最近的事态发展在蛋白质组学研究
蛋白质组学这一术语,用来描述蛋白质的大规模的特征——在1990年代创造了马克威尔金斯当时,他是一位博士生。此后,势头和现在可以细分为各个领域的研究——从蛋白表达分析和蛋白质组挖掘结构和功能蛋白质组学和蛋白质相互作用。细胞的蛋白质组反映了周围环境的研究,以及各种可以利用蛋白质组学技术来识别细胞内蛋白质的“套”,反过来帮助创建一个复杂的细胞的地图,确定单个蛋白质的确切位置。
在这里,我们仔细看看最近的一些蛋白质组学研究的发展在世界上。
新方法产生潜在的药物候选膀胱癌
一个国际合作的科学家开发了一种新的分子药物设计方法,允许一个有前途的膀胱癌药物的生产。团队应用“内在无序蛋白质”(IDP)的概念,他们的工作。内在无序蛋白质> 50%的人类蛋白质组——他们的适应能力和改变形状允许绑定不同的表面,这样,在某些情况下,导致获得的功能。这个概念可以解释为什么药物基于“锁和钥匙”的方法是有限的临床成功。进行临床试验时,小说药物诱导癌细胞迅速脱落,导致显著减少肿瘤大小。
“这项研究是…非常激动人心的临床试验显示很大的影响在减少肿瘤大小在这种形式的膀胱癌患者没有任何副作用,”Ken H Mok说副教授在三一学院的生物化学和免疫学和生物医学科学研究所三位一体。“从科学的角度来看 - - - - - - 和向其它治疗发现的巨大潜力 - - - - - - 这也是非常令人兴奋的现象,造成了一个全新的分子药物设计方法。”
参考: Brisuda A Ho JCS Kandiyal PS, et al .膀胱癌症治疗使用流体破坏瘤的肽构象上复杂。Nat Commun。2021;12 (1):3427。doi:10.1038 / s41467 - 021 - 23748 - y
血液测试对阿尔茨海默病的早期检测
为了诊断阿尔茨海默病(AD),目前临床医生依靠技术的组合包括认知测试,脑成像和腰椎穿刺。这些方法是昂贵的,在许多国家经常侵入性和不可用。帮助解决这些方法的不足,研究人员设计了一个高性能、blood-based测试广告。测试依赖于生物标记面板和系统区分患者早期,中期和晚期的广告。因此这个测试可以被用于诊断和监测疾病进展。“超灵敏blood-based蛋白质检测技术的进步,我们已经开发了一个简单的,非侵入性,广告的和准确诊断解决方案,这将极大地促进人口规模的筛查和疾病的分期,”教授说。南希Ip晨边高地教授生命科学和分子神经科学国家重点实验室主任科大。
参考: 江Y,周X, Ip FC, et al。大规模的血浆蛋白质组学分析确定高性能生物标记面板阿尔茨海默病筛查和分期。预防老年痴呆症。2021年。doi:10.1002 / alz.12369
锥形蜗牛的毒液可以用来治疗重症疟疾
恶性疟疾可以是致命的,即使目前parasite-killing治疗药物。这是由于持续cyto-adhesion受感染的红细胞尽管寄生虫,驻留在宿主细胞内,被死亡。防粘药物可能因此显著提高生存率的关键。新的研究产生的毒液圆锥茶海蜗牛的物种,也显示其扰乱特定交互的能力(protein-polysaccharide和蛋白质)导致疟疾的病理。这些个可能因此被利用在小说的发展和具有成本效益的防粘药物或blockade-therapy设计治疗严重疟疾。
”超过850种锥形蜗牛有成千上万不同的毒液exopeptides已选定在几百万年的进化来捕获猎物和阻止捕食者,”说弗兰克•玛丽博士生化科学,通讯作者和高级顾问在国家标准与技术研究院。“他们通过针对几个兴奋的细胞表面蛋白存在于目标。这个巨大的生物分子conopeptides图书馆可以探索潜在的使用治疗导致与持久和新兴疾病影响non-excitable系统。”
参考: 帕迪拉,Dovell年代,Chesnokov O, Hoggard M, Oleinikov AV,玛丽·芋螺毒液分数抑制恶性疟原虫红细胞粘附膜蛋白1域的主机血管受体。j . Proteom。2021;234:104083。doi:10.1016 / j.jprot.2020.104083
Skoltech研究所的一个研究小组科学技术开发了一种大规模spectrometry-based诊断方法来检测胎儿SARS-CoV-2母婴垂直传播。该研究发表在病毒评估一个27岁的健康女性,成为与COVID-19生病“适度” 在她的 21圣周妊娠。孩子是早产(26th妊娠周)后不久死亡。Evgeny尼克拉艾,这项研究的资深作者,解释说,proteomics-based方法是最可靠的方法用来确定垂直传播,它可以识别病毒蛋白有100%的信心,使用其他方法不能实现的东西,例如PCR。
“我们把N和S蛋白分离病毒使用特定的酶(胰蛋白酶)和质谱仪检测到它们。我们使用一个标准的电离方法——电喷射。然后,我们寻找特定的质谱仪中的氨基酸序列数据,使用标准的蛋白质组学技术,”教授Evgeny尼克拉艾表示中心的计算和数据密集型科学与工程,Skoltech科技学院。
参考:Sukhikh G佩特洛娃U,普里霍季科,et al .垂直传播在怀孕中期SARS-CoV-2伴有严重的新生儿病理学。病毒。2021;13 (3):447。doi:10.3390 / v13030447
探索蛋白质组学景观 癌症发现的药物靶点
贝勒医学院的科学家们已经证明,通过分析从积极的人类癌症蛋白质数据可以发现疾病的关键因素,完全可以被当作治疗目标。团队调查了七个特定的癌症类型(乳腺癌、结肠癌、肾、肺、卵巢、子宫和神经胶质瘤),确定“蛋白质组签名”与临床相关的措施积极疾病。有些签名之间共享癌症类型,包括细胞改变代谢途径。
“我们的实验提供了概念,蛋白质组学分析不仅是一个有用的策略,以更好地理解驱动癌症,但识别新方法控制或消除它,”戴安娜Monsivais说,病理学和免疫学助理教授,贝勒医学院的。
参考: Monsivais D, Vasquez YM,陈F, et al . Mass-spectrometry-based蛋白质组学相关的等级和舞台展示途径和激酶与积极的人类癌症。致癌基因。40 2021;(11):2081 - 2095。doi:10.1038 / s41388 - 021 - 01681 - 0
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