NatureProtocols快速重复地对肿瘤蛋白进行深度分析和定量

　　Broad研究所蛋白质组学平台的研究人员近日在《Nature Protocols》杂志上报道了一个经过优化的新流程，能够快速且重复地对肿瘤蛋白进行深度分析和定量。

　　在过去十年中，基因组学研究已经系统绘制了人类癌症的遗传改变，但这些改变对蛋白质组的直接影响还知之甚少。NIH临床蛋白质组学肿瘤分析联盟（CPTAC）的蛋白组学研究表明，将蛋白质组和磷酸化蛋白质组数据与基因组数据相整合，才能改善癌症通路的鉴定。

　　然而，实体瘤组织在组成上比细胞系要复杂得多，至少包含了上皮、基质和血液成分。人们需要更复杂且更耗时的方案来处理实体瘤组织，才能检测到低丰度的蛋白（如癌基因和肿瘤抑制因子）。为此，在液相色谱-串联质谱（LC-MS/MS）分析之前必须降低样品的复杂性。

　　基于这个目的，Broad研究所蛋白质组学平台的研究人员近日在《Nature Protocols》杂志上报道了一个经过优化的新流程，能够快速且重复地对肿瘤蛋白进行深度分析和定量。

　　“我们介绍了一个经过优化的流程，它是利用10标串联质谱标签（TMT）来进行多重分析和相对定量，从而对组织或细胞系实现整体的蛋白质组和磷酸化蛋白质组分析，”作者在文中写道。

　　与4标iTRAQ方法相比，这种方法的通量高了3倍，且提高了实验室内部和实验室之间的重复性。三个独立的实验室对这个流程进行了测试，其中两个乳腺癌亚型来自异种移植模型。蛋白质组学分析显示出良好的深度，并且能够区分来源于肿瘤细胞的蛋白质。

　　“在每个样品量化的10,000种蛋白质中，我们可以区分7,700种来源于肿瘤细胞的人类蛋白以及来源于周围基质和血液的3,100种小鼠蛋白，”研究人员报道。

　　整个操作过程包括收集组织、肽处理、LC-MS/MS以及数据分析。10个样品的完整分析，包括样品处理和数据输出，可利用单台LC-MS/MS仪器在10天内完成。对于100个样品的分析，整个过程大约可在4个月内完成。

　　研究人员指出，与过去的研究相比，这种经过改良的方法明显加快了研究步伐。之前，人们花了9个月的时间，才完成了100个样品的蛋白质组和磷酸化蛋白质组的定量和分析工作。

　　“如今从实验室内部和实验室之间获得高质量、深度和可重复的数据，应该能够帮助人们将基于质谱的蛋白质组学分析与蛋白质组-基因组学数据相整合，从而获得新的生物学见解，”研究人员总结道。