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總裁專訪 | 蛋白質(zhì)組學(xué)新里程

2021.3.05

　　2020年是蛋白質(zhì)組學(xué)發(fā)展關(guān)鍵的一年，全球新冠疫情突顯了蛋白質(zhì)組學(xué)在應(yīng)對(duì)公共衛(wèi)生危機(jī)中的臨床應(yīng)用。人類可以從這次新冠疫情中汲取許多經(jīng)驗(yàn)，毫無(wú)疑問(wèn)地，這些將在未來(lái)幾年內(nèi)影響蛋白質(zhì)組學(xué)發(fā)展。近日，Technology Networks與布魯克·道爾頓生命科學(xué)質(zhì)譜執(zhí)行副總裁Rohan Thakur博士進(jìn)行了交流，討論了蛋白質(zhì)組學(xué)的研究現(xiàn)狀以及蛋白質(zhì)組學(xué)在新冠疫情研究中發(fā)揮的作用。

　　Q1：請(qǐng)您談?wù)凥UPO Connect 2020大會(huì)主要有哪些亮點(diǎn)？

　　Rohan Thakur：我認(rèn)為HUPO Connect 2020大會(huì)有兩個(gè)特別的亮點(diǎn)：PaSER的推出和實(shí)現(xiàn)真正意義上的單細(xì)胞分析。

　　首先是PaSER的推出，這是我們IPA并購(gòu)的第一款基于GPU強(qiáng)大數(shù)據(jù)處理功能的搜索引擎軟件。PaSER適用于翻譯蛋白質(zhì)組學(xué)，其涉及到很多運(yùn)算并產(chǎn)生的文件格式較大。當(dāng)您進(jìn)行搜庫(kù)時(shí)，這些生成的大量數(shù)據(jù)集將遇到很多問(wèn)題，如假陽(yáng)率等。PaSER致力于解決減少搜庫(kù)時(shí)間以至于花費(fèi)更少的時(shí)間用在數(shù)據(jù)分析上。

　　色譜分析方面，結(jié)合timsTOF Pro的穩(wěn)定性、高掃描速度和覆蓋深度等優(yōu)勢(shì)使其能夠?qū)悠贩治鰰r(shí)間由傳統(tǒng)60-90分鐘的運(yùn)行縮短到11分鐘。例如Roman Fischer博士和Andrew Webb博士的研究就利用timsTOF Pro成功縮短了分析時(shí)間。

　　布魯克于2020年5月8日完成了與IPA的資產(chǎn)并購(gòu)，并在HUPO 2020大會(huì)推出了新產(chǎn)品PaSER，實(shí)現(xiàn)了“實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)采集與分析”功能，當(dāng)數(shù)據(jù)采集完成時(shí)很快即可以獲得蛋白與肽段信息。

　　第二個(gè)亮點(diǎn)是Matthias Mann教授發(fā)表了關(guān)于單細(xì)胞蛋白質(zhì)組學(xué)在原型系統(tǒng)上取得了早期數(shù)據(jù)。從這個(gè)系統(tǒng)得到的單細(xì)胞的數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)真正的單細(xì)胞蛋白質(zhì)組學(xué)分析，而不是僅僅將多個(gè)細(xì)胞放在一起并稱之為單細(xì)胞分析。這是蛋白質(zhì)組學(xué)中一個(gè)突破性成就，Matthias展示的數(shù)據(jù)非常讓人震撼。

　　Q2：最近發(fā)表的研究報(bào)告中，您認(rèn)為哪些研究值得關(guān)注？

　　Rohan Thakur：Catherine Wong（黃超蘭）教授在《Nature Communications》上發(fā)表的一篇關(guān)于COVID-19的研究論文。他們利用timsTOF Pro得到蛋白質(zhì)組學(xué)數(shù)據(jù)并提出了新冠肺炎兩階段的發(fā)病機(jī)制。

　　Q3：近年來(lái)蛋白質(zhì)組學(xué)在高速分析、高靈敏度方面取得了令人矚目的發(fā)展，這一領(lǐng)域的發(fā)展是否還面對(duì)著新的挑戰(zhàn)？

　　Rohan Thakur：由于許多軟件都是為分析小型數(shù)據(jù)而編寫(xiě)的，所以我們現(xiàn)在面臨最根本的挑戰(zhàn)是如何處理成爆發(fā)勢(shì)態(tài)的海量數(shù)據(jù)。如果需要比較蛋白質(zhì)組學(xué)與基因組學(xué)，您需要通過(guò)取得基因組學(xué)、蛋白質(zhì)組學(xué)、糖組學(xué)、代謝組學(xué)等一系列數(shù)據(jù)，比較多組學(xué)數(shù)據(jù)才能提供生物護(hù)照或完整個(gè)人報(bào)告，這也是為什么個(gè)性化醫(yī)療從五年前開(kāi)始如此流行的原因。

　　近年來(lái)，蛋白組學(xué)處理數(shù)據(jù)速度不同往昔，高速的數(shù)據(jù)采集與處理允許您首先決定蛋白質(zhì)組學(xué)研究數(shù)據(jù)是否合理。科學(xué)家們可以成功進(jìn)行全群體的蛋白質(zhì)組學(xué)研究，這些在短短兩三年內(nèi)取得的進(jìn)步，實(shí)際正在改變?nèi)藗儗?duì)數(shù)據(jù)的看法，我認(rèn)為這是我們所有人都面臨的挑戰(zhàn)。

　　Q4：考慮到這一點(diǎn)，您將如何在2021年支持客戶開(kāi)發(fā)針對(duì)該挑戰(zhàn)的解決方案？

　　Rohan Thakur：MetaboScape是布魯克代謝組學(xué)分析的關(guān)鍵軟件包，SCiLS是一款出色的成像軟件。在MALDI-2發(fā)布后，我們使用SpatialOMx從一個(gè)組織樣本中收集蛋白質(zhì)組學(xué)和代謝組學(xué)數(shù)據(jù)。通過(guò)綜合這些信息并將其提供給技術(shù)人員、病理學(xué)家或腫瘤科醫(yī)生，他們可以根據(jù)治療或疾病進(jìn)展來(lái)查看不同的分子特征，并決定如何進(jìn)行個(gè)性化治療。

　　這就是我們正在進(jìn)行的工作——連接軟件生態(tài)系統(tǒng)，為用戶提供各組學(xué)間的無(wú)縫體驗(yàn)，加速或擴(kuò)寬用戶決策過(guò)程并提供更合理的治療方案。但是，目前生成的海量數(shù)據(jù)只會(huì)帶來(lái)新的問(wèn)題，還不能幫助科學(xué)家做出具有可行性的決定，這也是布魯克主要想解決的目標(biāo)。

　　Q5：COVID-19全球疫情如何影響蛋白質(zhì)組學(xué)研究領(lǐng)域？蛋白質(zhì)組學(xué)研究領(lǐng)域?qū)箵鬝ARS-CoV-2的努力有何影響？請(qǐng)從布魯克的觀點(diǎn)談?wù)勥@個(gè)問(wèn)題。

　　Rohan Thakur：我們有兩項(xiàng)主要工作。一個(gè)是澳大利亞Jeremy Nicholson教授團(tuán)隊(duì)在研究COVID-19相關(guān)代謝和代謝物方面展現(xiàn)了出色的研究成果，為了解新冠后綜合癥鋪平了道路。

圖：澳大利亞國(guó)家表型研究中心（ANPC）

　　第二個(gè)項(xiàng)目是，Catherine Wong（黃超蘭）教授團(tuán)隊(duì)用timsTOF Pro技術(shù)對(duì)COVID-19患者與健康志愿者的尿液樣本進(jìn)行蛋白質(zhì)組學(xué)分析。這項(xiàng)研究利用dia-PASEF等方法可以檢測(cè)到更多蛋白質(zhì)提高了蛋白的覆蓋深度。

　　我認(rèn)為新冠疫情帶來(lái)的積極面在于為組學(xué)帶來(lái)前所未有的關(guān)注度，科學(xué)家試圖利用蛋白質(zhì)組學(xué)和代謝組學(xué)來(lái)了解全世界的疾病，這幾乎接近“登月”式的共同努力，有助于突出“組學(xué)”的運(yùn)用來(lái)解決真正影響人類健康的問(wèn)題。