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La glicosilazione delle proteine è un tipo prevalente e complesso di modificazione co- e post-traduzionale delle proteine prodotte dalle specie dell'albero filogenetico della vita 1,2,3. È noto che i glicani legati alle proteine hanno un impatto su un'ampia gamma di processi biologici importanti per la salute umana, tra cui la mediazione e la regolazione delle interazioni cellulari e degli eventi di comunicazione 4,5. Si ritiene che la glicosilazione proteica aberrante sia una causa di trasformazione maligna, progressione tumorale e diffusione 6,7,8. Ciò coinvolge i glicani nei processi tumorigenici chiave nel microambiente tumorale (TME) e offre un potenziale considerevole e in gran parte non sfruttato per la scoperta di biomarcatori basati sui glicani e applicazioni terapeutiche. La glicobiologia sta quindi ricevendo una crescente attenzione nella ricerca sul cancro e nelle scienze della vita9.
Alimentati dagli sviluppi chiave della glicoanalitica e dell'informatica nell'ultimo decennio 10,11,12,13,14,15,16,17, i glicomici e la glicoproteomica guidati dalla cromatografia liquida e dalla spettrometria di massa tandem (LC-MS/MS) si sono affermati come potenti strumenti per la profilazione a livello di sistema di glicani liberati e glicopeptidi intatti da miscele complesse di glicoproteine estratte direttamente dalle loro origini di campioni biologici come vari tipi di campioni di pazienti oncologici (ad esempio, tessuti tumorali, popolazioni cellulari, fluidi corporei)3,13,18,19,20.
La glicomica fornisce informazioni sulla struttura e la quantità del repertorio dei glicani (il glicoma), che è prodotto dinamicamente da cellule, tessuti e persino interi organismi. D'altra parte, la glicoproteomica fornisce informazioni quantitative sui trasportatori proteici e sul loro sito di glicosilazione, sui tassi di occupazione del sito (macro-eterogeneità), sulle composizioni dei glicani sito-specifici e sul loro modello di distribuzione del sito (micro-eterogeneità) con informazioni strutturali limitate sui glicani (spesso limitate alla composizione dei glicani)15,16,21. Pertanto, la glicomica e la glicoproteomica sono approcci complementari per esaminare i dettagli biochimici del glicoproteoma22.
Una miriade di disegni metodologici e strategie analitiche per la glicomica e la glicoproteomica sono stati sviluppati e applicati in tutti i laboratori a seconda del glicoanalita di interesse (ad esempio, N-/O-/C-linked, glicano/glicopeptide/glicoproteina, marcato/non marcato), della natura del campione (ad esempio, cellule, tessuti, fluidi corporei), della quantità (livelli di proteine nanogrammi/microgrammi/milligrammi) e dello strumento analitico disponibile23, 24,25,26,27,28,29,30,31,32. Nonostante i vantaggi riconosciuti del loro uso parallelo, la glicomica e la glicoproteomica non sono comunemente applicate insieme, ma piuttosto come approcci autonomi negli studi di ricerca glicobiologica e sul cancro a causa della loro elevata richiesta di competenze analitiche e strumentazione specializzata.
Riconoscendo questa lacuna tecnologica, più di un decennio fa, abbiamo introdotto il metodo della glicoproteomica assistita da glicomica, che è in grado di integrare dati glicomici e glicoproteomici ottenuti da campioni biologici complessi33. In sintesi, la tecnologia glicoproteomica assistita da glicomici (o guidata da glicomici come in questo protocollo) profila gli N- e/o O-glicani attraverso un consolidato carbonio grafitato poroso (PGC) metodo LC-MS/MS34,35, che vengono poi utilizzati per l'analisi di dati intatti di N- e/o O-glicopeptidi acquisiti dallo stesso campione o dagli stessi campioni definendo i confini dello spazio di ricerca dei glicani36. PGC-LC-MS/MS è un metodo glicomico particolarmente potente in quanto fornisce informazioni quantitative sul glicoma con elevata sensibilità e risoluzione strutturale, fornendo informazioni sulla topologia (sequenza monosaccaridica e pattern di ramificazione) e sui legami glicosidici dei glicani anche all'interno di miscele complesse 35,37,38 . Il flusso di lavoro della glicoproteomica prevede la generazione di peptidi, la marcatura opzionale dei peptidi, il multiplexing e il prefrazionamento, nonché l'arricchimento prima dell'analisi LC-MS/MS in fase inversa che impiega idealmente diversi metodi di frammentazione, tra cui l'energia di collisione a gradini/dissociazione collisionale ad alta energia (sceHCD, per N-glicopeptidi) e il trasferimento di elettroni/dissociazione collisionale ad alta energia (EThcD, per O-glicopeptidi) per l'identificazione dell'analita. Per l'analisi dell'N-glicoproteoma, la de-N-glicoproteomica parallela può guidare l'analisi dei dati di N-glicopeptidi intatti definendo lo spazio di ricerca proteina/peptide e fornendo maggiori dettagli sui siti di N-glicosilazione occupati e sul loro tasso di occupazione del sito, mentre l'analisi parallela di peptidi non modificati rivela eventuali variazioni del livello proteico tra le condizioni studiate.
Questo documento fornisce un protocollo dettagliato e facile da seguire passo dopo passo per il metodo della glicoproteomica guidata dai glifumetti (vedere la Figura 1 per una panoramica del flusso di lavoro). Il protocollo fornisce dettagli sperimentali sulle fasi di preparazione del campione e sugli esperimenti di glicomica e glicoproteomica basati su LC-MS/MS e presenta risultati rappresentativi che dimostrano l'applicazione del metodo a sezioni di tessuto FFPE (FFPE) fissate in formalina di tumori resecati da pazienti con cancro del colon-retto (CRC), consentendo di comprendere la glicobiologia del TME in un prezioso tipo di campione archiviato nelle biobanche oncologiche di tutto il mondo. Vengono inoltre brevemente discusse l'analisi e l'integrazione dei dati di glicomica e glicoproteomica.

Figura 1: Panoramica del metodo glicoproteomico guidato dai glifumetti. La panoramica mostra le fasi sperimentali dettagliate nei flussi di lavoro della glicomica (a sinistra) e della glicoproteomica (a destra), con una panoramica delle informazioni ottenute (in grassetto) e di come i due approcci sono integrati attraverso una migliore analisi e interpretazione dei dati. Inserto: Microcolonne SPE autoprodotte utilizzate per i flussi di lavoro (i) glicomica e (ii-iii) glicoproteomica. Clicca qui per visualizzare una versione più grande di questa figura.