主要的进步发生在近年来蛋白质组学和基因组学的领域。现在,科学家们正在利用技术从每种方法共同在一个名为proteogenomics的新颖的研究领域。Proteogenomics似乎将彻底改变个性化医学在未来几年。教授和主任我们采访了Alexzander Asea精密治疗Proteogenomics诊断中心,托莱多大学学习更多关于Proteogenomics在精密医学的应用程序。
莫莉·坎贝尔(MC):为什么它是重要的基因组和蛋白质组研究精密药吗?
Alexzander Asea (AA):明白为什么最简单的方法是很重要的基因组和蛋白质组研究最好的结果在精密医学是通过观察毛毛虫,最终变成了一只蝴蝶。都有相同的相同的基因组,但截然不同的蛋白质组。这允许卡特彼勒爬从地方和蝴蝶,飞的能力。
因此,为了充分实现精密医学的好处,这是一个病人的治疗方法,允许医生选择特定的治疗,最有可能帮助特定的病人;我们需要研究基因组、蛋白质组和转录组,称为proteogenomics,无缝集成到精密医学和临床护理。
这就是为什么我们中心的使命是proteogenomics无缝集成到病人护理通过描述蛋白质组学信号与反应或抵抗目标疗法(精密医学),开发新的诊断、设计治疗IP和创建新的治疗方向。
主持人:proteogenomics如何进一步推进个性化的药吗?
AA:精密医学的无缝集成到个性化医疗将提高预防、及早发现、诊断和治疗疾病和紊乱。这是通过增强分子机制的理解能力和加速分子发现到诊所的翻译。
Proteogenomics能够提供整体系统的角度来看,疾病或障碍。具体来说,基因组数据(的总和所有DNA序列和表达序列标签),转录组数据(的总和所有RNA序列和核糖体概要文件)和蛋白质组数据(蛋白质合成和转录后修饰的总和)同时分析。
proteogenomics的潜力在于其能力使我们能够阐明疾病机制通过发现和验证新的预后和诊断生物标记物和反应或无特定的靶向治疗。我们可以使用这些数据来改进预防、早期检测、诊断和治疗疾病和疾病通过增强的分子机制的理解和加速分子发现到诊所的翻译。
MC:最近的突破发生在proteogenomics领域和精密药吗?
AA:高吞吐量的发展,允许同时多个蛋白质翻译后变异的测量一直是一个关键领域的突破,发生proteogenomics和精密的医学。额外的突破技术,允许高特异性、动态范围和高吞吐量的增加。
的支持国家癌症研究所的办公室的癌症临床蛋白质组学研究(OCCPR)其使命是推动蛋白质组和proteogenome科技发展社区资源(数据和试剂),并加速分子的翻译结果到诊所。等财团的贡献临床肿瘤蛋白质组学分析联盟(CPTAC),国际癌症Proteogenome联盟(ICPC)和人类蛋白质组计划(HPP),都是重大的突破,极大地推动proteogenomics和精密医学领域的未来。
MC:研究技术通常用于proteogenomics研究精密药吗?有缺点或优点具体技术吗?
proteogenomics研究精密医学中常用的技术包括RNA-sequencing和数据分析,质/女士和谱质谱。这些技术结合数据库搜索引擎能够桥基因组学和蛋白质组学研究和促进cross-omics数据集成是最有效的。是非常重要也使用和/或定量结合生物信息学软件,包括创新路径分析(异丙醇),平行反应监控(人口、难民和移民事务局),初期发育,图书馆集成网络细胞签名(距离)和天际线,DESeq,Limma,刨边机,R和MStats最好的,可再生的和最可靠的数据。
在最近的人类蛋白质组组织(国际)2019年会议在华盛顿特区,教授奥尔加Vitek(科计算机科学学院、东北大学)强调的重要性,结合多种统计方法,以产生有效的和可再生的研究。Vitek表明,研究人员使用一个有效的起始点是首先把科学问题转化为统计;“定义问题,将你的生物和临床目标转化为统计目标。”
这些技术能够整合基因组、转录组和蛋白质组数据来创建三个proteogenomics关系基础上;1)分析相关的信使rna和蛋白质对跨样本。2)分析突变,天车与信号通路。3)分析相关的监管对RNA和蛋白表达水平的影响引起的遗传变异(eQTL),小分子核糖核酸(microrna)和拷贝数畸变(CNA)。
主持人:有什么令人兴奋的研究项目,你能够提供的概述和讨论?
我们使用的是proteogenomics平台来理解为什么三阴乳腺癌(TNBC)是这样一个激进的疾病。虽然稍微对化疗,TNBC更难以治疗,通常大多数可用激素不敏感或靶向治疗药物和根据其诊断阶段,TNBC可以极其aggressive-recurring和转移的频率高于其他亚型的乳腺癌。因此,有一个包罗万象的需要了解TNBC和最终开发治疗性干预措施来治疗这种疾病。
MC: proteogenomics精密医学领域的重大进展你期望看到未来十年?
AA:我希望看到的进步方面的单细胞proteogenomics质谱的单个细胞成像清晰的分辨率细胞质和核元素和质/ MS的能力获得准确的,可再生的数据从一个细胞。我还想看到化验的成本大大降低了。这将使它更负担得起的卫生保健提供者和病人。
由于大量的数据生成质量spectrometry-based实验期间,博士Birgit先令从巴克研究所衰老,诺瓦托,明确表示,生物信息学算法的改进,是一个重要的战略的未来临床蛋白质组学。先令博士在定量蛋白质组学教一门课程在2019年美国国际会议在华盛顿特区,她给了一个实践教程独立于平台和标签使用MS1自由定量蛋白质组学数据中提取色谱在天际。
2019年美国国际会议还了一个研讨会,讨论了临床实践已经开始揭示生物标志物具有临床效用和精密医学已经改变了规则选择治疗和生物标志物提供了新的机遇。
的小组辩论包括科学家,如蒂娜-加特林(NHGRI, NIH), Udayan古(NCI, NIH),雅各Kegan (NCI, NIH) Aleksandra Nita-Lazar (NIAID, NIH),帕梅拉•马里诺(美国国家卫生研究院)和阿曼达Paulovich (Fred Hutchinson)等等。他们进一步讨论了什么是一个好的生物标志物和翻译生物标志物的临床挑战。小组成员认为重大进展在他们有效的生物标志物的发现和翻译到诊所,将推动精密医学的未来的动力。
Alexzander Asea说莫莉坎贝尔,科普作家、技术网络。188金宝搏备用
