血漿蛋白組學策略與成本
基于親和的方法，如SomaScan檢測、O-link檢測]和多重Luminex檢測，為基于MS的蛋白質(zhì)組學提供了一種替代方案。這些檢測通過靶向預定的分析物并測量其相對濃度，繞過了動態(tài)范圍和通量問題SomaScan 檢測采用慢速修飾 DNA 適配體 （SOMAmer） 來捕獲特定蛋白質(zhì)，O-link 檢測是一種基于抗體的鄰近延伸檢測，而 Luminex 檢測使用帶有熒光檢測功能的基于微球的抗體。親和方法被廣泛用于大型臨床/隊列研究，因為它們能夠大規(guī)模評估更深層次的蛋白質(zhì)組（與基于 MS 的蛋白質(zhì)組學相比，最多 ~10× 個蛋白質(zhì)）。然而，每種測定都有其優(yōu)點和局限性，在解釋或選擇血漿蛋白質(zhì)組分析方法時，必須考慮這兩個因素。
在選擇捕獲技術來評估蛋白質(zhì)組的表示時，重要的考慮因素是該方法的成本、靈敏度和特異性。與基于抗體的親和方法相比，SOMAmers 具有體積更小、設計簡單、合成速度快等優(yōu)點。SOMAmer 通過其特定形狀與靶蛋白結合，而 O-link 和 Luminex 檢測是基于抗體的，需要多個或特異性表位。然而，SOMAmer 相對更易產(chǎn)生較低的結合親和力和非特異性結合。這可能導致遺傳關聯(lián)研究中缺少與數(shù)量性狀位點（quantitative trait loci， QTLs）和表型性狀的共定位、極端值或假陽性結果比例較高。事實上，與O-link相比，SomaScan鑒定出的非特異性反式蛋白QTL（pQTL）關聯(lián)水平更高，表明靶標特異性較差。當SOMAmers的蛋白質(zhì)靶標發(fā)生結構修飾（例如新的蛋白質(zhì)形態(tài)）或存在具有相似結構的蛋白質(zhì)時，SOMAmers的結合親和力可能會受到損害。 相比之下，O-link和Luminex檢測具有更高的靶標特異性，并且已被證明比SomaScan檢測具有更多的表型關聯(lián)數(shù)量。然而，抗體捕獲方法依賴于并不總是針對特定表位進行驗證的抗體;這些抗體大多是多克隆抗體，也容易產(chǎn)生交叉反應，特異性降低，并且無法識別親本蛋白向新蛋白型的變化。不同平臺之間靶點特異性的差異令人擔憂，尤其是在嘗試Meta分析pQTL結果時，因為兩個平臺都可以發(fā)現(xiàn)顯著的關聯(lián)，但方向相反，例如神經(jīng)絲光對阿爾茨海默病的影響。雖然O-link檢測需要兩種抗體才能與目標蛋白結合，但檢測基于下一代測序，因此基于擴增，與基于Luminex微球的檢測相比，這可以增加信噪比。SomaScan和O-link的直接比較發(fā)現(xiàn)，雖然O-link具有更高的批內(nèi)和批間變異系數(shù)，但它似乎更擅長識別受遺傳變異影響的蛋白質(zhì)。這可能是由于捕獲技術的差異，因為適配體對結合相似蛋白具有更高的敏感性，甚至是假陽性蛋白，由于特異性較低，導致靈敏度/可重復性增加。最后，親和蛋白質(zhì)組學技術與幾種蛋白質(zhì)中基于MS的蛋白質(zhì)組學的相關性較差。因此，這些方法具有不同程度的假陽性風險，這些假陽性需要驗證，但為表征目標目標分析物提供了穩(wěn)健的解決方案。
Seer 的 Proteograph 是一種新的檢測方法，它將基于 MS 的蛋白質(zhì)組學與捕獲技術相結合。它依賴于幾種具有獨特理化特性的多樣化納米顆粒來捕獲其表面的蛋白質(zhì)，然后使用專有軟件進行洗脫和基于MS的蛋白質(zhì)組學進行非靶向蛋白質(zhì)檢測和分析。與單獨基于MS的蛋白質(zhì)組學相比，Seer平臺提供了無與倫比的血漿蛋白質(zhì)組覆蓋深度，跨越了七個數(shù)量級。然而，將每種獨特納米顆粒所需的多次 DIA 運行結合起來的分析/生物信息學障礙仍未得到解決。Seer 尚未與其他基于親和力的測定進行基準測試，捕獲蛋白質(zhì)的可重復性，尤其是批量效應，需要進一步評估。
總之，鑒于臨床蛋白質(zhì)組學技術的選擇范圍廣泛，應努力進行基準測試，并對其通量、準確性、精密度、檢測限/定量和分析靈敏度/特異性進行頭對頭比較。
Table 1 Comparison of technical characteristics, analytical strategies and cost of plasma proteomics methods
From: Harnessing the power of proteomics in precision diabetes medicine
|
Feature |
LC-MS/MS |
Proteograph Seer |
O-link |
Luminex |
SomaScan |
|---|---|---|---|---|---|
|
Capture |
– |
Nanoparticles |
Antibodies |
Antibodies |
Aptamers |
|
Detection |
Proteolytic cleaved peptide mass spectra and in silico protein reassembly |
Proteolytic cleaved peptide mass spectra and in silico protein reassembly |
Oligonucleotide proximity extension and NGS |
Fluorescence |
Fluorescence |
|
Protein coverage |
~300–5000 |
~7000 |
~5400 |
~80 |
~11,000 |
|
Expanding coverage |
Depletion columns or fractionation |
More nanoparticles |
Uses specific panels; improved amplification |
Increased multiplexing or the number of panels |
Sample dilution |
|
Throughput |
Low (~100–200 samples/day) |
Low (16 samples/run, total run time 7 h) |
High (~657 samples/day) |
High (~384 samples/day) |
High (~1000 samples/day) |
|
Plasma input (μl) |
1 |
240 |
6 |
50 |
55 |
|
Cross-reactivity |
NA |
NA |
Low |
Medium |
High |
|
Proteoform detection |
Possible |
Possible |
Possible, not developed |
Possible, not developed |
Possible, not developed |
|
Data extraction and analysis |
Complex, low throughput, open source |
Complex, high throughput, proprietary |
Complex, high throughput, proprietary |
Simple, high throughput, proprietary |
Complex, high throughput, proprietary |
|
Cost per sample |
~US$100 |
~US$500 + cost of MS |
~US$50–400 |
~US$70–200 |
~US$350–700 |
|
Reference ranges |
NA |
NA |
Possible |
Yes |
Possible |
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