蛋白质组学的进化- Evangelia Petsalaki博士

Evangelia Petsalaki博士是小组的组长欧洲生物信息学小组在那里，她的研究团队研究健康和疾病条件下的人类细胞信号。

的Petsalaki集团使用跨学科的方法，包括数据驱动的网络推理，细胞过程建模和数据集成，以了解不同的环境或遗传条件如何影响细胞信号响应，导致不同的细胞表型。他们的目标是同时建立预测和条件模型，这样他们就可以预测在不同条件下生物网络中可能会发生什么。

该研究小组还与专门研究质谱(MS)、成像和细胞生物学的实验团队合作，以增强他们的数据集并验证他们的模型。设计这些模型是为了帮助研究人员回答特定的生物学问题，比如干细胞如何“决定”它们将成为什么类型的细胞，以及细胞信号传导对细胞形状和迁移(即它在组织或器官中的“移动”位置)的影响。

莫莉·坎贝尔(主持人):你认为蛋白质组学研究领域自诞生以来最令人兴奋的突破是什么?

伊万格丽亚·佩萨拉基(EP):蛋白质组学在过去的10年里在各个方面都在飞速发展。我不认为有一个最重要的突破。相反，整个领域已经成功地开发了技术和方法，使人们能够前所未有地观察细胞的蛋白质组，从大量的条件和样本类型，从细胞到患者样本，以及介于两者之间的一切。如果一定要选一个，那片技术在Aebersold集团苏黎世联邦理工学院分子系统生物学研究所的研究人员，真正提供了整个蛋白质组的深度定量。

然而，我最感兴趣的技术还不能被称为突破，但我希望它在未来是革命性的。我说的是Swaminathan等人的研究，去年发表在自然生物技术从马克特集团德克萨斯大学奥斯汀分校。利用Edman降解，他们能够从蛋白质混合物中识别出蛋白质。在这项技术大规模应用于蛋白质裂解物和价格合理之前，他们还有很多问题要克服。但当这一目标实现时，我们将看到蛋白质组学的一场革命，准确、全面的蛋白质组和相应的磷酸化蛋白质组(以及其他翻译后修饰)可以有效地测量，类似于现在测量基因组、转录组和表观基因组的方式。

MC:你的研究小组研究人类细胞信号，目的是了解是什么控制了不同的细胞反应。为什么从组学的方法来研究这一领域是有用的，特别是关注磷蛋白组学和蛋白质组学?

EP:细胞信号传递代表了一组过程，它定义了一个细胞如何对其环境中的扰动或来自其他细胞的信息做出反应。这些过程在细胞中是至关重要的，它们的失控会导致许多疾病，包括癌症，实际上癌症在很大程度上是一种信号疾病。由于它们的重要性，人们已经研究它们很多年了。我们的大部分知识都来自很久以前进行的非常详细的研究，信号通路是在那里被发现和注释的。

自从“高吞吐量”时代开始以来，我们已经对这些路径进行了一些补充，但我们仍然严重依赖于这些初始注释。虽然它们对该领域和我们的知识做出了惊人的贡献，但它们存在两个问题:第一个问题是它们代表了“平均”通路，然而，即使它们激活了相似的“通路”，细胞对不同条件的反应也不同。因此，不管细胞类型或条件如何，假设通路总是具有特定的结构是一种过度简化。“组学”方法可以帮助我们将这些路径与观察到的数据相匹配，并对其进行调整，甚至更好的是，使用数据驱动的方法直接从数据中提取它们。

第二个问题是，由于这些途径是通过非常小而详细的研究发现的;它们只占细胞信号网络的很小一部分。“组学”数据为探索这一领域的其他领域打开了大门。由于信号在细胞中主要是通过蛋白质的磷酸化传递，因此，蛋白质组学和磷酸化蛋白质组学代表了测量时细胞的实际信号状态。因此，它们是研究这类过程的理想的“组学”数据类型。

MC:作为一个计算实验室，你们用什么方法来解释磷蛋白组学数据?

EP:首先，我们的目标是使用数据驱动的方法。这意味着使用统计方法从数据中提取模式，而不将其限制在系统已知的范围内。其原因是，大多数关于细胞信号的知识都是围绕着少数几个研究得很好的激酶和通路积累起来的。如果你把这个单元想象成欧洲，我们只有葡萄牙的有限地图，西班牙的一点地图，欧洲其他地方的地图是未知的。目前，大多数研究都试图冒险走出地图，但仍然非常接近划定的领域。

由于我们从整个细胞收集数据(即整个欧洲的快照)，如果我们只局限于之前已知的信息，那么我们就忽略了整个世界的潜在新发现。该小组的另一个重点是将磷酸化蛋白质组学数据与其他“组学”数据集集成，这些数据集可以提供细胞调控的其他层次的信息。回到地图的类比，想象一下这就像获得欧洲不同类型的图片，包括道路、山脉等。整合不同类型的信息可以让我们更全面地了解细胞是如何工作的。

MC:你在处理蛋白质组学数据时遇到了什么挑战?如何克服这些挑战?

EP:主要的两个挑战是数据非常稀疏，我们在测量低丰度蛋白质时遇到了麻烦。所以，每次我们进行测量时，我们对蛋白质组或磷蛋白质组的不同部分进行采样，我们通常会遗漏低丰度的参与者，这些参与者通常是最重要的，比如转录因子。

在我的团队中，缓解这个问题的一种方法是将识别的肽映射到蛋白质相互作用网络上，并在这个网络上扩散信号。这减少了来自虚假识别蛋白质的噪声，并增强了功能信号。它还允许我们观察网络中由不同数据集突出显示的区域，并比较和研究这些区域，而不是试图比较彼此之间的稀疏数据集。

然而，随着世界各地许多公司和团体开发的MS技术的进步，包括哥本哈根大学的Mann小组，Aebersold和其他新兴技术，这些技术承诺允许“测序”蛋白质组，类似于Marcotte小组及其同事开发的基因组，我预计这些问题不会太久。

MC:你最近发表了一篇题为“蛋白核的替代包装对结合特异性的变构调制”。你的研究小组认为你的发现可以用来设计具有新功能的蛋白质。你能详细解释一下吗?

EP:这是我在多伦多做博士后时完成的一个项目Dev Sidhu多伦多大学唐纳利中心。他是蛋白质工程领域的奇才，在该领域做了非常重要的工作。在这篇论文中，我们证明了修饰蛋白质核心的氨基酸残基为蛋白质提供了构象灵活性，从而改变了其识别特定配体的能力，甚至改变了这些配体的结合位点。

这对它的功能和它在细胞功能中的作用有直接的影响。我不是蛋白质工程专家，但据我所知，蛋白质表面的修饰通常用于调节其与不同配体结合的能力。我们的发现表明，核心的修改可以提供结构灵活性，因此作为工程特定结合特性的起点有更多的选择。通过了解蛋白质核心的变化对蛋白质表面及其结合特性的影响，我们可以设计蛋白质，使其具有额外或修改的功能。