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Grâce à ses gains remarquables en termes de sensibilité, de vitesse et de polyvalence, la spectrométrie de masse (MS) moderne offre aux chercheurs de plus grandes possibilités de caractérisation du protéome. Grâce à l’amélioration des technologies, les chercheurs exigent un plus grand niveau de rigueur dans leurs résultats. Par conséquent, les stratégies innovantes de préparation d’échantillons conçues pour isoler, séparer et traiter des mélanges protéomiques complexes avant la spectrométrie de masse sont tout aussi importantes pour le flux de travail protéomique. La diversité chimique des systèmes protéomiques exclut une approche unique de la préparation des échantillons. Cependant, comme le montre cette collecte de méthodes, plusieurs protocoles sont disponibles pour maximiser la qualité et la fiabilité des données MS. Cette collection vise à fournir aux chercheurs des outils et des astuces faciles à mettre en œuvre conçus pour améliorer les résultats attendus des flux de travail protéomiques et métabolomiques.
Les colonnes HPLC et UPLC capillaires sont presque omniprésentes dans les flux de travail protéomiques complets. Bien que les colonnes capillaires auto-emballées soient une alternative peu coûteuse aux colonnes commerciales, ceux qui ont tenté d’emballer leurs propres colonnes peuvent être familiers avec des taux d’emballage incohérents et une qualité de colonne variable. Kovalchuk et ses collègues de l’Académie russe des sciences font la démonstration de leur approche FlashPack pour garantir un garnissage efficace et cohérent des colonnes capillaires UPLC1. Une combinaison de variables contrôlées avec précision réduit la formation de coupole à l’entrée du capillaire et permet un remplissage rapide de la colonne à l’aide d’une bombe d’emballage à basse pression.
L’immunopeptidomique est une sous-discipline émergente de la protéomique, avec des implications cliniques en oncologie et en immunothérapies. Une analyse MS fiable nécessite l’isolement des ligands peptidiques du CMH de classe I/II, ou de l’antigène leucocytaire humain (HLA). Afin d’améliorer la reproductibilité de ce protocole d’isolement, Sirois et ses collègues de l’Université de Montréal font la démonstration d’un flux de travail de capture d’affinité à petite échelle basé sur des billes, ainsi que des résultats anticipés de MS de l’immunopeptidome2 récupéré.
Pour améliorer encore la rigueur des données protéomiques et faciliter le traitement à haut débit d’un grand nombre d’échantillons, les chercheurs se tournent de plus en plus vers des plateformes robotiques pour automatiser les étapes de traitement des échantillons. Une plate-forme robotique à faible coût est disponible, bien que cela nécessite que l’utilisateur programme les étapes de manipulation souhaitées, ce qui peut constituer un obstacle à l’utilisation de cet appareil. Han et al., du campus médical Anschutz de l’Université du Colorado, ont mis au point un package de codage open source simple et démontrent les étapes de base de la digestion des protéines sur la plate-forme robotique Opentrons OT-23.
Des tensioactifs tels que le SDS sont couramment utilisés pour faciliter l’extraction cellulaire et la solubilisation du protéome avant la SEP. Cependant, le retrait de la FDS peut être incomplet ou risquer de perdre l’échantillon. Nickerson et ses collègues de l’Université Dalhousie font la démonstration d’une cartouche jetable pour automatiser le processus de précipitation des protéines4. Une combinaison de sel et de solvant organique est essentielle pour maximiser la récupération des protéines et peut être effectuée en un minimum de temps à des rendements élevés.
Metabolomics suit les traces de l’analyse du protéome, avec une base de données croissante de spectres MS de référence utilisés pour identifier des métabolites inconnus dans des flux de travail ciblés et non ciblés. À l’instar de l’analyse protéomique, les identifications spectrales sont sujettes à des correspondances faussement positives, et par conséquent, un rapport statistique du taux de fausses découvertes (FDR) est essentiel pour filtrer les résultats à faible niveau de confiance. Li et ses collègues de l’Université de Jinan se sont associés à Chi-Biotech Co. pour produire un flux de travail basé sur le Web basé sur leur programme XY-Meta et générer une base de données de leurres cibles de métabolites5. Ils montrent les étapes de génération de la base de données cible et filtrent les résultats métabolomiques en fonction d’un FDR souhaité.
Enfin, un protocole d’isolement du protéome d’une seule cellule est démontré par Petelski et ses collègues de la Northeastern University6. Le protocole SCoPE2 (Single-Cell ProtEomics) permet aux chercheurs de quantifier des centaines à des milliers de protéines en une seule expérience, en utilisant un support isobare pour réduire la perte d’échantillons. La clé du protocole est une étape de cycle thermique rapide pour lyser les cellules, ainsi qu’une digestion tryptique efficace à l’aide d’une quantité plus importante que d’enzyme et un marquage isobare avec des marqueurs TMT.
Malgré des décennies d’expérience en protéomique, ce domaine en pleine maturation a simplement évolué pour s’attaquer à des problèmes plus difficiles. La capacité de traiter un plus grand nombre d’échantillons, ou de plus petites quantités de matériel, avec une plus grande cohérence et une plus grande confiance dans la production de données, continue de stimuler les innovations technologiques. L’échange d’idées liées aux manipulations chimiques, aux approches instrumentales et informatiques est essentiel à la croissance de ce domaine. Le « problème » d’un chercheur a peut-être déjà été résolu par un simple « conseil ou une astuce » pour surmonter le défi. C’est donc un signe positif qu’il existe autant de stratégies uniques pour l’analyse du protéome. Pour les défis qui subsistent, il est probable que quelqu’un travaille déjà sur une solution possible.