Новости

Jul 15, 2023

Библиотека количественных пептидов устраняет пробел в открытии и проверке биомаркеров на основе протеомики при раке молочной железы

Научные отчеты, том 13,

Том 13 научных докладов, Номер статьи: 8991 (2023) Цитировать эту статью

164 доступа

3 Альтметрика

Подробности о метриках

Протеомика на основе масс-спектрометрии (МС) широко используется для открытия биомаркеров. Однако зачастую большинство обнаруженных кандидатов на биомаркеры отбрасываются в процессе проверки. Такие расхождения между открытием и проверкой биомаркеров вызваны несколькими факторами, в основном из-за различий в аналитической методологии и условиях эксперимента. Здесь мы создали библиотеку пептидов, которая позволяет обнаруживать биомаркеры в тех же условиях, что и процесс проверки, тем самым делая переход от открытия к проверке более надежным и эффективным. Пептидная библиотека началась со списка из 3393 белков, обнаруживаемых в крови из общедоступных баз данных. Для каждого белка были выбраны и синтезированы суррогатные пептиды, удобные для обнаружения методом масс-спектрометрии. В общей сложности 4683 синтезированных пептида были добавлены в чистые образцы сыворотки и плазмы для проверки их количественной оценки в течение 10-минутной жидкостной хроматографии-МС/МС. Это привело к созданию библиотеки PepQuant, которая состоит из 852 поддающихся количественному определению пептидов, охватывающих 452 белка крови человека. Используя библиотеку PepQuant, мы обнаружили 30 потенциальных биомаркеров рака молочной железы. Среди 30 кандидатов были проверены девять биомаркеров: FN1, VWF, PRG4, MMP9, CLU, PRDX6, PPBP, APOC1 и CHL1. Объединив количественные значения этих маркеров, мы создали модель машинного обучения, прогнозирующую рак молочной железы, показывающую среднюю площадь под кривой 0,9105 для кривой рабочей характеристики приемника.

Белки крови являются ценными аналитами для диагностики и прогноза различных заболеваний1. В частности, применение протеомных платформ к белкам крови привлекает все большее внимание как ученых, так и клинической индустрии2. С развитием технологий масс-спектрометрии и методов анализа данных платформы протеомики на основе MS приобрели большую глубину и количественную силу для идентификации и количественного определения белков3. Соответственно, в исследованиях использовались методы на основе тандемных масс-меток (TMT), методы количественного определения без меток и методы независимого от данных сбора (DIA) для количественного определения большого количества белков из сложных образцов с целью идентификации дифференциально экспрессируемых белков и изоформ как потенциальных кандидатов на новые биомаркеры3,4,5. Однако лишь небольшой процент биомаркеров-кандидатов был признан эффективным на этапе валидации1. Это также наблюдалось в отношении количества биомаркеров, одобренных и используемых в клинической практике. По сравнению с более чем 4300 идентифицированными белками плазмы, только около 100 биомаркеров были одобрены или одобрены FDA, несмотря на множество научных исследований2,6,7. Расхождение между этапами открытия и проверки может быть связано с различиями в размере, типе и количестве выборки, протоколе подготовки и оборудовании1,8. Среди процессов между этапами открытия и проверки размер, тип и количество выборки можно лучше контролировать на этапе планирования эксперимента. Однако различия в методах подготовки различного оборудования не могут быть решены экспериментальным путем. Для типичного процесса открытия используется нецелевой протеомный подход с использованием дробовика с использованием масс-спектрометрии высокого разрешения с обильным истощением белка, префракционированием и длительным временем работы градиента (1–3 часа), чтобы максимизировать количество профилированных белков. Напротив, процесс валидации основан на целевом подходе к чистой сыворотке или плазме с помощью жидкостной хроматографии и тройного квадрупольного тандемного МС (ЖХ-МС/МС), который больше ориентирован на количественные измерения9. Различия между процессами открытия и проверки увеличивают время и затраты на открытие клинически пригодных биомаркеров.

Чтобы преодолеть эту проблему, предыдущие исследования предлагали использовать протоколы, позволяющие воспроизводить анализ на различных типах оборудования, таких как нанопотоки и микропотоки LC9,10. Эти исследования были больше сосредоточены на создании подходящего кандидата в биомаркеры в рамках типичной установки открытия с использованием нецелевого подхода. Это может сократить время этапа открытия; однако это не уменьшает разрыв между открытием и проверкой.