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# Biologie# Biochemie

Fortschritte bei der Analyse von Protein-Glykolisierung

Neue Methoden beschleunigen die Untersuchung von glykosylierten Proteinen in der Gesundheitsforschung.

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Die Protein-Glykosylierung ist ein häufiges Prozess, das in unseren Körpern passiert, wo Zuckermoleküle an Proteine angreifen. Das passiert entweder während der Herstellung der Proteine oder direkt danach. Glykosylierung spielt eine wichtige Rolle dabei, wie Proteine funktionieren und beeinflusst alles von ihrer Interaktion mit anderen Molekülen im Körper bis hin zu ihrer Stabilität und Löslichkeit. Da Glykosylierung sich durch Faktoren wie Ernährung, Krankheiten und Alter ändern kann, kann ein besseres Verständnis dabei helfen, neue Biomarker für Gesundheitszustände zu entdecken.

Aktuelle Forschungstechniken

Neue technologische Fortschritte, besonders in der Massenspektrometrie (eine Methode zur Identifizierung und Analyse von Substanzen), haben unsere Fähigkeit verbessert, Glykosylierung zu studieren. Forscher konnten verschiedene Zuckerstrukturen im Blut identifizieren, die als potenzielle Biomarker für Gesundheit und Krankheit dienen könnten. Allerdings stehen die aktuellen Methoden immer noch vor Herausforderungen, wie der Schwierigkeit, komplexe Mischungen von Proteinen im Blut aufgrund ihrer unterschiedlichen Konzentrationen zu Analysieren.

Um glykosylierte Proteine besser zu analysieren, nutzen Wissenschaftler typischerweise eine Technik namens Massenspektrometrie in Kombination mit einem Prozess, der die glykosylierten Proteine von anderen Arten von Proteinen isoliert. Das wird normalerweise mit zusätzlichen Schritten gemacht, die zeitaufwendig sein können.

Wechsel in den Analyseansätzen

In den letzten Jahren gab es eine Bewegung hin zu einer neuen Methode namens datenunabhängige Akquisition (DIA) in der Massenspektrometrie. Diese Methode ermöglicht eine schnellere Analyse, indem mehrere Proteinfragmente gleichzeitig ausgewählt werden, statt nur eines. Obwohl der DIA-Ansatz in der Studie normaler Proteine an Popularität gewinnt, ist seine Anwendung auf glykosylierte Proteine noch nicht vollständig entwickelt worden.

Um die Analyse von glykosylierten Proteinen zu verbessern, haben Forscher einen Workflow erstellt, der sich auf die schnelle Analyse dieser Proteine mit DIA konzentriert. Durch Anpassungen an den verwendeten Instrumenten und Methoden wollen Wissenschaftler die Identifizierung von Proteinen in kürzeren Zeiträumen ermöglichen, ohne wertvolle Informationen zu verlieren.

Forschungsziele

Das Hauptziel dieser Forschung ist es, eine Methode zu entwickeln, um DIA speziell zur Analyse von glykosylierten Proteinen zu nutzen. Die Forscher wollten ihre Techniken optimieren, um die Analyse schneller und effizienter zu gestalten, während sie gleichzeitig detaillierte Informationen über die Proteinstrukturen bereitstellen.

Probenvorbereitung für die Analyse

Die Studie begann mit der Vorbereitung von Blutproben. Wissenschaftler mischten Blutplasma mit einem speziellen Puffer, um die Proteine abzubauen und sie für die weitere Analyse vorzubereiten. Die Proteine wurden dann mit Enzymen in kleinere Stücke zerlegt. Nach diesem Schritt konzentrierten die Forscher die glykosylierten Proteine mit einer Technik, die Baumwollfäden verwendet.

Anschliessend wurden die verarbeiteten Proben der Massenspektrometrie unterzogen, wo die Wissenschaftler die verschiedenen Proteine und ihre Glykosylierungsmuster identifizieren konnten.

Massenspektrometrie-Analyse

Es wurden zwei verschiedene Massenspektrometrie-Verfahren verwendet. Eine Methode war der traditionelle Ansatz, der sich auf gezielte Analysen konzentriert, während die andere die neue Strategie ist, die DIA nutzt. Forscher testeten verschiedene Gradientlängen und Kollisionsenergieeinstellungen, um die Analyse zu optimieren und eine bessere Identifizierung von glykosylierten Proteinen zu erreichen.

Die Wissenschaftler überwachten die Effektivität beider Methoden, während sie die Ergebnisse der Massenspektrometrie analysierten. Sie achteten genau darauf, wie viele verschiedene Proteine identifiziert werden konnten und auf die Gesamtqualität der von jedem Ansatz produzierten Daten.

Ergebnisse im Überblick

Durch die Analyse entdeckten die Wissenschaftler, dass die Verwendung der neuen DIA-Methode es ihnen ermöglichte, eine grössere Anzahl glykosylierter Proteine im Vergleich zu herkömmlichen Methoden zu identifizieren. Sie fanden nicht nur mehr Proteine, sondern konnten auch Unterschiede in den an den Proteinen angehängten Zuckern basierend auf verschiedenen Bedingungen erkennen.

Die Verwendung der DIA-Methode zeigte vielversprechende Ergebnisse in Bezug auf Geschwindigkeit und Effizienz, was die Analyse von mehr Proben in kürzeren Zeiträumen ermöglichte. Die Studie zeigte, dass selbst bei kürzeren Analysezeiten die Forscher immer noch bedeutende Einblicke in Glykosylierungsmuster gewinnen konnten.

Proteinabdeckung und dynamischer Bereich

Die Forschung zeigte, dass die DIA-Methode effektiv niedrig-abundante Proteine im Plasma charakterisieren kann, die normalerweise schwer zu erkennen sind. Die Wissenschaftler bemerkten ein breites Spektrum an glykosylierten Proteinen, das eine grosse Bandbreite an Konzentrationen abdeckt. Diese Tiefe der Analyse ist entscheidend für das Verständnis komplexer biologischer Funktionen und kann unser Wissen über Proteininteraktionen erheblich erweitern.

Bewertung der Effizienz des neuen Ansatzes

Im Rahmen der Studie bewerteten die Forscher, wie effektiv die neue Methode Proteine im Vergleich zu traditionellen Methoden erkennen konnte. Sie fanden heraus, dass die Verkürzung der Analysezeit zu einem Rückgang der Anzahl einzigartiger glykosylierter Proteinidentifikationen führte, jedoch immer noch ein gutes Gleichgewicht zwischen Geschwindigkeit und Qualität der gewonnenen Daten aufrechterhielt.

Ausserdem beobachteten sie, dass die neue Methode mit DIA konsistente Ergebnisse über technische Replikate hinweg lieferte, was auf ihre Zuverlässigkeit als analytisches Werkzeug hinweist.

Identifizierung von niedrig-abundanten Zytokinen

Unter den identifizierten Proteinen wurden mehrere Zytokine (Signalproteine, die wichtig für die Immunantwort sind) hervorgehoben. Einige niedrig-abundante Zytokine, die normalerweise in Standardanalysen nicht erkannt werden, konnten erfolgreich mit dem neuen DIA-Ansatz identifiziert werden. Das öffnet Türen für weitere Untersuchungen ihrer Rolle in Gesundheit und Krankheit.

Auswirkungen auf zukünftige Forschung

Die Studie zeigt das Potenzial, optimierte DIA-Methoden in der Glykoproteomik-Forschung zu verwenden. Durch die schnelle und effiziente Identifizierung glykosylierter Proteine kann dieser Ansatz dazu beitragen, Krankheiten und Gesundheitszustände besser zu verstehen.

Während die Forscher weiterhin an der Verfeinerung dieser Methoden arbeiten, könnten sie auch die Quantifizierung von niedrig-abundanten Proteinen ohne extensive Probenvorbereitungen erkunden. Dieser Aspekt ist entscheidend, um Einblicke in Krankheitsmechanismen zu gewinnen und neue Biomarker für klinische Anwendungen zu identifizieren.

Fazit

Zusammenfassend betont diese Forschung die Bedeutung der Protein-Glykosylierung und die Fortschritte, die bei ihrer Analyse gemacht wurden. Die neu entwickelte DIA-Methode zeigt grosses Potenzial zur Optimierung der Identifizierung glykosylierter Proteine im Blutplasma und bietet schnellere Ergebnisse bei gleichbleibender Tiefe und Genauigkeit. Diese Methode könnte den Weg für weitere Erkundungen der Komplexität der Protein-Glykosylierung ebnen und unser Verständnis von menschlicher Gesundheit und Krankheit erweitern.

Durch die Verbesserung der analytischen Effizienz und Sensitivität sind Forscher besser in der Lage, die verborgenen Details von Glykoproteinen und deren wichtigen Funktionen im Körper aufzudecken. Die hier gewonnenen Erkenntnisse können als Grundlage für zukünftige Studien dienen und letztlich zu Fortschritten in der medizinischen Forschung und klinischen Anwendungen führen.

Originalquelle

Titel: Narrow window data-independent acquisition on the Orbitrap Astral Mass Spectrometer enables fast and deep coverage of the plasma glycoproteome

Zusammenfassung: Recently, a conceptually new mass analyzer was introduced by pairing a quadrupole Orbitrap mass spectrometer with an asymmetric track lossless (Astral) analyzer. This system provides >200-Hz MS/MS scanning speed, high resolving power and sensitivity, and low-ppm mass accuracy. This instrument allows a narrow-window data-independent (nDIA) strategy, improving sensitivity and reproducibility even when using very short LC gradients. Although this represents a new technical milestone in peptide-centric proteomics, this new system has not yet been evaluated for the analyses of very complex and clinically important proteomes, such as represented by the plasma glycoproteome. Here, we evaluated the Orbitrap Astral mass spectrometer for the analysis of the plasma glycoproteome, and pioneer a dedicated nDIA workflow, themed nGlycoDIA. With substantially adjusted parameters and varying collision energies, nGlycoDIA has clear benefits for plasma glycoproteomics. We tested our method both in glycopeptide enriched and crude plasma, leading to the identification of more than 3000 unique glycoPSMs from 181 glycoproteins, covering a dynamic range of 7 orders of magnitude in the enriched plasma sample in just 40 minutes. In addition, we detect for the first time several glycosylated cytokines that have a reported plasma concentration in the ng/L range. Furthermore, shortening the gradient to 10 min still allows the detection of almost 2500 unique glycoPSMs from enriched plasma, indicating that high-throughput indepth clinical plasma glycoproteomics may be within reach.

Autoren: Albert J.R. Heck, S. Jager, M. Zeller, A. Pashkova, D. Schulte, E. Damoc, K. Reiding, A. A. Makarov

Letzte Aktualisierung: 2024-07-29 00:00:00

Sprache: English

Quell-URL: https://www.biorxiv.org/content/10.1101/2024.07.29.605591

Quell-PDF: https://www.biorxiv.org/content/10.1101/2024.07.29.605591.full.pdf

Lizenz: https://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/

Änderungen: Diese Zusammenfassung wurde mit Unterstützung von AI erstellt und kann Ungenauigkeiten enthalten. Genaue Informationen entnehmen Sie bitte den hier verlinkten Originaldokumenten.

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