$$\rightleftharpoonup{xx}$$
$$\longleftharp{xx}$$,
$$\longrightharp{xx}$$,
İnvaziv mantar enfeksiyonlarının prevalansı büyük ölçüde artmaktadır ve en sık immün yetmezlik yatkınlığı olan bireylerde bildirilen kabul edilemez yüksek ölüm oranları ile ilişkilidir1. Cryptococcus neoformans, konak makrofaj hücrelerinde hücre içi sağkalım yapabilen ünlü bir fırsatçı mantar patojenidir. Yetersiz antifungal müdahale, kriptokoksal menenjit ve meningoensefalit2,3mantar yayılması ve hayatı tehdit eden belirtilerle sonuçlanır. İmmün sistemi baskılanmış statüdeki küresel artış, C. neoformanlar da dahil olmak üzere birçok mantar türünün4,5,6'yadoğru giderek daha fazla direnç geliştirdiği antifungal ajanların kullanımında paralel bir artış talep etti. Bu nedenle, konak savunma yanıtı ve mikrobiyal patogenez ile ilgili hayati biyolojik soruları yanıtlamak için sağlam ve verimli teknolojilerin uygulanması zorunludur.
Güçlü hesaplamalı ve biyoinformatik boru hatlarının üretimi de dahil olmak üzere kütle spektrometresinde (MS) teknolojik ilerlemenin yeni çağı, konak-patojen araştırmalarının büyük ölçekli analizi için bütünleştirici bir vizyon için temel sağlar7,8. Konvansiyonel patogenez odaklı proteomik analiz, protein korelasyon profilleme, proteomik ile birlikte benzeşim kromatografisi ve interactomik9gibi kapsamlı metodolojiler de dahil olmak üzere, enfeksiyonun ana bilgisayar veya patojen perspektifinden görünümünü yaygın olarak profiller. Konak bir sistemde tehlikeli patojenlerin virülansına yönelik araştırmalar çok büyük klinik öneme sahiptir; ancak, tek bir deneyde çift perspektif analizinin uygulanması daha önce ulaşılamaz olarak kabul edildi. Örneğin, patojenin enfeksiyona bakış açısı genellikle çok bol konak proteinleri tarafından boğulmuştur ve bu da düşük bol mantar proteinlerinin tespiti için daha az hassasiyetle sonuçlanır7. Ayrıca, yüksek örnek karmaşıklığı birçok hedefi tek bir deneysel sistemde araştırmaya davet eder ve belirli bir patojen proteini için etki mekanizmalarını aydınlatmaya zor olduğunu kanıtlamaktadır.
Aşağıdan yukarıya proteomik, peptitlerin diziye özgü enzmatik sindirim ve ardından MS10 , 11ile sıvı kromatografi ayırma, tanımlama ve niceleme ile üretildiği yönetilebilir numune hazırlamayı sağlayan popüler bir MS tekniğidir. Burada, enfeksiyon bazlı bir proteom veya 'infectome'nin tarafsız bir kapsamını elde etmeyi amaçlayan veriye bağımlı bir satın alma stratejisini gösteren bir yöntem sunuyoruz. Özellikle, etiketsiz niceleme (LFQ), birden fazla proteomdaki protein seviyesi değişikliklerinin sağlam ve doğru tanımlanması için kimyasal veya metabolik etiketlere bağımlılığı azaltır, numune işleme ve işlemeadımlarını azaltır 12,13. Bu evrensel uygulama, beklenen herhangi bir protein üretiminden bağımsız bir hücre içinde belirli bir anda üretilen proteinleri sorgular; bu nedenle, enfeksiyon için kritik olan yeni içgörüler keşfedilebilir.
Burada açıklanan iş akışı, konak bağışıklık hücreleri ile enfeksiyon taklit etme koşulları sırasında C. neoformanların protein seviyesi değişikliklerini araştırmak için optimize edilmiştir (Şekil 1). Hücre tiplerinin izolasyonu ve ayrılmasına güvenmek yerine, bu yaklaşım konak ve patojen proteomlarını birlikte çıkarır ve türe özgü protein üretimini ayırt etmek için organizmaya özgü iki veritabanı kullanarak biyoinformatik ayırmayı kullanır. Bu yöntem, izotop bazlı etiketleme çalışmalarında veya fraksiyonasyonda gerekli olan ekstra maliyetli hazırlık adımları olmadan sınırsız sayıda numunenin işlenmesi için avantajlar sunar. Ayrıca, bu iş akışı, konak bağışıklık hücrelerini hedefleyebilen ve enfekte edebilen çok çeşitli mantar ve bakteriyel patojenlere aktarılabilen optimize edilmiş protein ekstraksiyon protokollerini desteklemektedir. Genel olarak, bu protokol, yüksek çözünürlüklü MS için tarafsız bir protein ekstraksiyonu ve numune işlemeyi tamamlama adımlarını ve ardından, konak savunma yanıtının kapsamlı profillemesiyle birlikte enfeksiyon için önemli mantar proteinleri hakkında zengin bir bilgi sağlayabilen veri ve istatistiksel analizi özetlemektedir.