Llevando la proteómica al venidero nivel – ScienceDaily

Las proteínas son esenciales para el funcionamiento de nuestras células, pero aún quedan sin respuesta muchas preguntas sobre su síntesis, abundancia, funciones y defectos. Las técnicas de alto rendimiento pueden ayudar a mejorar nuestra comprensión de estas moléculas. Para el análisis por cromatografía líquida seguida de espectrometría de masas (MS), las proteínas se descomponen en péptidos más pequeños, en un proceso llamado «proteómica de escopeta». La relación masa-carga de estos péptidos se determina posteriormente con un espectrómetro de masas, obteniendo espectros de MS. A partir de estos espectros es posible reconstruir información sobre la identidad de las proteínas analizadas. Sin embargo, la gran cantidad y complejidad de los datos dificulta su análisis e interpretación.

Dos formas de analizar proteínas con espectrometría de masas

En la proteómica de rifles se utilizan dos métodos principales: adquisición dependiente de datos (DDA) y adquisición independiente de datos (DIA). En DDA, los péptidos más abundantes en una muestra se preseleccionan para su fragmentación y medición. Esto permite reconstruir las secuencias de estos pocos péptidos preseleccionados, haciendo el análisis más fácil y rápido. Sin embargo, este método induce un sesgo hacia péptidos muy abundantes. DIA, por otro lado, es más robusto y sensible. Todos los péptidos de un cierto rango de masa se fragmentan y miden simultáneamente, sin preselección de abundancia.

Como resultado, este método genera grandes cantidades de datos y la complejidad de la información obtenida aumenta significativamente. Hasta ahora, la identificación de las proteínas originales solo era posible comparando los espectros recién medidos con los espectros en las bibliotecas que comprenden los espectros medidos previamente.

Combinando DDA y DIA en un solo mundo

Jürgen Cox y su equipo han desarrollado un software que proporciona un flujo de trabajo computacional completo para los datos DIA. Permite, por primera vez, aplicar algoritmos a datos DDA y DIA de la misma forma. Como resultado, los estudios basados ​​en DDA o DIA ahora serán más fácilmente comparables. MaxDIA analiza datos proteómicos con y sin bibliotecas espectrales. Mediante el aprendizaje automático, el software predice la fragmentación de péptidos y las intensidades espectrales. Luego, cree in silico bibliotecas espectrales de MS precisas. De esta manera, MaxDIA incluye un modo de descubrimiento sin biblioteca con control confiable de identificaciones de proteínas falsas positivas.

Además, el software admite nuevas tecnologías como bootstrap DIA, BoxCar DIA y espectrometría de movilidad de iones atrapados DIA. ¿Cuáles son los siguientes pasos? El equipo ya está trabajando para mejorar aún más el software. Se están desarrollando varias extensiones, por ejemplo, para mejorar el análisis de modificaciones postraduccionales y la identificación de péptidos reticulados.

Permitir a los investigadores realizar análisis complejos de datos proteómicos

MaxDIA es un software gratuito disponible para científicos de todo el mundo. Está integrado en el entorno de software establecido MaxQuant. «Nos gustaría hacer que el análisis de datos proteómicos sea accesible para todos los investigadores», dice Pavel Sinitcyn, primer autor del artículo que presenta MaxDIA. Por lo tanto, en MaxQuant Summer School, Cox y su equipo ofrecen capacitación práctica sobre este software para todos los investigadores interesados. Por lo tanto, ayudan a cerrar la brecha entre el trabajo de laboratorio húmedo y el análisis de datos complejos.

Sinitcyn dice que el objetivo es «llevar la espectrometría de masas del Instituto de Bioquímica Max Planck a las clínicas». En lugar de medir solo unas pocas proteínas, ahora se pueden medir y analizar miles de proteínas. Esto abre nuevas posibilidades para las aplicaciones médicas, particularmente en el campo de la medicina personalizada.

Fuente de la historia:

Materiales proporcionados por Max-Planck-Gesellschaft. Nota: El contenido se puede cambiar por estilo y longitud.