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Nuevo método para analizar proteínas en la investigación del cáncer

Un nuevo enfoque mejora el análisis de proteínas a partir de pequeñas muestras de tejido canceroso.

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En el campo de la investigación médica, especialmente al estudiar enfermedades como el cáncer, los científicos a menudo necesitan examinar pequeñas muestras de tejido. Esto les ayuda a entender cómo funciona la enfermedad. Un método común para preservar estos tejidos se llama FFPE (Formaldehído-fijado, empotrado en parafina). Esta técnica ayuda a mantener las muestras seguras durante mucho tiempo, y muchos laboratorios alrededor del mundo tienen grandes colecciones de estas muestras. Sin embargo, existen desafíos al usar estas muestras preservadas para estudiar proteínas, ya que los métodos tradicionales requieren cantidades más grandes de tejido, lo que puede ser un problema al estudiar enfermedades raras o áreas específicas dentro de un tumor.

La Necesidad de Mejores Métodos

Los avances recientes en tecnología han mejorado la forma en que analizamos proteínas de muestras de tejido pequeñas. Esto es importante para entender las diferencias entre varias células en un tumor, ya que el cáncer puede tener muchos tipos diferentes de células trabajando juntas. Los métodos actuales tienen limitaciones en cuanto a la cantidad de tejido necesaria para obtener resultados confiables, lo que puede afectar nuestra capacidad para ver las características únicas de diferentes células en los tejidos cancerosos.

Un Nuevo Enfoque

Para abordar estos desafíos, los investigadores han desarrollado una nueva y más fácil manera de extraer proteínas de pequeñas muestras de tejido FFPE. Este método se puede usar con una técnica flexible que permite a los científicos analizar proteínas de áreas muy pequeñas, como las que se encuentran en los tumores. Usando la tecnología más reciente en Espectrometría de masas, los investigadores pueden analizar proteínas con alta sensibilidad, incluso usando cantidades diminutas de tejido. Esto significa que los científicos pueden recopilar información importante de diferentes tipos de cáncer.

Cómo Funciona

El primer paso en este nuevo método implica preparar las muestras de tejido. Muestras humanas de varios tipos de cáncer, como el cáncer de páncreas, cáncer de pulmón y cáncer de cerebro, se procesan cuidadosamente. Después de fijar el tejido en formaldehído y empotrarlo en parafina, un patólogo clasifica las áreas del tumor para análisis. Luego, las muestras se cortan en rebanadas muy delgadas y se colocan en una solución especial para prepararlas para los siguientes pasos.

Una vez que las muestras están listas, los investigadores utilizan técnicas de tinción especiales para identificar proteínas específicas. Los dos tipos de tinción utilizados son EpCAM y H&E. Estas tinciones ayudan a visualizar dónde se encuentran ciertos tipos de células dentro del tejido. Después del proceso de tinción, las muestras se someten a microdisección láser, donde se recogen áreas de interés precisas para análisis.

Recolección y Procesamiento de Muestras

El investigador recoge las piezas de tejido deseadas usando un láser y las coloca en pequeños tubos. Los tubos contienen una solución que ayuda a disolver proteínas. Las muestras recolectadas se tratan con calor y ondas sonoras para descomponer el tejido y liberar las proteínas. Uno de los pasos clave es agregar una enzima especial que ayuda a digerir las proteínas durante la noche.

Después de la digestión, las muestras pasan por un proceso de Purificación en el que se eliminan materiales no deseados. Esto ayuda a asegurar que solo se analicen las proteínas de interés. Tras esta purificación, se usa espectrometría de masas para identificar y cuantificar las proteínas presentes en la muestra.

Análisis de Datos

Una vez que las proteínas son extraídas y purificadas, el siguiente paso es analizar los datos. Se utiliza un programa de software especializado para interpretar los resultados de la espectrometría de masas. Este proceso ayuda a identificar qué proteínas están presentes y en qué cantidades, proporcionando información valiosa sobre la importancia biológica de los hallazgos.

En este estudio, los investigadores analizaron múltiples tipos de cáncer y observaron patrones distintos. Descubrieron que cada tipo de cáncer tenía su propio perfil proteico único, lo que les permitió entender cómo se comportan los diferentes cánceres. Esta información puede ser crucial para desarrollar tratamientos más específicos en el futuro.

Beneficios del Nuevo Método

El nuevo método para analizar proteínas en muestras FFPE tiene varias ventajas. Primero, requiere cantidades mucho más pequeñas de tejido, lo que es especialmente útil al trabajar con tipos de cáncer raros o muestras limitadas. Segundo, permite a los investigadores obtener información más detallada sobre las proteínas presentes, ayudándoles a ver cómo varios tipos de células están involucradas en el cáncer.

Además, este método agiliza el proceso, reduciendo el tiempo y el esfuerzo necesarios para obtener resultados fiables. Los investigadores pueden adaptarlo fácilmente para diferentes tipos de tejidos y métodos de tinción, haciéndolo versátil para varios estudios.

Explorando Diferentes Tipos de Cáncer

En este estudio, se prestó atención a tres tipos de cáncer diferentes: cáncer de páncreas, cáncer de pulmón no microcítico y glioblastoma. Al comparar los perfiles proteicos de cada tipo, los investigadores pudieron ver cómo se agrupaban. Este análisis reveló diferencias importantes en la expresión de proteínas entre los diferentes cánceres, destacando sus características biológicas únicas.

El uso de herramientas visuales, como mapas de calor y gráficos PCA, facilitó ver las diferencias entre los tipos de cáncer. Por ejemplo, se encontró que ciertas proteínas eran más comunes en un tipo de cáncer en comparación con otro, lo que puede ayudar a guiar futuras investigaciones y estrategias de tratamiento.

Desafíos y Direcciones Futuras

Aunque el nuevo método muestra promesas, aún quedan algunos desafíos. La necesidad de una recolección precisa de tejido puede ser un problema, ya que algunas muestras pueden no recogerse de manera efectiva. Sin embargo, el uso de microscopios digitales permite a los investigadores verificar su trabajo y asegurar la calidad de las muestras recolectadas.

De cara al futuro, este método tiene un gran potencial para estudiar tipos de cáncer más diversos. Los investigadores esperan refinar aún más la técnica para analizar muestras de tejido aún más pequeñas. Esto podría llevar a mejores conocimientos sobre la biología del cáncer y opciones de tratamiento más efectivas.

Conclusión

En resumen, el nuevo flujo de trabajo diseñado para analizar proteínas de muestras FFPE representa un avance significativo en nuestra capacidad para estudiar el cáncer. Su flexibilidad y eficiencia lo convierten en una herramienta valiosa para los investigadores, proporcionando una comprensión más profunda de las complejidades de la biología del cáncer. A medida que este método siga evolucionando, podría allanar el camino para una mejor comprensión y manejo de varios cánceres, mejorando así los resultados para los pacientes. Al aprovechar las repositorios de tejido existentes, los científicos pueden descubrir información oculta que podría llevar a nuevos descubrimientos en la investigación del cáncer.

Fuente original

Título: Refining Spatial Proteomics by Mass Spectrometry: An Efficient Workflow Tailored for Archival Tissue

Resumen: Formalin-fixed paraffin-embedded (FFPE) tissue, while excellent for preserving tissue for extended periods of time, poses a challenge when extracting molecular information. We therefore developed an easily adaptable and highly efficient workflow for extracting high levels of proteins from low-input material. We compared sensitivity between two stains, EpCAM and H&E, across material inputs of 1,166 and [~]800,000 {micro}m2. In the context of EpCAM-stained tissue, our investigations unveiled a range from [~]1,200 unique protein groups at the lowest input to [~]5,900 at the highest. For H&E, the spectrum covers [~]900 to [~]5,200 protein groups. We found an optimal balance between maximizing detected proteins and minimizing input material to be within the range of [~]50,000 to [~]100,000 {micro}m2. With this knowledge, we tested the spatial capabilities by isolating specific cell populations, through Laser Capture Microdissection (LCM), from three different tissue types, where we were able to identify tissue-specific signatures and prominent clustering of all cell populations.

Autores: Erwin M. Schoof, R. Daucke, C. V. Rift, N. S. Bager, K. Saxena, P. R. Koffeldt, J. Woessmann, V. Petrosius, E. S. Rugiu, B. W. Kristensen, P. Klausen

Última actualización: 2024-01-29 00:00:00

Idioma: English

Fuente URL: https://www.biorxiv.org/content/10.1101/2024.01.25.577263

Fuente PDF: https://www.biorxiv.org/content/10.1101/2024.01.25.577263.full.pdf

Licencia: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/

Cambios: Este resumen se ha elaborado con la ayuda de AI y puede contener imprecisiones. Para obtener información precisa, consulte los documentos originales enlazados aquí.

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