用多重组学促进对hPSC-CM生物学的理解

人类多能干细胞来源的心肌细胞(hPSC-CMs)作为研究心血管疾病和相关治疗的工具具有巨大的潜力，但在实现其全部潜力之前，还需要对hPSC-CM生物学进行更多的了解。在一个研究最近发表于蛋白质组学研究杂志本文描述了一种新的多组学方法来分析hPSC-CM的代谢组和蛋白质组，这将极大地有助于促进对hPSC-CM生物学的理解。

188金宝搏备用该研究的主要作者伊丽莎白·f·贝恩(Elizabeth F. Bayne)接受了采访通用电气实验室在威斯康辛大学麦迪逊分校，了解更多关于这种方法及其意义。在这次采访中，Bayne还讨论了采用多元组学方法的好处，并概述了研究的下一步工作。

Ash Board (AB):为什么研究hPSC-CMs的结构和功能特性很重要?这可能有什么应用呢?

伊丽莎白·f·贝恩(EB):hsc - cms在心血管疾病的精准医疗领域显示出巨大的前景，心血管疾病是全球死亡的主要原因。具体来说，hPSC-CMs用于药物应用的心脏毒性筛查，来自患者来源的细胞系的心脏病模型，以及细胞替代疗法等再生疗法。

AB:为什么复制hscs - cms的数据在活的有机体内模型被证明具有挑战性?

海尔哥哥:在临床中实现干细胞来源心肌细胞的全部潜力的障碍之一是与成人CMs相比，它们的表型不成熟。什么被认为是“晚期”心肌细胞在培养类似于胎儿表型在活的有机体内并且缺乏与成年cm相同规模的有组织的肌节和代谢网络。干细胞来源的心肌细胞的这种相对不成熟使其难以模拟在生命后期发生的心脏遗传疾病或将这些细胞用作临床研究的一部分再生治疗。

AB:在这种情况下，多重组学方法有什么好处?

海尔哥哥:由于hPSC-CM的成熟需要复杂的信号网络，迫切需要新的发现方法来获得系统级对hPSC-CM生物学的深入了解。我们分析了代谢产物，脂质和蛋白质来揭示CM成熟的发育驱动因素。基于质谱的方法以高通量的方式提供无偏倚的生物分子测量。代谢组和蛋白质组的测量变化可以与信号转导和细胞代谢的变化相关。我们的目标是整合来自单细胞培养的这些测量，以最大限度地从每个宝贵的样本中获得信息，并创建心肌细胞在培养中成熟时表型的全面图像。

AB:你能描述一下你采用的顺序方法吗?

海尔哥哥:顺序方法封装了从细胞培养物中获取代谢物、脂质和蛋白质的方法。在这里，我们使用了一种溶剂型淬火技术来收集代谢物和脂质，同时从同一孔的hsc - cms中沉淀蛋白质。经过简单的离心步骤后，富含代谢物的上清液和脱水的细胞颗粒很容易分离。利用自动流动注射，用超高分辨率傅里叶变换离子回旋共振质谱分析富代谢物上清。从那里，我们处理和注释了每个谱中的数百个代谢物和脂质，并将注释的代谢物与代谢网络关联起来。与此同时，残馀细胞材料被分解，并通过PASEF-enabled Bruker timsTOF Pro进行鸟枪蛋白质组学分析。为了重新溶解蛋白质，我们使用了偶氮(Azo)，这是一种离子，可光裂解的表面活性剂，可以实现高效的酶解，同时实现自下而上蛋白质组学的定量再现。使用MaxQuant搜索数据，转换并组织成KEGG路径。最后，我们将代谢物和蛋白质结合起来，创建了这些心肌细胞的组合剖面。

AB:为什么采用顺序策略收集多组数据是有利的?

海尔哥哥:多重组学的顺序策略使我们能够最大限度地从每个宝贵的细胞培养中获得信息，这需要大量的精力、资源和时间来培养。它还允许我们创建CM表型在各个成熟阶段的多维图像，同时消除样本到样本差异的可能性。

AB:按顺序收集数据是否存在数据处理方面的挑战?你是怎么克服的?

海尔哥哥:数据处理中最具挑战性的部分是确保代谢组学和蛋白质组学数据处理紧密地相互反映，同时仍然确保数据得到适当的分析，以解释样品组成、仪器和数据采集方法的性质差异。例如，与代谢组学数据集中的缺失值相比，解释自下而上的蛋白质组学数据集中的缺失值可能需要不同的统计方法。为了克服这一挑战，我们首先根据每个领域公认的标准独立处理数据集，然后整合蛋白质和代谢物命中。

AB:你在这个研究领域的下一步是什么?

海尔哥哥:在未来，我们预计这种顺序提取策略可以通过一些小的修改来解释3D组织的性质。这种多组学提取策略和质谱平台将有助于分析少量组织进行临床相关分析，如人类心脏活检样本。

伊丽莎白·贝恩(Elizabeth Bayne)接受了技术网络编辑主任阿什·博德(Ash Board)的采访。188金宝搏备用