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血浆蛋白组学策略与成本

来源：生物磁珠专家 2024-7-27 23:31:44      点击：
      基于亲和的方法，如SomaScan检测、O-link检测]和多重Luminex检测，为基于MS的蛋白质组学提供了一种替代方案。这些检测通过靶向预定的分析物并测量其相对浓度，绕过了动态范围和通量问题SomaScan 检测采用慢速修饰 DNA 适配体 （SOMAmer） 来捕获特定蛋白质，O-link 检测是一种基于抗体的邻近延伸检测，而 Luminex 检测使用带有荧光检测功能的基于微球的抗体。亲和方法被广泛用于大型临床/队列研究，因为它们能够大规模评估更深层次的蛋白质组（与基于 MS 的蛋白质组学相比，最多 ~10× 个蛋白质）。然而，每种测定都有其优点和局限性，在解释或选择血浆蛋白质组分析方法时，必须考虑这两个因素。
      在选择捕获技术来评估蛋白质组的表示时，重要的考虑因素是该方法的成本、灵敏度和特异性。与基于抗体的亲和方法相比，SOMAmers 具有体积更小、设计简单、合成速度快等优点。SOMAmer 通过其特定形状与靶蛋白结合，而 O-link 和 Luminex 检测是基于抗体的，需要多个或特异性表位。然而，SOMAmer 相对更易产生较低的结合亲和力和非特异性结合。这可能导致遗传关联研究中缺少与数量性状位点（quantitative trait loci， QTLs）和表型性状的共定位、极端值或假阳性结果比例较高。事实上，与O-link相比，SomaScan鉴定出的非特异性反式蛋白QTL（pQTL）关联水平更高，表明靶标特异性较差。当SOMAmers的蛋白质靶标发生结构修饰（例如新的蛋白质形态）或存在具有相似结构的蛋白质时，SOMAmers的结合亲和力可能会受到损害。 相比之下，O-link和Luminex检测具有更高的靶标特异性，并且已被证明比SomaScan检测具有更多的表型关联数量。然而，抗体捕获方法依赖于并不总是针对特定表位进行验证的抗体;这些抗体大多是多克隆抗体，也容易产生交叉反应，特异性降低，并且无法识别亲本蛋白向新蛋白型的变化。不同平台之间靶点特异性的差异令人担忧，尤其是在尝试Meta分析pQTL结果时，因为两个平台都可以发现显著的关联，但方向相反，例如神经丝光对阿尔茨海默病的影响。虽然O-link检测需要两种抗体才能与目标蛋白结合，但检测基于下一代测序，因此基于扩增，与基于Luminex微球的检测相比，这可以增加信噪比。SomaScan和O-link的直接比较发现，虽然O-link具有更高的批内和批间变异系数，但它似乎更擅长识别受遗传变异影响的蛋白质。这可能是由于捕获技术的差异，因为适配体对结合相似蛋白具有更高的敏感性，甚至是假阳性蛋白，由于特异性较低，导致灵敏度/可重复性增加。最后，亲和蛋白质组学技术与几种蛋白质中基于MS的蛋白质组学的相关性较差。因此，这些方法具有不同程度的假阳性风险，这些假阳性需要验证，但为表征目标目标分析物提供了稳健的解决方案。
      Seer 的 Proteograph 是一种新的检测方法，它将基于 MS 的蛋白质组学与捕获技术相结合。它依赖于几种具有独特理化特性的多样化纳米颗粒来捕获其表面的蛋白质，然后使用专有软件进行洗脱和基于MS的蛋白质组学进行非靶向蛋白质检测和分析。与单独基于MS的蛋白质组学相比，Seer平台提供了无与伦比的血浆蛋白质组覆盖深度，跨越了七个数量级。然而，将每种独特纳米颗粒所需的多次 DIA 运行结合起来的分析/生物信息学障碍仍未得到解决。Seer 尚未与其他基于亲和力的测定进行基准测试，捕获蛋白质的可重复性，尤其是批量效应，需要进一步评估。
      总之，鉴于临床蛋白质组学技术的选择范围广泛，应努力进行基准测试，并对其通量、准确性、精密度、检测限/定量和分析灵敏度/特异性进行头对头比较。

Table 1 Comparison of technical characteristics, analytical strategies and cost of plasma proteomics methods

From: Harnessing the power of proteomics in precision diabetes medicine

Feature

LC-MS/MS

Proteograph Seer

O-link

Luminex

SomaScan

Capture

–

Nanoparticles

Antibodies

Antibodies

Aptamers

Detection

Proteolytic cleaved peptide mass spectra and in silico protein reassembly

Proteolytic cleaved peptide mass spectra and in silico protein reassembly

Oligonucleotide proximity extension and NGS

Fluorescence

Fluorescence

Protein coverage

~300–5000

~7000

~5400

~80

~11,000

Expanding coverage

Depletion columns or fractionation

More nanoparticles

Uses specific panels; improved amplification

Increased multiplexing or the number of panels

Sample dilution

Throughput

Low (~100–200 samples/day)

Low (16 samples/run, total run time 7 h)

High (~657 samples/day)

High (~384 samples/day)

High (~1000 samples/day)

Plasma input (μl)

1

240

6

50

55

Cross-reactivity

NA

NA

Low

Medium

High

Proteoform detection

Possible

Possible

Possible, not developed

Possible, not developed

Possible, not developed

Data extraction and analysis

Complex, low throughput, open source

Complex, high throughput, proprietary

Complex, high throughput, proprietary

Simple, high throughput, proprietary

Complex, high throughput, proprietary

Cost per sample

~US$100

~US$500 + cost of MS

~US$50–400

~US$70–200

~US$350–700

Reference ranges

NA

NA

Possible

Yes

Possible

  1. NGS, next-generation sequencing