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Biomarcadores no líquido cerebrospinal (CSF) atualmente são transformar pesquisa em doenças neurodegenerativas. Na doença de Alzheimer, a doença neurodegenerativa mais comum, afetando mais 60 milhões pessoas em todo o mundo1,2, um trio de biomarcador consistindo o beta amyloid do peptide, estabilizadores do microtubule tau de proteína e um fosforilada forma de tau, pode detectar a doença com alta sensibilidade e especificidade e foi incluída na investigação diagnóstica critérios3. Em outras doenças neurodegenerativas, como a doença de Parkinson e esclerose múltipla, proteomic estudos identificaram numerosos candidatos biomarcador, alguns dos quais estão atualmente sob avaliação em estudos clínicos,4,5 ,6.
Ao lado de proteínas, CSF também contém uma abundância de peptídeos endógenos7,8,9,10,11,12. Que constituem produtos de clivagem de muitas proteínas derivado do cérebro, estes peptídeos também representam uma fonte potencialmente importante de biomarcadores da doença. Para aumentar o estoque de peptídeos endógenos identificados no CSF humano e habilitar análises de endopeptidomic CSF em estudos clínicos, foi desenvolvido um método para a preparação da amostra e análise de LC-MS (um esquema de protocolo breve foi incluído na Figura 1 ). A aplicação deste método em um estudo recente resultou na identificação de quase 16.400 endógenos do CSF em amostras de CSF em pool de vários indivíduos de diagnóstico específico, expandindo o conhecido CSF endopeptidome dez vezes13. Opcionalmente, o método pode ser usado em conjunto com a abordagem de rotulagem isobárica para quantificação.
Preparação da amostra
A principal fonte de massa para CSF é constituintes do plasma (por exemplo, albumina e imunoglobulinas) passando por cima do sangue cérebro barreira14,15. Sua abundância elevada dificulta a detecção de componentes de amostra baixa-abundante, derivado do cérebro. Endógenos podem ser facilmente separados de proteínas alta-abundante, permitindo assim que um volume significativamente maior de extrato de peptídeo CSF deve ser usado para análise de LC-MS, permitindo a deteção de peptídeos inferior-abundante.
No protocolo aqui apresentado, filtração de peso molecular de corte (MWCO) foi usada para separar os peptídeos CSF a fração de proteína; um método que tem sido usado em vários anteriores estudos8,9,10,11,12,16. A etapa de filtração foi seguida por uma etapa de pre-fracionamento RP HPLC off-line realizada ao longo de um gradiente de fase móvel de alta-pH. Através da realização de duas etapas de RP HPLC em tandem, com pH, sendo a principal distinção, a diferença de seletividade entre as duas etapas resulta principalmente da retenção de peptídeo alterados em consequência de peptídeo diferentes Estados. O aplicativo de pré-fracionamento alta-pH peptídeo antes da LC-MS, sob condições ácidas provou-se eficiente no aumento do peptide identificação17,18e até mesmo a ser superior para esta finalidade no complexo biológico amostras em relação ao mais separação ortogonais modos19, como o forte gato-íon exchange (SCX) e RP20. Para encurtar o tempo de análise, foi utilizado um esquema de concatenação, reunindo todos os 12th fração (por exemplo, frações 1, 13, 25, 37 e 49), que devido ao poder de alta resolução RP HPLC ainda evitou co eluição de peptídeos de diferentes frações na LC-MS passo20,21.
Identificação de peptídeos
Identificação de peptídeos em estudos peptidomic difere de proteomic estudos em que não há clivagem enzimática pode ser especificada em Pesquisar o banco de dados, e como consequência, as taxas de identificação são geralmente inferior11. Um recente estudo13 mostrou que as taxas de identificação de peptídeos endógenos obtidos com Sequest e mascote foram substancialmente melhoradas quando o padrão marcando o algoritmo do respectivo programa foi modificado usando o marcador adaptável algoritmo de coador, indicando que algoritmos de Pontuação ideais para endógenos diferem de peptídeos tryptic13. Nesse estudo, identificação com base no sequenciamento de péptido automático de novo usando o software picos (BSI) foi encontrado para ser complementares para os motores de busca baseado em impressões digitais de íon dois fragmento, resultando em um conjunto significativamente maior de identificado peptídeos.