$$\rightleftharpoonup{xx}$$
$$\longleftharp{xx}$$,
$$\longrightharp{xx}$$,
Плазма, безклеточный компонент крови, всё больше признаётся как резервуар биологической информации, важный для изучения заболеваний. Он содержит множество разнообразных циркулирующих биомолекул — от белков и метаболитов до липидов и нуклеиновых кислот, что отражает физиологический и патологический статус организма. Эта системная природа плазмы делает её идеальным биообразцом для изучения патофизиологии заболеваний — от рака до метаболических и воспалительных расстройств. Главное преимущество использования плазмы в качестве образца заключается в минимально инвазивном методе сбора, позволяющем многократный отбор проб в клинических условиях, что важно для наблюдения за прогрессированием заболевания или терапевтическим ответом. Однако плазма демонстрирует чрезвычайно сложную протеомную матрицу, при которой белки, такие как альбумины и иммуноглобулин, охватывают более десяти порядков величины, скрываяидентификацию 1.
За последние два десятилетия протеомика плазмы позволила выявлять клинически значимые биомаркеры, такие как бета-человеческий хорионический гонадотропин (β-hCG) и тропонин I, благодаря достижениям в масштабных технологиях анализабелков 2. Эти инструменты принимают, в качестве входа, высокочувствительную информацию и благодаря своей высокой пропускной способности обеспечивают масштабное профилирование белков плазмы. С появлением платформ жидкой хроматографии-масс-спектрометрии (LC-MS/MS) теперь возможно анализировать тысячи видов белков, используя всего 10–50 мкл плазменного входа, с динамическим диапазоном обнаружения, охватывающим несколько порядковвеличины 3,4. Это увеличило использование протеомики плазмы в трансляционных исследованиях: раннее выявление заболеваний, улучшенные прогностические модели и открытие новых терапевтическихцелей 5.
Важным этапом в этой области стало создание проекта Human Plasma Proteome (HUPO-HPPP), который системно каталогизировал плазменные белки и продемонстрировал возможность использования протеомики плазмы как устоявшегосянаправления 6. Впоследствии Консорциум по анализу клинических протеомных опухолей (CPTAC) принял строго валидированные протоколы и межлабораторные исследования для решения вопросов воспроизводимости, которые ранее ставили в затруднение протеомныеисследования 7. Эти инициативы подчеркнули необходимость стандартизации и выделили ключевые процедуры, включая равномерное обращение с плазмой, истощение обильных белков, ферментативное переваривание и согласованные параметры LC-MS/MS. Недавние исследования Гейера и коллег показали, что протеомные сигнатуры плазмы могут надёжно генерироваться у многих людей при использовании стандартизированных методологий, что служит основой для исследований на популяционном уровне и процессов валидациибиомаркеров 8.
Развитие протеомики плазмы значительно повлияло на признание контроля качества (QC) и показателей производительности как ключевых компонентов экспериментального проектирования. Традиционно различия в эффективности переваривания, частоте идентификации пептидов и производительности приборов приводят к несоответствиям между исследованиями, что влияет на воспроизводимость. Было проведено множество исследований для решения этих проблем. Гавор и др. изложили измеримые показатели качества для подготовки образцов и эффективности масс-спектрометрии, предоставив таким образом систематический метод оценки прочности фильтрующего трубопроводабелка 9. Цантилас и др. представили компьютеризированные инструменты бенчмаркинга, которые позволяют исследователям сравнивать наборы данных между платформами и лабораториями, тем самым повышая прозрачность при представлении протеомическихданных 10. Кроме того, достижения в методологии, такие как иммунообестрация, фракционирование с исключением размера и независимое от данных (DIA), улучшили покрытие протеомов и снизили техническуюсмещённость 11,12. Такие меры обеспечения качества обеспечивают воспроизводимость протеомных данных плазмы и служат основой для будущих клинических трансляционных исследований.
Несмотря на эти значительные достижения, врождённая плазме сложность по-прежнему несёт в себе трудности. Часто прямой анализ сырой плазмы даёт неоптимальное покрытие протеом, поскольку очень обильные белки перевешивают аналиты с низким содержанием, многие из которых являются наиболее перспективными кандидатами на биомаркеры. Кроме того, технические различия, вызванные переменным количеством белков, неполным пищеварением и недостаточной очисткой, могут способствовать артефактам в партиях и снижению сопоставимостикогорт 13. Эти ограничения подчёркивают необходимость высокооптимизированных рабочих процессов, которые балансируют глубину протеома, воспроизводимость и масштабируемость. Этот протокол исследования удовлетворяет эту потребность, демонстрируя оптимизированный рабочий процесс протеомики плазмы, сочетающий иммунообедлинство, фильтрацию по молекулярному весу, лиофилизацию, нормализацию и количественное определение белков, ферментативное пищеварение и профилирование LC-MS/MS. За счёт увеличения покрытия протеомов и снижения технической вариативности, методологическая основа позволяет обеспечить последовательную относительную количественную оценку между заболевающими и контрольными группами. Благодаря внедрению масштабируемости и учтению последующих анализов, рабочий процесс предоставляет удобный, воспроизводимый метод извлечения клинически значимой информации из протеомики плазмы.