Nat Comm | 针对微量临床样本的深度免疫肽组、蛋白组、修饰组学检测的工作流程

2023-05-31 15:37:23, 景杰生物杭州景杰生物科技股份有限公司

景杰生物 | 报道

绘制研究对象全面、详细的分子图谱已经成为科学研究的重要手段。相比于仅通过基因组分析，蛋白组和修饰组研究包含了更多基因无法识别的新信息。因此，蛋白质及翻译后修饰图谱研究成为后基因组时代最值得关注的研究方向之一。2014年，肿瘤蛋白质组学领域顶级科学家、麻省理工学院Steven Carr教授（景杰生物科学顾问）及其合作者在Nature 发表了人类结肠癌和直肠癌的蛋白质组学研究，首次阐述了癌症的蛋白基因组学特征（Proteogenome）[1]。2016年，Nature报道了Steven Carr教授团队运用蛋白组、磷酸化修饰组等技术对乳腺癌进行了癌症组织内部的分子分型研究[2]。2020年，Steven Carr教授及其合作者在Cell报道了基于乳腺癌临床大队列样本的蛋白基因组图谱的研究成果，研究在蛋白组+磷酸化修饰组的基础上，首次将乙酰化修饰组学引入肿瘤的蛋白基因组图谱研究，提供了对疾病发生发展的新见解[3]。

近日，Steven Carr教授团队及合作者在著名学术期刊Nature Communications发表题为"Workflow enabling deepscale immunopeptidome, proteome, ubiquitylome, phosphoproteome, and acetylome analyses of sample-limited tissues"的研究性论文[2]。研究针对肿瘤的蛋白基因组学图谱研究中样本限制的挑战，开发了一种名为MONTE的多组学样本处理和分析流程，可实现对微量临床样本的蛋白质组、磷酸化、乙酰化、泛素化修饰组和HLA免疫肽组学的系统性表征，为微量临床样本的复杂生物学研究提供了一个全新的研究范式。

在临床蛋白质组学研究中，由于临床样本获取困难，常常仅能获得非常微量的样本，无法同时进行蛋白质及翻译后修饰的检测，阻碍了对疾病的解析和临床转化。针对这一难题，该研究基于质谱开发了一种名为MONTE（Multi-Omic Native Tissue Enrichment）的多组学样本处理和分析流程，能够在微量样品需求量的前提下达到高深度的蛋白鉴定水平。运用该方法，在最少约50mg的肺腺癌肿瘤组织样本中共鉴定到12000种蛋白质，其中可定量9000多种蛋白质。鉴定到超过28000个磷酸化位点、6000多个乙酰化位点，12000多个泛素化位点，鉴定的HLA免疫肽段的平均数目达到11000。

图1. 该工作建立的MONTE样本处理分析流程示意图

此外，蛋白质组、磷酸化蛋白质组和乙酰组的连续多组学分析提供了对癌症的深入见解。然而，用于了解蛋白质降解和抗原呈递的泛素化修饰组和 HLA 肽组研究尚少。该研究中基于原发性肺腺癌 (LUAD) 肿瘤的验证研究表明：在蛋白质组、磷酸化修饰组和乙酰化修饰组分析中连续引入HLA免疫肽组学和泛素化修饰组学分析，不仅不会影响各种组学的覆盖深度和定量精度，还能通过拓展数据的维度丰富对疾病生物学认识。例如同时获得 HLA 呈递和蛋白质表达数据以用于改进表位预测算法，从而实现更准确的新抗原和非经典 HLA 肽预测。另外，修饰组学数据与免疫肽组学相结合也将进一步提高生信分析结果，例如PTM组学提供的PTM位点丰度可用于改进难以检测的磷酸化和乙酰化HLA肽的预测。总而言之，针对临床样本同时开展免疫肽组、蛋白质组和多种PTM组的研究，可实现对癌症及其他疾病的新洞察。

图2. MONTE流程鉴定的免疫组、蛋白质组、修饰组数据整合

随着人们对蛋白质分子功能研究的不断重视，临床样本的肽段、蛋白质及其翻译后修饰图谱的研究的价值也在不断显现。这项研究给我们提供了一个重要的启示，通过对同一样本进行多组学的研究，将能填补许多研究者们过去的认识空白，推动生命科学、医学领域的进步。

随着免疫多肽组学检测技术的进步与临床免疫相关研究的深入，免疫多肽的研究也成为多组学研究的重要补充。在本研究中免疫多肽组学与翻译后修饰组学的同时连续性引入为临床样本多组学研究也提供了个新的研究范式，相信未来将指引免疫与功能多角度研究的新趋势。景杰生物作为蛋白质组学领域的领跑者，具有丰富的各类组学产品（MHC免疫多肽组学，蛋白质组学，修饰组学），且在微量样本的连续处理、分析方面具有独特的技术优势和丰富的项目经验，为广大科研工作者提供完备的分子图谱研究解决方案。

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参考文献：

1. Bing Zhang, et al., 2014, Proteogenomic characterization of human colon and rectal cancer. Nature.

2. Philipp Mertins, et al., 2016, Proteogenomics connects somatic mutations to signalling in breast cancer. Nature.

3. Karsten Krug, et al. 2020. Proteogenomic Landscape of Breast Cancer Tumorigenesis and Targeted Therapy. Cell.

4. Jennifer G. Abelin, et al. 2023. Workflow enabling deepscale immunopeptidome, proteome, ubiquitylome, phosphoproteome, and acetylome analyses of sample-limited tissues. Nature communications.

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