Method Article
In-depth analyses of cancer cell proteomes facilitate identification of novel drug targets and diagnostic biomarkers. We describe an experimental workflow for quantitative analysis of (phospho-)proteomes in cancer cell subpopulations derived from liquid and solid tumors. This is achieved by combining cellular enrichment strategies with quantitative Super-SILAC-based mass spectrometry.
深入的癌细胞蛋白质组分析,需要阐明致癌病理机制,以及以确定潜在的药物靶标和诊断生物标志物。然而,对于患者来源的肿瘤,特别是它们的细胞亚群的定量蛋白质组表征方法在很大程度上缺乏。在这里,我们描述了一个实验装置,其允许从液体或固体肿瘤衍生的癌细胞亚群蛋白质组的定量分析。这是通过结合细胞富集策略,定量超级SILAC基于质谱其次是生物信息学数据分析来实现的。为了丰富特异性细胞亚群,液体肿瘤首先由流动immunophenotyped术之后FACS排序;对于实体瘤,激光捕获显微切割是用于纯化特定的细胞亚群。在第二步骤中,蛋白质是从纯化的细胞中提取并随后用肿瘤特异性结合,SILAC标记穗的标准,使蛋白质定量。所得的蛋白质混合物进行要么凝胶电泳或过滤计算机辅助样品制备 (FASP),随后加入胰蛋白酶消化。最后,胰蛋白酶肽是使用混合四极的Orbitrap质谱仪进行分析,所获得的数据与生物信息学软件套件包括MaxQuant处理。通过这里提出,高达8000蛋白质工作流的装置可以识别并定量患者来源的样品中,将得到的蛋白质表达谱可以在患者之中,以确定诊断蛋白质组学签名或潜在的药物靶标进行比较。
质谱为基础的蛋白质组学已经出现,现在是一个广泛使用的学科细胞生物学和转化医学研究。在该领域的技术进步已使得能够研究细胞系和动物模型中的复杂的细胞过程,如成千上万的蛋白质可以在单一质谱实验1,2来识别。类似的进展已为许多翻译后修饰,如磷酸化或泛素化的分析,尽管这通常需要定制工作流程富集和数据分析对于每种类型的变形例2,3的。此外,化学和代谢标记战略,包括SILAC,参与使蛋白和翻译后修饰的准确的相对定量,使得这种方法对于基本的细胞过程,诊断生物标志物和潜在的药物靶标在人类癌症4的发现特别有吸引力。
然而,若干挑战必须对于初级人类癌症5的蛋白质组分析来克服。首先,人类癌症的样品常常表现出细胞异质性程度高是由于属于肿瘤微环境,包括免疫细胞和成纤维细胞的各种细胞类型的存在。其次,克隆演变导致遗传多样性内肿瘤本身,导致几个细胞亚群具有不同功能特性的存在。据一些癌症干细胞是癌症背后的发展过程中,这样的(功能上高度相关)细胞亚群的蛋白质组学分析的驱动力的电流概念有望成为非常重要的相关临床应用更好地了解致癌机制6。第三,经常需要对强有力的临床BIOMAR鉴定大组样品定量蛋白质表达谱KERS;这不能用化学标记,如的iTRAQ 7来完成,而代谢标记策略-靠,因为他们这样做,对细胞增殖4 -也同样适用。第四,大多数可用的固体肿瘤样品是福尔马林固定的,这是由于蛋白质交联8的形成质谱蛋白质组学分析复杂化。最后,大多数现有蛋白质组学工作流程需要显著量样品处理和数据采集,呈现相关的临床研究困难样本数的分析,并要求新的工作流范式9,10。
为了解决这些障碍,我们开发了一个实验装置,要么流式细胞细胞分选相结合11或激光捕获显微切割12,13与一个超级SILAC 14战略引进了综合质谱分析一个全球性的内部标准的蜂窝富集。通过使用这里所描述的方法,能够定量至多8000的蛋白质从液体或固体癌衍生的单一的人肿瘤样品中。
对人体组织或血液样本,所有实验必须由道德委员会根据道德票给予的指导方针的批准和执行。
1.细胞富集
3.建立一个SILAC穗的定量标准(超级SILAC标准)
注:量化标准由来自4衍生的SILAC标记蛋白混合物的 - 6细胞匹配感兴趣的肿瘤类型的行。为了实现SILAC标记参考蛋白质和肿瘤来源的蛋白质组之间的最大程度的重叠,主成分分析之前需要的细胞系被选择用于量化标准14被执行。
4.测量蛋白质浓度和穗的
5.样品分离和蛋白质精华
6.液相色谱和质谱分析
7.数据分析
液体和固体肿瘤的患者蛋白质组分析是一种很有前途的方法为新的诊断和预测生物标志物的发现。然而,该样品制备过程和质谱分析是具有挑战性的,由于样品的复杂性,并需要精确蛋白质定量在大组样品。以上所述的实验程序开始,所关注的细胞的分离,或者通过荧光激活细胞分选或通过激光捕获显微切割。
为了这个目的,从患者来源的骨髓抽吸物或血液样品细胞用针对感兴趣之前基于FACS的排序和细胞裂解限定的表面标记物的荧光标记抗体。
充实从组织切片的细胞亚群,这些先有要安装在适当的滑动,以允许激光捕获显微切割。为此目的装入吨他适当的膜载玻片的组织切片,并使用激光捕获microdissector根据制造商的说明。选择地区和感兴趣的细胞大约需要健康组织和肿瘤组织的组织形态学相应的知识。然后将提取的细胞被转移到一个适当的收集管。最初的实验中应当以限定所需的提取足够量的蛋白质(最小10微克总蛋白)对于每个感兴趣的新的组织的组织的量来进行。每个显微样品溶液用60微升组织裂解缓冲液。为有效的裂解,从组织样品的细胞必须被超声处理3分钟,并加入15微升的SDS样品后孵育在恒温在99℃1小时,除去福尔马林诱导的蛋白质交联。离心将最终有助于清除细胞裂解物的集合。
对于我每一种疾病nterest(液体和固体肿瘤)的合适超SILAC定量标准必须建立14。适当的标准应该代表超过90%的表示感兴趣的样品中的蛋白质。用于制剂的定量标准,与所关注的癌症类型的细胞系应当首先通过质谱法进行分析,以确定它们的蛋白质表达谱,并随后主成分分析应该执行。 4 - 6个不同的细胞系差异蛋白表达模式应选择和SILAC标记与"重"精氨酸和赖氨酸。标记效率应由nanoLC-MS / MS进行检查,并应大于98%。之后,细胞系应当裂解以同样的方式作为各患者来源的样品,且随后,每个样品和SILAC尖峰在标准的等摩尔蛋白量应混合。对临床标本Ø准确蛋白定量的一个关键一步˚F兴趣是源自患者的样品和SILAC尖峰在定量标准的等摩尔蛋白量的精确混合物。为了确定从分选的细胞衍生的裂解物的蛋白质浓度,各种蛋白质定量测定法都可以使用。为从组织来源的细胞的细胞裂解物的测定是必要的,可与在裂解液的高浓度的SDS和DTT的处理。源自患者的样品和SILAC尖峰在标准的蛋白浓度应在每次测量前,组合与相应的临床样品中,以确保正确的混合物,它是在使甚至数百个样品可比的关键。
的分离的尖峰在从液体肿瘤的LDS混合,在恒温下加热得到的在72℃下进行10分钟,并随后进行到1D-PAGE标准和裂解物,将样品与凝胶内消化的等量的混合物后蛋白质与胰蛋白酶。从获得的样本组织通过使用FASP方法通过的Wisniewski 等人确立摆脱SDS和用胰蛋白酶消化。15
得到的胰蛋白酶肽可以通过测量色氨酸荧光,这对于组织样品特别感兴趣,因为从过滤释放肽的量相比,最初装载到过滤器中的蛋白质的量的15%和75%之间的不同来量化。为了这个目的,我们测量色氨酸的荧光。用合适的色氨酸稀释系列的比较允许对肽的定量,如1.1色氨酸微克大约相当于肽100微克。如果需要的话,特别是从FASP处理衍生的样品可以在装载到nanoLC / MS / MS系统18之前,反相-C18(RP-C 18)的材料填充商用或自制阶段提示预纯化。
在一个高执行质谱仪分析- 分辨率,高灵敏度的质谱系统。总之,肽样品脱盐,预浓缩上的RP-C 18柱前,并分离上直接耦合到质谱仪的RP-C 18分析柱。以实现分析的足够的深度,我们采用的SDS-PAGE蛋白质预分馏或者与40分钟RP-C 18梯度(用于液体肿瘤)或单次注射长2的组合 - 3小时RP-C 18梯度(用于通过FASP处理实体肿瘤)。 MS谱是在70,000 FWHM或更高的分辨率收购,允许SILAC对准确定量通过集成的色谱峰轮廓。用于蛋白质鉴定,一个TOP15数据依赖采集方法用于产生大量的肽的MS / MS谱的肽和蛋白质的鉴定。
从得到的原始数据,蛋白质鉴定和定量是通过数据库针对的UniProt Knowledgebas MaxQuant软件实现搜索Ë人类蛋白质组全序列数据库17。在MaxQuant软件(当前版本1.5.0.25)肽是从所获取的MS / MS谱图确定肽片段匹配对光谱从蛋白质序列数据库来自在硅片 。与此同时,前体离子的同位素分布,提取围绕它们的色谱保留时间,以及它们的积分的峰面积用于光的相对定量:通过SILAC标记产生沉重的肽对。肽的身份和相对强度然后被分配到相应的蛋白质的特性。修斯软件(当前版本1.5.0.15)然后被用于执行的MaxQuant处理结果更下游的统计评估,包括样品到样品的比较,PCA和层次聚类。
使用的实验装置描述我们已经确定并定量达8000蛋白质从少至总蛋白的30微克源自液体肿瘤。
高达2500蛋白质从固 - 肿瘤样品可以识别并定量结合的仅2小时的LC梯度猎枪蛋白组学方法,允许在相对较短的时间数百临床样品的分析。
图1.实验的工作流程。细胞子集浓缩,蛋白质分离的主要步骤,秒杀式的量化标准和质谱仪分析显示液体和固体肿瘤。 请点击此处查看该图的放大版本。
图2.细胞富集战略性ES,FACS排序和LCM。 (A)典型的门控策略,描绘了门控由一个细胞分选仪获得了CD117染白血病细胞群。固体肿瘤组织(B)激光捕获显微切割。 5组织切片 - 10微米的厚度被安装在染色前膜覆盖膜的幻灯片。利益的地区是手动选择激光捕获显微切割。显示的是部分之前显微切割与感兴趣的区域标记为黄色和显微切割后。 50微米比例尺包括在数字。 请点击此处查看该图的放大版本。
人类肿瘤细胞蛋白质组图3.聚类分析。PR的无监督聚类分析液体和固体肿瘤otein表达谱是使用计算平台修斯执行。 AC - 腺癌,鳞状细胞癌 - 鳞状细胞癌,SCC-Met的 - 技术的复制 - 从头部和颈部癌症,R鳞状细胞癌转移。
的患者来源的癌症细胞的蛋白质组质谱分析已需要新的诊断/预测的生物标记物的发现以及以得到更好的理解癌症细胞生物学的,这可能又导致的新的潜在的药物靶点的鉴定。然而,这样的质谱分析是极具挑战性的,特别是因为不同的预分析的问题必须解决,如果一个是获得坚固的生物学相关的结果。
此处所述的实验工作流允许从液体和固体肿瘤的细胞亚群衍生蛋白质组的定量蛋白质组表征。肿瘤细胞通过任一基于FACS的细胞sortingor显微切割的初始富集是需要避免污染由肿瘤微环境的细胞。此外,这些技术允许一个隔离感兴趣的细胞亚群。最近的细胞生物学研究有妖strated某些蜂窝亚群具有肿瘤起始特性,因而用于癌症发病19,20高度相关。作为质谱变得更加敏感,近年来,定量蛋白质组学分析是对于可以从几千细胞衍生的少量蛋白是可行的,从而有可能集中于功能性相关的细胞群。
该组向上这里介绍可用于识别和确认新的诊断生物标记FFPE样品中。因此,它有望BEA有用的工具,用于临床诊断的改进,至今仍有缺乏足够数量和质量的分子标志物的许多癌症类型。的困难的鉴别诊断,为此,生物标志物缺乏重要的例子,是从转移在肺,胰内胆管细胞癌和胰腺癌原发性肺癌之间的鉴别,以及不同entiation从高度恶性外周神经鞘瘤良性的神经纤维瘤。此外,我们和其他人已经表明,蛋白质组签名定量澄清可以在研究癌症细胞生物学在一般情况下,并揭示在癌症患者21的治疗响应的预测性生物标志物是有用的。
这里介绍的方法的两个电流的缺点是要求大量的人工检测体处理和nanoLC-MS / MS的采集时间的需求。而前者可通过移动样品制备向如 96孔格式,并使用机器人处理加以处理,后者需要在质谱采集策略的改变。一旦靶蛋白的亚群的已确定可与例如肿瘤分类相关联,我们设想提供定量的读数为这些子集带大大减少分离努力靶向质谱方法的设计,并且因此具有相应减少采集时间。如果需要的话,可以从24减少所需的采集时间- 36小时(液体肿瘤)或3小时(实体瘤),以例如,1小时采用针对性的质谱和肽的一个简单的一维分离,然后将所得的增益中的吞吐量可用于提高检测生物和技术重复显著号,并提供相应的改进定量结果的意义。靶向质谱方法已经被证明是一个合适的工具的与癌症相关的蛋白生物标志物候选22的验证,并已发展到它们显示出许进行验证或甚至作为用于常规临床应用23的潜在工具的一个点24。
作者有没有利益冲突或其他问题不便透露。
The authors thank Uwe Plessmann, Monika Raabe und Silvia Münch for technical support.
Name | Company | Catalog Number | Comments |
660 nm Kit | Thermo scientific | 22662 | |
Cell culture medium depleted of arginine and lysine | Thermo Scientific | 88421 | |
Coomassie Brilliant Blue R-250 staining solution | Bio Rad | 161-0436 | |
Dialyzed fetal calf serum (FCS) | PAA | A15-107 | |
Diffuser caps for microdissection | MMI | 50202 | |
FACS-sorter | BD | FACSAria III | |
Ionic Detergent Compatibility Reagent | Thermo scientific | 22663 | |
Laser-capture microdissector | MMI | cell cut plus | |
LDS buffer | Life Technologies | NP0009 | |
Membrane slides for microdissection | MMI | 50103 | |
Microcon YM-30 | Millipore | MRCF0R030 | |
NuPAGE 4-12% Bis-Tris Mini Gels | Life Technologies | NP0335PK2 | |
Picofrit Self-Pack Columns | New Objective | PF360-75-15-N-5 | Mass Spectrometry Column/Emitter |
Reducing agent | Life Technologies | NP0007 | |
Reprosil-Pur LC/MS/MS Column stationary phase | Dr. Maisch | 120 C18-AQ, 3 µm | |
Reprosil-Pur LC/MS/MS Precolumn stationary phase | Dr. Maisch | 120 C18-AQ, 5 µm | |
SILAC-labeled arginine | Eurisotop | CLM-2265-H-0.1 | |
SILAC-labeled lysine | Eurisotop | DLM-2640-0.25 | |
Trypsin, NB Sequencing Grade | Serva | 3728301 | for in-gel digests |
Trypsin, Sequencing Grade | Promega | V5111 | for in-solution digests |
Buffer and solutions | |||
Cell lysis buffer: 150 mM NaCl, 50 mM Tris/HCl pH 7.8, 5 mM NaF, 0.5% NP40, 0.1% laurylmaltoside, Roche complete protease inhibitor, 1 mM Na3VO4 | |||
Tissue lysis buffer: 100 mM Tris/HCl pH 7.8, 0.1 M DTT | |||
Urea: 8 M urea in 0.1 M Tris-HCl, pH 8.5 | for FASP-protocoll | ||
IAA: 0.05 M iodoacetamide, 8 M urea, 0.1 M Tris-HCl, pH 8.5 | for FASP-protocoll | ||
0.05 M NH4HCO3 | |||
10 mM dithiothreitol (DTT) in 0.1 M ammonium bicarbonate | for in-gel digest | ||
55 mM iodoacetamide (IAA) in 0.1 mM ammonium bicarbonate | for in-gel digest | ||
5% aqueous formic acid. |
请求许可使用此 JoVE 文章的文本或图形
请求许可This article has been published
Video Coming Soon
版权所属 © 2025 MyJoVE 公司版权所有,本公司不涉及任何医疗业务和医疗服务。