Aplicando uma aproximação Proteomics-baseada à clínica

Thought LeadersProfessor Matthias MannThe University of Copenhagen& The Max Planck Institute of Biochemistry

Nesta entrevista, o professor Matthias Mann discute seu trabalho no campo do proteomics, e explica porque aplicar tecnologias proteomics-baseadas tais como o timsTOF à clínica poderia acelerar o diagnóstico e a previsão da doença humana.

Que o atraiu primeiramente ao campo do proteomics?

Eu vim do campo da espectrometria em massa antes que o proteomics existiu mesmo. Quando o proteomics veio avante, muitos povos estavam centrando-se sobre a forma de 2D geles, mas este não me interessou. Em lugar de, a análise simultânea de muitos componentes em uma pilha e os aspectos da biologia de sistemas do proteomics da espingarda apelaram-me.

Que acendeu seu interesse na pesquisa fundamental ao trabalhar no laboratório de John Fenn?

Eu sou educado como um físico e um matemático originalmente e trabalho começado com John Fenn em electrospray. Eu segui então o a jusante electrospray, de caracterizar únicas proteínas aos complexos da proteína, e então os conjuntos cada vez mais complexos às pilhas inteiras, que eu analiso hoje.

Depois disto, eu comecei a trabalhar em compreender como criar os íons, a como podem ser medidos, e então à separação e à velocidade crescentes para prosseguir com a complexidade.

Por que você a sente é importante ver mais técnicas proteomics-baseadas em ambientes clínicos?

As clínicas confiam pesadamente em análises laboratoriais, mas é geralmente uma proteína ou uma molécula pequena. As perguntas técnicas são sobre como exacto estas são. Por exemplo, quando enfrentados com os diabéticos com triglycerides altos, os cientistas do laboratório saberão que o anticorpo parará de trabalhar, mas o teste não diz aquele. Poderia ser feito muito mais preciso com técnicas espectroscopia-baseadas massa porque são muito mais digitais.

A razão mais grande usar a espectrometria em massa é que você pode medir muitas coisas imediatamente. Eu acredito fortemente aquele que toma muitas medidas simultaneamente, como um caminho inteiro ou um conjunto inteiro das proteínas, conduziria muito melhor aos diagnósticos do que o que nós temos agora.

Um outro aspecto é que os povos estão testados geralmente para uma doença, mas a maioria de povos têm as co-morbosidades que podem ser travadas usando a espectrometria em massa em uma aproximação biologia-baseada sistemas.

O mais frequentemente, as doenças provirão da mesma causa básica. Com diabetes, por exemplo, a doença é causada por uma síndrome metabólica que possa manifestar como o diabetes, mas igualmente como a infecção hepática e as doenças cardíacas. Tomar uma aproximação proteomics-baseada forçar-nos-ia a reconhecer que mais de uma coisa é geralmente errada.

ProteomicsYabusaka | Shutterstock

Como útil puderam os controles de saúde longitudinais ser para clínicos e pacientes?

Esta é uma possibilidade muito atractiva e não é algo que é feito presentemente. Com nossas experiências de perfilamento proteomic do plasma, nós descobrimos que os povos têm níveis estáveis da maioria das proteínas no plasma de sangue. Contudo, nós igualmente encontramos que embora o estábulo, estes níveis diferisse de pessoal. , Seria conseqüentemente útil conhecer o que os níveis da linha de base de uma pessoa são antes de usar um punhado destes marcadores como um indicador diagnóstico.

Isto faria o marcador muito mais sensível porque nós poderíamos ver do nível que nós estabelecemos e ver, por exemplo, que aumentou por 30%. Em comparação, se nós apenas tivemos a média população-baseada, nós não saberíamos se esta elevação de 30% está ainda na escala normal.

Que é o timsTOF PRO e porque é timsTOF, com especificamente o PASEF, uma solução atractiva para aplicações clínicas rotineiras?

O timsTOF pro é atractivo de várias maneiras para nós, particularmente devido à dimensão extra da mobilidade do íon. A dimensão da mobilidade do íon não é nova, mas nós vimos que nós podemos usar a dimensão dos tims como um íon que segura o dispositivo. De facto, nós usamo-lo para alinhar os íons e para fazer então um de cada vez algo com eles enquanto elute do dispositivo dos tims.

Aquela é a base para o PASEF; que nós podemos arranjar em seqüência os íons um após o outro enquanto saem. De facto, nós estamos arranjando-os em seqüência paralelamente, desse modo multiplicando a velocidade arranjando em seqüência. Este é o que faz a combinação dos tims com o tempo--vôo (TOF) tão atractiva para a aquisição sem dados.

PASEF em linha - diagrama que mostra os precursores única cobrados excluídosCrédito: Meier, e outros Mol. Pilha Proteomics. 2018.

Como os esquemas padrão da aquisição comparam a PASEF?

A vantagem de PASEF é que você prende os íons uma vez e então você pode os escolher muito para uma manipulação mais adicional, tal como arranjar em seqüência. Este princípio pode ser padrão, por exemplo, nós sabemos de doze precursores pela varredura, mas no futuro, pôde mesmo ser telescópica a uns números mais altos. Isto seria possível pela melhor engenharia, incrementando mais precursores, e conduzindo coisas nesse sentido sem afetar a sensibilidade.

Os esquemas padrão da aquisição podem ser mais rápidos, mas por outro lado inevitàvel, tornam-se menos sensíveis porque fez em série.

Isto significa-o armadilha ou mede-o o precursor por algum tempo e para aumentar a velocidade que o tempo tem que encolher junto para obter uma freqüência mais alta. Isso seria sempre às expensas da sensibilidade, que não é o argumento para PASEF.

Em que campos clínicos você gostam de ver os dados de PASEF que estão sendo usados e em porque?

Dois sentidos grandes estão medindo análises de sangue e tecidos.  Nós somos atraídos muito a medir o proteome do plasma porque aquele é mìnima invasor e precisa somente uma gota de sangue que você possa obter do qualquer sem edição. Para tecidos, é mais importante para circunstâncias sérias como o cancro, que é tecido-mais dependente, ao contrário do proteome do plasma, que pode ser feito para muitos povos que não são necessariamente doentes.

Eu gostaria a PASEF que está sendo usado para em risco populações, por exemplo, para diagnosticar se são em risco da infecção hepática. Nós poderíamos igualmente olhar aqueles já diagnosticados com infecção hepática e então testá-los outra vez após uma intervenção. Isto exige muitas análises de sangue freqüentes, que tirariam proveito conseqüentemente de ser rapidamente e barato que eu penso está dentro do mandato da tecnologia.

Para fazer este, nós gostaríamos de combinar o timsTOF de Bruker com o Evosep que tem um inclinação muito rápido assim que nós podemos fazer 60 segmentos pelo dia. Esse sozinho é boa utilização do espectrómetro em massa, que pode ajudar a justificar os custos. Mesmo a curto prazo, você poderia fazer esta análise para um par cem dólares ou euro e a longo prazo poderia ser menos do que cem euro.

Se você compara este aos testes de ELISA, que podem custar quarenta dólares e são menos sensíveis, a resposta é simples. Nós precisamos de trabalhar no alcance dinâmico, assim que os anticorpos podem ir uma pena mais profunda no alcance dinâmico do proteome do plasma.

Plasma de sangueangellodeco | Shutterstock

Você pensa a prostração poderia ser uma solução?

Sim, definida. Com a maneira que lhe são feitos agora não seja possível, porque agora você precisa colunas muito caras e degradam ao longo do tempo que não é bom para aplicações clínicas. Contudo, em algum forma ou formulário, a prostração será parte da solução.

Como um exemplo, que podem os dados de PASEF revelar sobre células cancerosas?

Nós usamos actualmente PASEF para amostras da patologia, tomando fatias de FFPE e cortando áreas afetadas com microdissection do laser. Os cancros são altamente heterogêneos, assim que nós cortamos as áreas mais avançadas do cancro do menos avançado e então nós comparamo-lo.

Comparando o proteome, nós podemos ver o que é diferente, que nos dará alvos extra. Nós usamos software avançado para que este olhe o que upregulated neste cancro e quais destas proteínas correspondem às drogas que estão disponíveis. Nós temos ter feito já este de um ponto do cuidado ou para os pacientes que eram chemorefractory, e nós encontramos os alvos novos que permitiram que recebessem mais a medicamentação altamente visada.

Esta aproximação não é aprovada para uso difundido, mas nós ainda estamos trabalhando neste projecto com as coortes pacientes pequenas. O paciente tem que aprovar, os doutores têm que aprovar, e actualmente, este é puramente para os casos onde cada outra terapia foi esgotada.

Como podem os dados de PASEF ser usados para informar e personalizar planos do tratamento para pacientes com síndrome metabólica?

Nós podemos ver as proteínas que informam no estado inflamatório do paciente e tomam então esse painel, com outros painéis também, para informar sobre determinados aspectos do estado da saúde daquela individual. Então nós poderíamos dizer que esta pessoa tem a inflamação de baixo grau devido a ser obeso, por exemplo, e o doutor poderia sugerir um número de intervenções do estilo de vida, tais como o exercício mais ou peso perdedor.  

Contudo, alguns povos podem tirar proveito mais do exercício e uma outra pessoa pode tirar proveito mais de peso perdedor. Isto é conhecido na prática, mas não há nenhum readout para aquele até agora quando o doutor tem que fazer uma recomendação. Nós podemos usar nossa tecnologia para obter estes painéis inflamatórios e dizer o exercício sem peso perdedor é bastante para diminuir o estado inflamatório de baixo grau.

Como você pensa a aprendizagem de máquina aumentará as capacidades do timsTOF, e ajuda a seu uso em um ajuste clínico?

Nós somos sempre entusiasmado sobre os avanços que estão sendo feitos na aprendizagem de máquina e profundamente aprendendo e como os aplicar em nossa prática analítica. Estas tecnologias entram a dois níveis. Um nível é que podem prever as medidas extra. Por exemplo, nós fizemos o trabalho em medir a lei da colisão sobre sobre 2 milhão secções transversais e então nós podemos usar uma estrutura deaprendizagem para prever exactamente o que o secção transversal será para uma seqüência dada do peptide.

O segundo nível é prever o tempo de retenção. Outros povos mostraram que este pode ser espectros feitos de MS-MS, demasiado. Isto permite que nós prever a seqüência do peptide, qual seu comportamento será, ou qual sua posição no cuboid multi-dimensional dos dados será. Isto ajudar-nos-ia a identificar os peptides.

Indo mais rio abaixo nós podemos usar a aprendizagem de máquina classificar os pacientes, com base em seu proteome, em estados do risco. Isto remove a necessidade para um único biomarker e permite pelo contrário que você use o teste padrão inteiro da expressão da proteína para ver se há um risco de doença. Mais dados podem permitir que nós apliquem profundamente a aprendizagem neste contexto dentro de um ano ou de dois.

Células cancerosasJavier Regueir | Shutterstock

Que o futuro guardara para sua pesquisa?

Nós focalizamos muito no proteomics clínico, mas nosso laboratório igualmente estuda muitas outras coisas como a análise ou a fosforilação da sinalização. Que dito, eu penso meu grupo pode fazer o impacto o mais grande no proteomics clínico com o proteome do plasma porque este poderia ser usado tão genèrica como um diagnóstico para muitas doenças.

Nosso objetivo é desenvolver mais a pesquisa, a um estado onde possa ser usado para diagnosticar pacientes com um número de doenças humanas. Nós queremos usar este como uma alpondra para começar prever o risco de outras doenças tais como síndromes metabólicas, cancro (que incluem tarde-apresentando cancros), e doenças completamente diferentes tais como doenças psiquiátricas ou neurodegenerative.

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Sobre o professor Matthias Mann

Matthias Mann - fotoO professor Matthias Mann é a cabeça do departamento de Proteomics e de transdução do sinal no Max Planck Institute da bioquímica. É um dos pesquisadores os mais mencionados no mundo, com sobre 200.000 citações. O laboratório de Mann tem conduzido o avanço do proteomics espectrometria-baseado massa para as duas décadas passadas.

O professor Mann é igualmente o director do programa de Proteomics no centro da fundação de Novo Nordisk para a pesquisa da proteína (NNF-CPR) em Copenhaga, onde conduz o grupo clínico de Proteomics.

O grupo trabalhou em um grande número projectos do international que incluem o projecto da UE de MSmed, a sinergia Grant ToPAG de ERC, Michael J. Fox Fundação para os projectos de investigação de Parkinson, e Digimed Baviera.

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