2024年1月空间蛋白质组学研究:你不可错过的进展!

2024-02-20 19:21:36, 莲莲看 北京青莲百奥生物科技有限公司


空间蛋白质组学是一项具有重要意义的技术,可以为疾病研究提供精准解析人体构成的参考图谱。该技术的发展受到空间转录组技术的普及促进,因为蛋白是生命活动的执行者。近年来,Nature也多次关注和评选出空间蛋白质组学和单细胞蛋白质组学这两项技术,证实了它们在应用前景和科学前瞻性方面的重要性。


在2024年1月,空间蛋白质组学领域取得了令人兴奋的进展。研究人员开发了新的技术和方法,并利用这些技术和方法对细胞和组织中的蛋白质进行高分辨率的空间定位,以下是1月份空间蛋白质组学领域的一些重要研究进展。


案例一

COVID-19相关肺损伤的特定区域特征:深度空间蛋白质组学研究揭示

2024年1月,武汉大学病毒学国家重点实验室在期刊Cell Rep(IF=8.8)发表题为“Deep spatial proteomics reveals region-specific features of severe COVID-19-related pulmonary injury”的研究论文,该研究通过对COVID-19感染和对照组肺组织进行了细胞分辨水平的深度空间蛋白组分析,识别了不同区域的蛋白表达差异特征,对揭示COVID-19肺损伤机制提供了独特见解。

深度空间蛋白质组学揭示了严重COVID-19相关肺损伤的特定区域特征[1]


案例二

小麦内胚层异质性的揭示:空间蛋白质组学的观察

2024年1月,比利时鲁汶大学微生物与分子系统系在期刊Food Chem(IF=8.8)发表题为“NanoLC-MS/MS protein analysis on laser-microdissected wheat endosperm tissues: A comparison between aleurone, sub-aleurone and inner endosperm”的研究论文,该研究通过空间蛋白质组学技术对小麦内胚层不同区域的蛋白质成分进行了系统和定量的研究,给出了内胚层蛋白质分布差异的结论,为小麦加工提供参考。

空间蛋白质组组学及揭示小麦内胚层不同区域的异质性[2]


案例三

免疫微环境变化:空间蛋白质组学揭示三阴性乳腺癌(TNBC)治疗的新发现

2024年1月,美国西达赛奈医疗中心在期刊Cancer Cell(IF=50.3)发表题为“Single-cell and spatial profiling identify three response trajectories to pembrolizumab and radiation therapy in triple negative breast cancer”的研究论文,该研究利用空间蛋白质组学对三阴性乳腺癌(TNBC)患者治疗前后的免疫微环境进行定量和定点分析,构建了肿瘤的12个常见分区,并鉴别出两类不同的治疗响应类型,为新辅助放射免疫疗法和帕博利珠单抗(pembrolizumab)治疗下的免疫微环境变化提供了支持。

基于肿瘤和微环境的空间蛋白质组学揭示治疗聚类反应[3]


案例四

新辅助放疗后胰腺导管腺癌(PDAC)女性生存时间延长的机制:空间蛋白质组学的解析

2024年1月,荷兰胰腺癌研究组织在期刊Gut(IF=24.5)发表题为“Enhanced antitumour immunity following neoadjuvant chemoradiotherapy mediates a favourable prognosis in women with resected pancreatic cancer”的研究论文,该研究利用空间蛋白质组学技术研究了去除胰腺导管腺癌(PDAC)后接受新辅助化疗(nCRT)或仅进行手术的女性和男性患者之间在生存方面的性别差异,结果表明,新辅助放疗对女性胰腺癌患者的治疗效果更佳。研究认为这可能与女性具有更强的抗肿瘤免疫能力相关,表现为调节M2巨噬细胞的优势性极化。

空间蛋白质组学揭示新辅助放疗后女性生存时间延长的机制[4]


案例五

机器学习新方法:基于空间蛋白质组学的分析创新

2024年1月,美国哈佛医学院布列根和妇女医院在期刊Nat Commun(IF=16.6)发表题为“MAPS: pathologist-level cell type annotation from tissue images through machine learning”的研究论文,该研究提出一个新方法MAPS来实现空间蛋白组数据中的细胞类型注释,并通过实验结果证明它在这方面表现优于原有方法,为这一新领域的进一步研究奠定基础。

基于机器学习的细胞表型的MAPS示意图[5]


关于青莲百奥

空单蛋白质组学发展潜力巨大

应用广泛的空间蛋白质组学已经在微环境与疾病发展、肿瘤组织异质性研究、药物靶点与机制研究以及组织器官空间图谱构建等领域产生了重要影响,是国家自然基金申报中备受关注的热门课题。随着技术不断发展和改进,空间蛋白质组学将在未来继续发挥巨大潜力,为人类健康和生命科学的进一步发展作出更大贡献。期待未来空间蛋白质组学能取得更多科研成果并突破更多难题!

青莲百奥空间蛋白质组学技术采用激光捕获显微切割、微量样本前处理和Tims TOF HT 4D-DIA质谱检测技术,可以实现从组织/器官分辨率到组织区域分辨率的精准解析人体构成。该技术可实现纳克级样本的毫克级检测深度,平均可检测到5000-8000个蛋白质,并在空间信息、细胞类型信息和蛋白质组数据之间建立联系。通过深入了解组织空间微环境,研究人员能够发现更加精准的生物标志物和新的功能机制,推动疾病诊断和治疗的进步。


【参考文献】

[1] Mao Y, Chen Y, Li Y, et al. Deep spatial proteomics reveals region-specific features of severe COVID-19-related pulmonary injury [J]. Cell Reports, 2024, 43(2).

[2] Hermans W, Geisslitz S, De Bondt Y, et al. NanoLC-MS/MS protein analysis on laser-microdissected wheat endosperm tissues: A comparison between aleurone, sub-aleurone and inner endosperm [J]. Food Chemistry, 2024, 437.

[3] Shiao S L, Gouin K H, Ing N, et al. Single-cell and spatial profiling identify three response trajectories to pembrolizumab and radiation therapy in triple negative breast cancer [J]. Cancer Cell, 2024, 42(1): 70-84.e78.

[4] Van Eijck C W F, Mustafa D a M, Vadgama D, et al. Enhanced antitumour immunity following neoadjuvant chemoradiotherapy mediates a favourable prognosis in women with resected pancreatic cancer [J]. Gut, 2024, 73(2): 311-324.

[5] Shaban M, Bai Y, Qiu H, et al. MAPS: pathologist-level cell type annotation from tissue images through machine learning [J]. Nature Communications, 2024, 15(1).






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