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Nova Método para Analisar Proteínas na Pesquisa do Câncer

Uma nova abordagem melhora a análise de proteínas a partir de pequenas amostras de tecido canceroso.

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Na área de pesquisa médica, especialmente ao estudar doenças como o câncer, os cientistas muitas vezes precisam examinar pequenos pedaços de tecido. Isso pode ajudar a entender como a doença funciona. Um método comum para preservar esses tecidos é chamado de FFPE (Formaldeído-Fixado, Embebido em Parafina). Essa técnica ajuda a manter as amostras seguras por muito tempo, e muitos laboratórios ao redor do mundo têm grandes coleções dessas amostras. No entanto, existem desafios ao usar essas amostras preservadas para estudar proteínas, já que os métodos tradicionais exigem quantidades maiores de tecido, o que pode ser um problema ao estudar doenças raras ou áreas específicas dentro de um tumor.

A Necessidade de Melhores Métodos

Avanços recentes em tecnologia melhoraram a forma como analisamos proteínas de pequenas amostras de tecido. Isso é importante para entender as diferenças entre várias células em um tumor, já que o câncer pode ter muitos tipos diferentes de células trabalhando juntas. Os métodos atuais têm limitações em termos de quanto tecido é necessário para obter resultados confiáveis, o que pode afetar nossa capacidade de ver as características únicas de diferentes células em tecidos cancerígenos.

Uma Nova Abordagem

Para lidar com esses desafios, os pesquisadores desenvolveram uma nova e mais fácil maneira de extrair proteínas de pequenas amostras de tecido FFPE. Esse método pode ser usado com uma técnica flexível que permite aos cientistas analisar proteínas de áreas muito pequenas, como aquelas encontradas em tumores. Usando a tecnologia mais recente em Espectrometria de Massa, os pesquisadores conseguem analisar proteínas com alta sensibilidade, mesmo usando quantidades minúsculas de tecido. Isso significa que os cientistas podem reunir informações importantes de diferentes tipos de câncer.

Como Funciona

O primeiro passo nesse novo método envolve preparar as amostras de tecido. Amostras humanas de vários tipos de câncer, como câncer de pâncreas, câncer de pulmão e câncer de cérebro, são processadas com cuidado. Depois de fixar o tecido em formalina e embebê-lo em parafina, um patologista separa as áreas do tumor para análise. As amostras são então cortadas em fatias bem finas e colocadas em uma solução especial para se preparar para os próximos passos.

Uma vez que as amostras estão prontas, os pesquisadores usam técnicas de coloração especiais para identificar proteínas específicas. Os dois tipos de coloração utilizados são EpCAM e H&E. Essas colorações ajudam a visualizar onde certos tipos de células estão localizados dentro do tecido. Depois do processo de coloração, as amostras passam por microdissecação a laser, onde áreas de interesse são coletadas para análise.

Coletando e Processando Amostras

O pesquisador coleta os pedaços de tecido desejados usando um laser e os coloca em pequenos tubos. Os tubos contêm uma solução que ajuda a dissolver proteínas. As amostras coletadas são então tratadas com calor e ondas sonoras para quebrar o tecido e liberar proteínas. Uma das etapas principais é adicionar uma enzima especial que ajuda a digerir as proteínas durante a noite.

Após a digestão, as amostras passam por um processo de Purificação em que materiais indesejados são removidos. Isso ajuda a garantir que apenas as proteínas de interesse sejam analisadas. Após essa purificação, a espectrometria de massa é usada para identificar e quantificar as proteínas presentes na amostra.

Analisando os Dados

Uma vez que as proteínas são extraídas e purificadas, o próximo passo é analisar os dados. Um programa de software especializado é usado para interpretar os resultados da espectrometria de massa. Esse processo ajuda a identificar quais proteínas estão presentes e em que quantidades, fornecendo informações valiosas sobre a importância biológica das descobertas.

Neste estudo, os pesquisadores analisaram múltiplos tipos de câncer e observaram padrões distintos. Eles descobriram que cada tipo de câncer tinha seu próprio perfil de proteínas único, permitindo entender como diferentes cânceres se comportam. Essas informações podem ser cruciais para desenvolver tratamentos mais direcionados no futuro.

Benefícios do Novo Método

O novo método para analisar proteínas em amostras FFPE tem várias vantagens. Primeiro, precisa de quantidades muito menores de tecido, o que é especialmente útil quando se trabalha com tipos de câncer raros ou amostras limitadas. Segundo, permite que os pesquisadores reúnam informações mais detalhadas sobre as proteínas presentes, ajudando a ver como vários tipos de células estão envolvidos no câncer.

Além disso, esse método torna o processo mais ágil, reduzindo o tempo e esforço necessários para obter resultados confiáveis. Os pesquisadores podem facilmente adaptá-lo para diferentes tipos de tecidos e métodos de coloração, tornando-o versátil para vários estudos.

Explorando Diferentes Tipos de Câncer

Neste estudo, a atenção foi dada a três tipos diferentes de câncer: câncer de pâncreas, câncer de pulmão de não pequenas células e glioblastoma. Ao comparar os perfis de proteínas de cada tipo, os pesquisadores puderam ver como eles se agrupavam. Essa análise revelou diferenças importantes na expressão proteica entre os diferentes cânceres, destacando suas características biológicas únicas.

O uso de ferramentas visuais, como mapas de calor e gráficos PCA, facilitou a visualização das diferenças entre os tipos de câncer. Por exemplo, certas proteínas foram encontradas como sendo mais comuns em um tipo de câncer em comparação a outro, o que pode ajudar a guiar pesquisas futuras e estratégias de tratamento.

Desafios e Direções Futuras

Embora o novo método mostre promessas, alguns desafios ainda permanecem. A necessidade de coleta precisa de tecido pode ser um problema, já que algumas amostras podem não ser coletadas de forma eficaz. No entanto, o uso de microscópios digitais permite que os pesquisadores verifiquem seu trabalho e assegurem a qualidade das amostras coletadas.

Avançando, esse método tem um grande potencial para estudar tipos de câncer mais diversos. Os pesquisadores esperam refinar ainda mais a técnica para analisar amostras de tecido ainda menores. Isso poderia levar a melhores insights sobre a biologia do câncer e opções de tratamento mais eficazes.

Conclusão

Em suma, o novo fluxo de trabalho desenvolvido para analisar proteínas de amostras FFPE representa um avanço significativo na nossa capacidade de estudar o câncer. Sua flexibilidade e eficiência o tornam uma ferramenta valiosa para os pesquisadores, fornecendo uma visão mais profunda das complexidades da biologia do câncer. À medida que esse método continua a evoluir, ele pode abrir caminho para uma melhor compreensão e gerenciamento de vários cânceres, melhorando, em última análise, os resultados para os pacientes. Ao aproveitar repositórios de tecidos existentes, os cientistas podem descobrir informações ocultas que podem levar a novas descobertas na pesquisa sobre o câncer.

Fonte original

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

Resumo: 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 atualização: 2024-01-29 00:00:00

Idioma: English

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

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

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

Alterações: Este resumo foi elaborado com a assistência da AI e pode conter imprecisões. Para obter informações exactas, consulte os documentos originais ligados aqui.

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