In-depth analyses of cancer cell proteomes facilitate identification of novel drug targets and diagnostic biomarkers. We describe an experimental workflow for quantitative analysis of (phospho-)proteomes in cancer cell subpopulations derived from liquid and solid tumors. This is achieved by combining cellular enrichment strategies with quantitative Super-SILAC-based mass spectrometry.
In analisi approfondite dei proteomi di cellule di cancro sono necessari per chiarire meccanismi patogenetici oncogeni, nonché di identificare potenziali bersagli farmacologici e biomarcatori diagnostici. Tuttavia, i metodi per la caratterizzazione proteomica quantitativa dei tumori di derivazione pazienti e in particolare le loro sottopopolazioni cellulari sono in gran parte mancano. Qui si descrive un set-up sperimentale che permette l'analisi quantitativa dei proteomi di sottopopolazioni di cellule tumorali derivate da tumori liquidi o solidi. Ciò si ottiene combinando strategie di arricchimento cellulari con spettrometria di massa quantitativa basata-Super-SILAC seguita da analisi bioinformatica dei dati. Per arricchire sottoinsiemi cellulari specifici, tumori liquidi vengono prima immunophenotyped mediante citometria di flusso seguita da FACS-cernita; per i tumori solidi, laser-capture microdissezione è usato per purificare sottopopolazioni cellulari specifici. In una seconda fase, le proteine vengono estratti dalle cellule purificate e successivamente agganciato un tumore-specifica,SILAC marcato standard di spike-in che consente di proteine quantificazione. La miscela proteica risultante viene sottoposta a uno elettroforesi su gel o Filtro Aided Preparazione del campione (FASP) seguita da digestione trittico. Infine, peptidi triptici vengono analizzati utilizzando un ibrido spettrometro di massa-Orbitrap, ei dati ottenuti sono trattati con suite di software bioinformatici compreso MaxQuant. Per mezzo del flusso di lavoro qui presentato, fino a 8.000 proteine possono essere identificati e quantificati in campioni derivati da pazienti, e le conseguenti profili di espressione proteica possono essere paragonati tra i pazienti per individuare le firme proteomica diagnostici o potenziali bersagli farmacologici.
Proteomica basata spettrometria di massa è emerso ed è ora una disciplina ampiamente utilizzato in biologia cellulare e della ricerca biomedica traslazionale. I progressi tecnici nel campo hanno permesso di studiare i processi cellulari complessi in linee cellulari e modelli animali, come migliaia di proteine possono essere identificati in un singolo esperimento spettrometria di massa 1,2. Sono stati compiuti progressi simile per l'analisi di numerose modifiche post-come la fosforilazione o ubiquitination, anche se questo richiede di solito i flussi di lavoro su misura per l'arricchimento e l'analisi dei dati per ogni tipo di modifica 2,3. Inoltre, il coinvolgimento delle strategie in materia di etichettatura chimiche e metaboliche, tra cui SILAC, consente accurata quantificazione relativa di proteine e PTM, rendendo questo metodo particolarmente interessante per la scoperta di processi cellulari fondamentali, biomarcatori diagnostici e potenziali bersagli farmacologici nei tumori umani 4.
Tuttavia,numerose sfide devono essere superate in materia di analisi proteomica delle principali tumori umani 5. Prima di tutto, i campioni tumorali umane spesso mostrano un elevato grado di eterogeneità cellulare che è dovuto alla presenza di vari tipi di cellule appartenenti al microambiente tumorale, comprese le cellule immunitarie e fibroblasti. In secondo luogo, l'evoluzione clonale porta alla diversità genetica all'interno dei tumori stessi, con conseguente l'esistenza di più sottopopolazioni cellulari con diverse proprietà funzionali. Secondo l'attuale concetto di poche cellule staminali tumorali di essere le forze trainanti dello sviluppo e progressione del cancro, l'analisi proteomica di tali (funzionalmente molto rilevanti) sottopopolazioni cellulari dovrebbe essere di grande importanza per una migliore comprensione dei meccanismi oncogenici rilevanti per l'applicazione clinica 6. In terzo luogo, i profili di espressione proteica quantitativi di grandi serie di campioni sono spesso necessarie per l'identificazione di robusta Biomar clinicakers; questo non può essere realizzato mediante l'etichettatura chimica quali iTRAQ 7, mentre le strategie etichettatura metabolici – basandosi, come fanno, sulla proliferazione cellulare 4 – sono altrettanto inapplicabile. In quarto luogo, la maggior parte dei campioni di tumore solidi disponibili sono fissati in formalina, che complica massa spettrometria proteoma a causa della formazione di legami crociati proteici 8. Infine, la maggior parte dei flussi di lavoro esistenti proteomica richiedono notevoli quantità di campione di trasformazione e di acquisizione dei dati, rendendo l'analisi del numero di campioni rilevanti per la ricerca clinica difficile, e chiedendo nuovo flusso di lavoro paradigmi 9,10.
Per affrontare questi ostacoli abbiamo sviluppato un apparato sperimentale che combina sia cella di flusso-citometria ordinamento 11 o laser-capture microdissezione 12,13 per l'arricchimento cellulare con una strategia Super-SILAC 14 per introdurre una norma interna globale per una completa analisi di spettrometria di massa. Utilizzando il metodo qui descritto, è possibile quantificare fino a 8.000 proteine nei campioni tumorali umane derivate da singoli tumori liquidi o solidi.
Occorre Mass spettrometria profiling di proteomi cancro cellule derivati da pazienti per la scoperta di nuovi biomarcatori diagnostici / predittivi e per dare una migliore comprensione della biologia del cancro delle cellule, che potrebbe a sua volta portare alla identificazione di nuovi potenziali bersagli farmacologici. Tuttavia, tali analisi di spettrometria di massa sono molto impegnativo, in particolare a causa vari problemi pre-analitiche devono essere risolti, se si vuole ottenere risultati solidi e biologicamente rilevanti.
Il flusso di lavoro sperimentale qui descritto consente per la caratterizzazione proteomica quantitativa dei proteomi derivati da sottopopolazioni cellulari di tumori sia liquidi che solidi. È necessaria l'arricchimento iniziale di cellule tumorali o FACS-cell-based sortingor microdissezione per evitare la contaminazione da parte delle cellule del microambiente tumorale. Inoltre, queste tecniche permettono di isolare sottopopolazioni cellulari di interesse. Recenti studi sulle cellule biologiche hanno demonestrata che certe sottopopolazioni cellulari hanno proprietà-tumorali iniziare e sono quindi di grande rilevanza per il cancro patogenesi 19,20. Come spettrometria di massa è diventata più sensibile negli ultimi anni, le analisi quantitative proteomica sono possibili per le piccole quantità di proteine che possono essere derivati da poche migliaia di cellule, rendendo possibile concentrarsi su popolazioni cellulari funzionalmente rilevanti.
Il set-up qui presentata può essere utilizzato per identificare e validare nuovi biomarcatori diagnostici in campioni FFPE. Quindi, promette di bea utile strumento per il miglioramento della diagnostica clinica, in quanto ad oggi non vi è ancora una mancanza di biomarcatori molecolari in numero e qualità sufficiente per molti tipi di cancro. Importanti esempi di diagnosi differenziale difficili, per i quali biomarcatori sono carenti, sono la discriminazione tra cancro polmonare primario da metastasi del polmone, carcinoma cholangiocellular intrapancreatica e adenocarcinoma pancreatico, così come sono diverseziazione di neurofibroma benigni da tumori del nervo-guaina periferiche altamente maligne. Inoltre, noi e altri hanno dimostrato che delucidazione quantitativa delle firme di proteomica può essere utile nello studio della biologia delle cellule del cancro in generale, e per rivelare biomarcatori predittivi della risposta terapeutica in pazienti affetti da cancro 21.
Due attuali svantaggi del metodo presentato qui sono i requisiti per svariati processi di lavorazione manuale del campione e la domanda sul nanoLC-MS / MS tempo di acquisizione. Mentre i primi possono essere affrontati spostando preparazione del campione per esempio, i formati da 96 pozzetti e con trattamento robotico, quest'ultimo richiederà un cambiamento nella strategia di acquisizione di massa spettrometria. Una volta sottoinsiemi di proteine bersaglio sono stati identificati che possono essere connessi ad esempio, la classificazione del tumore, prevediamo la progettazione di metodi di spettrometria di massa mirati che forniscono letture quantitativi per questi sottoinsiemi con uno sforzo di separazione notevolmente ridotto, equindi con un tempo di acquisizione corrispondentemente ridotta. Se il tempo di acquisizione richiesto richiesto potrebbe essere ridotto 24-36 ore (tumori liquidi) o 3 ore (tumori solidi) per esempio, 1 ora utilizzando mirati spettrometria di massa e una semplice separazione unidimensionale di peptidi, quindi il guadagno conseguente rendimento potrebbero essere utilizzati per aumentare in modo significativo il numero di repliche biologiche e tecniche esaminate, con corrispondente miglioramento della significatività dei risultati di quantificazione. Approcci di spettrometria di massa mirati sono già dimostrato di essere uno strumento adeguato per la verifica di cancro associato proteine biomarcatori-candidati 22, e sono stati sviluppati per un punto in cui essi mostrano promessa per la validazione o addirittura come un potenziale strumento per l'uso clinico di routine 23 , 24.
The authors have nothing to disclose.
The authors thank Uwe Plessmann, Monika Raabe und Silvia Münch for technical support.
Name of Material/ Equipment | Company | Catalog Number | Comments/Description |
660 nm Kit | Thermo scientific | 22662 | |
Cell culture medium depleted of arginine and lysine | Thermo Scientific | 88421 | |
Coomassie Brilliant Blue R-250 staining solution | Bio Rad | 161-0436 | |
Dialyzed fetal calf serum (FCS) | PAA | A15-107 | |
Diffuser caps for microdissection | MMI | 50202 | |
FACS-sorter | BD | FACSAria III | |
Ionic Detergent Compatibility Reagent | Thermo scientific | 22663 | |
Laser-capture microdissector | MMI | cell cut plus | |
LDS buffer | Life Technologies | NP0009 | |
Membrane slides for microdissection | MMI | 50103 | |
Microcon YM-30 | Millipore | MRCF0R030 | |
NuPAGE 4-12% Bis-Tris Mini Gels | Life Technologies | NP0335PK2 | |
Picofrit Self-Pack Columns | New Objective | PF360-75-15-N-5 | Mass Spectrometry Column/Emitter |
Reducing agent | Life Technologies | NP0007 | |
Reprosil-Pur LC/MS/MS Column stationary phase | Dr. Maisch | 120 C18-AQ, 3 µm | |
Reprosil-Pur LC/MS/MS Precolumn stationary phase | Dr. Maisch | 120 C18-AQ, 5 µm | |
SILAC-labeled arginine | Eurisotop | CLM-2265-H-0.1 | |
SILAC-labeled lysine | Eurisotop | DLM-2640-0.25 | |
Trypsin, NB Sequencing Grade | Serva | 3728301 | for in-gel digests |
Trypsin, Sequencing Grade | Promega | V5111 | for in-solution digests |
Buffer and solutions | |||
Cell lysis buffer: 150 mM NaCl, 50 mM Tris/HCl pH 7.8, 5mM NaF, 0,5% NP40, 0.1% laurylmaltoside, Roche complete protease inhibitor, 1 mM Na3VO4 | |||
Tissue lysis buffer: 100 mM Tris/HCl pH 7.8, 0.1 M DTT | |||
Urea: 8 M urea in 0.1 M Tris-HCl, pH 8.5 | for FASP-protocoll | ||
IAA: 0.05 M iodoacetamide, 8 M urea, 0.1 M Tris-HCl, pH 8.5 | for FASP-protocoll | ||
0.05 M NH4HCO3 | |||
10 mM dithiothreitol (DTT) in 0.1 M ammonium bicarbonate | for in-gel digest | ||
55 mM iodoacetamide (IAA) in 0.1 mM ammonium bicarbonate | for in-gel digest | ||
5% aqueous formic acid. |