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快速高效的蛋白质组学研究工具-Huprot™人类蛋白质组芯片
时间:2020-02-28 10:06:00

蛋白质组芯片即将某一物种的蛋白质组点制在固相载体上而构成的微阵列,它很好地满足蛋白质系统研究的要求,能全面监视细胞内基因表达和蛋白变化。美国约翰霍普金斯大学最早开发了HuProt™人类蛋白质组芯片,目前此芯片含有20,240个人重组蛋白,是迄今为止最高通量人重组蛋白质组芯片。2014年,博翀生物正式成为CDI的代理商。




该芯片从人类蛋白质组学角度全局揭示人类疾病尤其是肿瘤性疾病的发生、发展以及用药以后的作用机理。已应用于多个研究领域,如药物作用靶标发现及药物作用机理研究、血清标志物和新免疫原的发现、蛋白质-蛋白质相互作用研究、蛋白质翻译后修饰研究、非编码RNA作用机制研究、蛋白质与DNA相互作用研究、抗体特异性筛选、酶底物研究。作为第二代蛋白质组学工具,HuProt™人类蛋白质组芯片可以快速、高通量地进行上万个PPIs的同时检测,将极大地推进蛋白质组学的研究。


01 肿瘤标志物研究


利用 HuProtTM 人类蛋白质组芯片,上海交通大学的科研团队成功地找到多个高特异、高灵敏度的胃癌血清标志物。在该研究中,研究者以胃癌为对象,采用人蛋白质组芯片分析了 37 例胃癌患者、50 例健康人的血清,找到了 44 种差异表达的自身抗体。然后采用这 44 种抗体所对应的蛋白定制芯片并扩大样本量进行第二轮筛选。实验中选取 300 例胃癌、314 例胃癌高危、300 例健康人血清,最终得到 7 个候选生物标志物。


随后,采用各 300 例胃癌和健康人的血清,以 COPS2 CTSF 为例进行了 ELISA 验证。研究人员选取了胃癌和其他消化道肿瘤的组织进行免疫组化分析,发现 CTSF 在胃癌组织中的表达量明显高于其他组,具有胃癌特异性。基于标志物与胃癌患者生存率的相关性分析,发现其高表达的患者 5 年生存率显著高于低表达患者。

该项研究筛选出的7个胃癌血清标志物对于胃癌诊断的敏感性、特异性和准确性,均明显高于目前临床上常用的单个或多个传统标志物联用的诊断方法(CEACA25CA72-4CA99),显示出很高的胃癌筛查和早期诊断的临床应用价值。目前该研究成果已完成商业转化。



Yang L,et al. Molecular & Cellular Proteomics.2016.


参考文献:

Yang L , Wang J, Li J , et al. Identification of Serum Biomarkers for Gastric Cancer DiagnosisUsing a Human Proteome Microarray.[J]. Molecular & Cellular Proteomics,2016, 15(2):614-623.


02 自身免疫性疾病标志物研究


白塞病(BD)是一种慢性系统性血管炎,被认为是一种自身免疫性疾病。虽然罕见,但可引起血管动脉瘤破裂或严重的神经系统并发症,危及性命。前期,尚未报道该疾病的已知生物标志物,因此难以进行诊断。北京协和医院风湿免疫科李永哲教授联手约翰•霍普金斯大学朱衡教授,采用了HuProtTM人类蛋白芯片,

通过两阶段策略快速鉴定了20种潜在的BD相关自身抗原并验证了抗CTDP1抗体可作为BD相关生物标志物。

在第一阶段,收集了75份血清样本,分别来自40BD患者,15名自身免疫性疾病患者(大动脉炎(TA5名,ANCA相关性血管炎(AAV5名和Sjogren综合征(SS5名)和20名健康受试者,鉴定出了20种与BD显著相关的候选自身抗原。

为了验证这些候选物,在第二阶段用前期筛选的20种候选BD相关抗原定制芯片,用它来检测更多样本。验证了抗CTDP1抗体可作为区分BD患者与其他自身免疫患者以及健康受试者的最重要的生物标志物。利用Western印迹分析进一步验证CTDP1BD患者的关联,证明抗CTDP1抗体为Behcet疾病提供了一种新的自身抗体,这一结果有望实现更准确的临床诊断。

Hu C J,et al.Molecular & Cellular Proteomics Mcp.2016.


参考文献:

Hu C J, et al.Identification of novel biomarkers for Behcet Disease diagnosis using HuProtarray approach [J]. Molecular & Cellular Proteomics Mcp, 2016, 16(2).



03 蛋白与蛋白相互作用

Ying Chen等人(2013)基于HuProt™人类蛋白质组芯片进行BAG3功能研究,结果鉴定出了382BAG3相互作用蛋白,经生信息学分析发现BAG3相互作用组自身形成蛋白酶体复合物广泛存在于蛋白酶体泛素化过程中,这表明BAG3的关键生物学功能是与蛋白酶体相关的。进一步功能研究表明,BAG3确实与蛋白酶体相互作用,并且可以调节蛋白酶体的活性,通过下调细胞凋亡来维持细胞的存活及相关治疗。同时该研究表明生物相关的数据可以通过蛋白质组芯片获得。



Ying Chen,et al.Mol & Cell Proteomics.2013.



参考文献:

Ying Chen et al., Bcl2-associated Athanogene 3Interactome Analysis Reveals a New Role in Modulating ProteasomeActivity. Mol & Cell Proteomics (2013), 12, 2804-19.


04 蛋白与小分子相互作用


经过几代中国科学家的努力,As2O3在治疗APL(急性早幼粒细胞白血病)上取得了显著的成功,其药物作用靶点和分子机制均已阐明。除APL外,大量已有的研究表明As2O3在其它多种恶性肿瘤的治疗方面也有较大的潜力,但相关机制不清。As2O3在细胞内的作用可能非常广泛,采用高通量技术手段,从系统层次揭示其作用机制是有效的研究策略。


通过HuProt人类蛋白质组芯片,上海交通大学的科研团队发现砒霜(三氧化二砷,As2O3)可以明显抑制肿瘤细胞中糖酵解通路限速酶己糖激酶2HK2:hexokinase-20)的活性而影响细胞代谢,最终导致肿瘤细胞的凋亡。




Zhang H, et al.Proc Natl Acad Sci USA.2015.



参考文献:

Zhang H, et al.,Systematic identification of arsenic-binding proteins reveals that hexokinase-2is inhibited by arsenic[J]. Proc Natl Acad Sci U S A, 2015, 112(49).


05 病原菌与宿主相互作用


弓形虫是一种广泛分布的病原体寄生虫,可在先天性感染的新生儿和免疫功能低下的个体中引起严重的弓形虫病。中山大学周兴旺教授团队与约翰·霍普金斯大学朱衡教授利用人蛋白质芯片,筛选出多种弓形虫毒力激酶ROP18作用的宿主靶蛋白,并对其进行了生物学验证。研究证明ROP18靶向p53p38UBE2NSmad1进行降解,并且首次证明ROP18通过磷酸化Smad1 Ser187促进其降解。

研究人员使用HuProt蛋白芯片系统地鉴定ROP18的底物,将纯化带有GST标签的ROP18Δ83ROP18Δ83-KD(无激酶活性的D394A突变体)蛋白分别与含有通用激酶反应缓冲液的HuProt蛋白芯片一起孵育,检测HuProt蛋白芯片上的磷酸化信号,分析鉴定出ROP18激酶的68个潜在底物。

基于前期的研究以及生物信息学分析结果,后续的验证实验中选择p53p38UBE2NSmad1做进一步的细胞学实验验证。结果证明ROP18激酶作用的新的宿主靶蛋白为p53p38UBE2NSmad1,该研究还发现ROP18可通过磷酸化Smad1 187位丝氨酸促进其特异降解。



Yang Z, et al. Molecular & Cellular Proteomics.2017.



参考文献:

Yang Z, et al. AHuman Proteome Array Approach to Identifying Key Host Proteins Targeted byToxoplasma Kinase ROP18 [J]. Molecular & Cellular Proteomics, 2017,16(3):469.


06 抗体特异性研究


HuProt人蛋白芯片进行抗体特异性验证是目前抗体特异性评价的高效方法,通过抗体与蛋白芯片孵育杂交分析互作结合情况,从而全局性的评价目的抗体与蛋白组全部蛋白的交叉反应数据,最终评价抗体的特异性。

PCRP(Protein Capture Reagents Program)管线是一个单克隆抗体mAb生产和特异性验证的标准化流程,该流程利用HuProt人蛋白芯片作为抗体特异性筛选和验证的工具,为快速进行高效特异性单克隆抗体的评价提供有效平台。

研究人员利用该标准管线使用3599个小鼠产生122662个单克隆抗体,经过HuProt人蛋白芯片特异性验证筛选到2016个单抗,然后进一步验证获得737个蛋白的1406个高特异性抗体。

利用HuProt人类蛋白质组芯片可以全面检测抗体与人蛋白质组的交叉反应,以此评估其结合特异性,是一种高效简洁的抗体特异性验证方法,未来很有可能会发展成抗体质量检测和评估的标准性规范。



Venkataraman A, et al.Nature Methods.2018.


参考文献:

Venkataraman A, et al., A toolboxofimmunoprecipitation-grade monoclonal antibodies to human transcriptionfactors.[J]. Nature Methods. (2018).





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