Indagine spettrometrica di massa sfaccettata di neuropeptidi in Callinectes sapidus

Il sistema nervoso è complesso e richiede una rete di neuroni per trasmettere segnali in tutto l’organismo. Il sistema nervoso coordina le informazioni sensoriali e la risposta biologica. Le interazioni intricate e contorte coinvolte nella trasmissione del segnale richiedono molte molecole di segnalazione diverse come neurotrasmettitori, steroidi e neuropeptidi. Poiché i neuropeptidi sono le molecole di segnalazione più diverse e potenti che svolgono un ruolo chiave nell’attivazione delle risposte fisiologiche allo stress e ad altri stimoli, è interessante determinare il loro ruolo specifico in questi processi fisiologici. La funzione neuropeptidica è correlata alla loro struttura aminoacidica, che determina la mobilità, l’interazione del recettore e l’affinità¹. Tecniche come l’istochimica, che è importante perché i neuropeptidi possono essere sintetizzati, immagazzinati e rilasciati in diverse regioni del tessuto, e l’elettrofisiologia sono state impiegate per studiare la struttura e la funzione^dei neuropeptidi ^2,3,4, ma questi metodi sono limitati dal throughput e dalla specificità per risolvere la vasta diversità di sequenze dei neuropeptidi.

La spettrometria di massa (MS) consente l’analisi ad alto rendimento della struttura e dell’abbondanza dei neuropeptidi. Questo può essere eseguito attraverso diverse tecniche di SM, più comunemente cromatografia liquida-ionizzazione elettrospray MS (LC-ESI-MS)⁵ e desorbimento/ionizzazione laser assistita da matrice MS (MALDI-MS)⁶. Utilizzando misurazioni di massa ad alta precisione e frammentazione della SM, MS fornisce la possibilità di assegnare la sequenza di amminoacidi e lo stato di modificazione post-traduzionale (PTM) ai neuropeptidi da miscele complesse senza conoscenza a priori per aiutare ad accertare la loro funzione ^7,8. Oltre alle informazioni qualitative, la SM consente l’informazione quantitativa dei neuropeptidi attraverso la quantificazione senza etichetta (LFQ) o metodi basati su etichette come l’etichettatura isotopica o isobarica⁹. I principali vantaggi di LFQ includono la sua semplicità, il basso costo di analisi e la riduzione delle fasi di preparazione del campione che possono ridurre al minimo la perdita di campioni. Tuttavia, gli svantaggi di LFQ includono l’aumento dei costi di tempo dello strumento in quanto richiede più repliche tecniche per affrontare l’errore quantitativo dovuto alla variabilità run-to-run. Ciò porta anche a una diminuzione della capacità di quantificare con precisione piccole variazioni. I metodi basati su etichette sono soggetti a variazioni meno sistematiche in quanto più campioni possono essere etichettati in modo differenziale utilizzando una varietà di isotopi stabili, combinati in un unico campione e analizzati simultaneamente attraverso la spettrometria di massa. Ciò aumenta anche la produttività, sebbene le etichette isotopiche possano richiedere molto tempo e denaro da sintetizzare o acquistare. Anche la complessità spettrale degli spettri di massa a scansione completa (MS1) aumenta con l’aumentare del multiplexing, il che diminuisce il numero di neuropeptidi unici in grado di essere frammentati e, quindi, identificati. Al contrario, l’etichettatura isobarica non aumenta la complessità spettrale a livello MS1, sebbene introduca sfide per gli analiti a bassa abbondanza come i neuropeptidi. Poiché la quantificazione isobarica viene eseguita a livello degli spettri di massa ionica del frammento (MS2), i neuropeptidi a bassa abbondanza potrebbero non essere in grado di essere quantificati poiché componenti della matrice più abbondanti possono essere selezionati per la frammentazione e quelli selezionati potrebbero non avere un’abbondanza abbastanza elevata da essere quantificati. Con l’etichettatura isotopica, la quantificazione può essere eseguita su ogni peptide identificato.

Oltre all’identificazione e alla quantificazione, le informazioni di localizzazione possono essere ottenute dagli SM tramite l’imaging MALDI-MS (MALDI-MSI)¹⁰. Rasterizzando un laser su una superficie campione, gli spettri MS possono essere compilati in un’immagine della mappa di calore per ogni valore m/z . La mappatura dell’intensità del segnale neuropeptidico transitorio in diverse regioni attraverso le condizioni può fornire informazioni preziose per la determinazione della funzione¹¹. La localizzazione dei neuropeptidi è particolarmente importante perché la funzione del neuropeptide può differire a seconda della posizione¹².

I neuropeptidi si trovano in una minore abbondanza in vivo rispetto ad altre molecole di segnalazione, come i neurotrasmettitori, e quindi richiedono metodi sensibili per il rilevamento¹³. Ciò può essere ottenuto attraverso la rimozione di componenti della matrice a maggiore abbondanza, come i lipidi^11,14. Ulteriori considerazioni per l’analisi dei neuropeptidi devono essere fatte rispetto ai comuni flussi di lavoro di proteomica, principalmente perché la maggior parte delle analisi neuropeptidomiche omettono la digestione enzimatica. Ciò limita le opzioni software per l’analisi dei dati neuropeptidici poiché la maggior parte sono stati costruiti con algoritmi basati su dati proteomici e corrispondenze proteiche informate dal rilevamento di peptidi. Tuttavia, molti software come PEAKS¹⁵ sono più adatti all’analisi dei neuropeptidi grazie alle loro capacità di sequenziamento de novo. Diversi fattori devono essere considerati per l’analisi dei neuropeptidi a partire dal metodo di estrazione all’analisi dei dati della SM.

I protocolli qui descritti includono metodi per la preparazione del campione e l’etichettatura isotopica del dimetilico, l’acquisizione dei dati e l’analisi dei dati dei neuropeptidi da parte di LC-ESI-MS, MALDI-MS e MALDI-MSI. Attraverso i risultati rappresentativi di diversi esperimenti, viene dimostrata l’utilità e la capacità di questi metodi di identificare, quantificare e localizzare i neuropeptidi dei granchi blu, Callinectes sapidus. Per comprendere meglio il sistema nervoso, i sistemi modello sono comunemente usati. Molti organismi non hanno un genoma completamente sequenziato disponibile, il che impedisce la scoperta completa di neuropeptidi a livello peptidico. Al fine di mitigare questa sfida, è incluso un protocollo per l’identificazione di nuovi neuropeptidi e l’estrazione di trascrittomi per generare database per organismi senza informazioni complete sul genoma. Tutti i protocolli qui presentati possono essere ottimizzati per campioni di neuropeptidi di qualsiasi specie, nonché applicati per l’analisi di qualsiasi peptide endogeno.