這個流程進行了測試，其中兩個乳腺癌亞型來自異種移植模型。蛋白質組學分析顯示出良好的深度，并且能夠區分來源于腫瘤細胞的蛋白質。

　　“在每個樣品量化的10,000種蛋白質中，我們可以區分7,700種來源于腫瘤細胞的人類蛋白以及來源于周圍基質和血液的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以及數據分析。10個樣品的完整分析，包括樣品處理和數據輸出，可利用單臺LC-MS/MS儀器在10天內完成。對于100個樣品的分析，整個過程大約可在4個月內完成。

　　研究人員指出，與過去的研究相比，這種經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個樣品的蛋白質組和磷酸化蛋白質組的定量和分析工作。

　　“如今從實驗室內部和實驗室之間獲得高質量、深度和可重復的數據，應該能夠幫助人們將基于質譜的蛋白質組學分析與蛋白質組-基因組學數據相整合，從而獲得新的生物學見解，”研究人員總結道。