见微“质”著—UltraOmic·体液蛋白质组检测技术

菌心说 2022-06-09 发布于北京

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体液（血浆、血清、脑脊液等）是蛋白质组学研究的重要样本来源，包含上万种蛋白质，浓度动态范围超过10个数量级，也是分析难度最大的生物样本之一^[1]。检测难点主要集中在体液样本中高丰度蛋白的掩蔽效应（masking effect）。

2001年，人类血浆蛋白组计划（Human Plasma Proteome Project）启动，截至2004年，项目共鉴定到1175种血浆蛋白，其中117种被FDA批准用于临床检查。

在此后的十年中，体液蛋白质组检测开发了多种样本处理技术，但核心检测原理都是通过长时间的色谱分离理及大批次的样本检测来提高蛋白的鉴定数（500 ~ 1000），这种方式大大降低了工作效率，耗费了大量项目成本^[2-4]。

标记定量（iTRAQ/TMT、SILAC）和非标记定量（label free）是组学检测的两种主流方法。在过去的十几年中，质谱检测都是基于数据依赖采集模式（data-dependent acquisition, DDA）采集蛋白质谱数据，也称为“鸟枪法（shotgun）。然而，重复性差、定量不精准、数据缺失多、低丰度蛋白难以检测成为了DDA固有缺点，使得生物标志物研究中检测产生样本相关偏倚^[5]。

DIA技术大大降低了样本检测CV值

DIA技术在指定质荷比（m/z）窗口内的所有肽段都经过裂解；分析重复，直至质谱仪覆盖整个m/z范围，实现了准确的肽段定量，而不限于分析预先定义的肽段，保证了每次实验分析中大量蛋白质/肽段定量分析的准确度和动态范围都优于DDA，也使得大量低丰度蛋白被不断发现。

近年来，针对生物样本的低丰度蛋白质组检测相继开发了多种创新型检测技术，包括了PEA、Proteograph、PCT-SWATH、SOMAScan技术等。这些技术提高了对血浆、组织等生物样本的检测能力。在数据采集模式上，如今蛋白质组研究将目光集中在高分辨质谱技术的数据非依赖采集模式（DIA），如MS^E技术（由Waters公司开发）和SWATH™技术（由AB SCIEX公司与TH Zurich合作开发）。

UltraOmic — 新一代微量体液蛋白质组检测技术

UltraOmic是爱谱蒂康^TM推出的基于质谱DIA扫描技术的全新一代微量体液蛋白质组检测技术。在极低的样本量下可实现样本中高丰度蛋白和低丰度蛋白的深度覆盖检测。

在实际检测过程中UltraOmic技术平台实现了单个样本低至2 μL血浆中的蛋白质组学深度覆盖检测，单针样本检测能够平均检测2000 ~ 3000个蛋白，在样本队列中实现8000 ~ 10000个蛋白的深度覆盖（n = 60~100）。

该方法的另一大优势在于能够采集所有的离子信息，实现更高的数据覆盖度，同时减少了采集的随机性，实现更高的检测重现性、稳定性。因此，本方法定量精密度、准确性、线性范围相较传统方法均有大幅提高，尤其适用于大规模样本的高度覆盖、稳定和可追溯地分析。

在四种创新性组学检测技术在规模样相似的本队列中蛋白质鉴定覆盖度统计。

Oink PEA technology^[6]、SWATH technology^[7]、SOMAScan technology^[8]、UltraOmic technology^[9]等四种技术处理后血浆样本蛋白质鉴定覆盖度1000 ~ 5000。新一代微量体液蛋白质检测技术UltraOmic在83例血浆样本中定量覆盖8000 ~ 10000个基因产物（FDR<1%，Unique peptide>1）。

在保证蛋白覆盖度的同时，该方法检测通量高、检测便捷，能够实现检测效果和检测成本的最佳平衡，拥有超高的服务性价比。

因此，UltraOmic技术不但可以实现高质量的数据产出，还能够在相同预算下应用于更大规模的样本检测，为客户提供更多价值。

基于UltraOmic技术高效的检测服务能够使客户在最少的预算下得到最大收益。

爱谱蒂康^TM在保证微量体液样本蛋白质深度检测的同时，具备强大的数据分析能力，辅助客户完成一系列数据的深度解析工作。

系统建立的世界第一个“物联网+云计算”的科研服务模式的多组学数据处理云平台，旨在为用户提供从原始MS数据完成整个生物信息学分析过程。

使客户可以直接通过移动终端实现从样品下单到报告解读过程中完整的项目跟踪。同时该平台搭载的超算技术也极大缩短了数据的处理时间，缩短了客户项目周期。

“云技术”使客户体验更加便捷

爱谱蒂康^TM还能帮助客户完成整套完善的深度数据分服务，包括疾病不同分子表型的刻画及疾病历程与蛋白质表达的关联分析；基于蛋白质组的跨器官的生理、病理标志物筛选，以及全身各组织器官生理状态评估和免疫微环境评估等高级数据分析工作。使客户能够从海量数据中提取出丰富的价值信息。

UltraOmic对微量体液蛋白检测动态范围跨8个数量级，其中包含大量生物标志物，如CD抗原，细胞因子，代谢酶，激酶，膜蛋白甚至转录因子等。通过特异性标志物的定量分析，能够筛选与病理表型及预后显著相关的标志分子，同时结合患者的临床信息能够建立蛋白质组学的分子分型研究模型，为患者预后诊断及疾病的预后、用药指导具有重大意义。

相比其他方法，UltraOmic基础蛋白图谱数据库包含大量细胞特异性分子标志物，能够为客户刻画完善的外周循环细胞特征图谱

基于UltraOmic技术，爱谱蒂康推出了基于体液的免疫微环境评估分析服务。通过体液样本的蛋白质组学分析，建立各样本组间免疫分型评估，解析不同组别间免疫微环境。

此外，通过组织器官特异性/功能性蛋白溯源，UltraOmic技术可以实现全身多器官生理病理状态评估。可为癌症、免疫疾病、肿瘤等疾病的诊断和预后评估提供重要参考。

基于UltraOmic的微量体液蛋白质组检测技术能够在微升级别的血浆中评估人体种免疫细胞活性、评估器官生理病理状态

讲到这里，想必各位Researcher对于UltraOmic已有所了解~，对于UltraOmic技术的应用实例，我们近期详解！请各位评审官持续关注~

参考文献

[1] Pietrowska M, Wlosowicz A, Gawin M, Widlak P. MS-Based Proteomic Analysis of Serum and Plasma: Problem of High Abundant Components and Lights and Shadows of Albumin Removal. Adv Exp Med Biol. 2019;1073:57-76. doi: 10.1007/978-3-030-12298-0_3. PMID: 31236839.

[2] 贺福初. '人类蛋白质组计划及其进展.' 中国蛋白质组学第三届学术大会论文摘要 (2005).

[3] Millioni, Renato, et al. 'High abundance proteins depletion vs low abundance proteins enrichment: comparison of methods to reduce the plasma proteome complexity.' PloS one 6.5 (2011): e19603.

[4] Hortin, Glen L., and Denis Sviridov. 'The dynamic range problem in the analysis of the plasma proteome.' Journal of proteomics 73.3 (2010): 629-636.

[5] Geyer, Philipp E., et al. 'Plasma Proteome Profiling to detect and avoid sample‐related biases in biomarker studies.' EMBO molecular medicine 11.11 (2019): e10427.

[6] Al-Nesf MAY, Abdesselem HB, Bensmail I, et al. Prognostic tools and candidate drugs based on plasma proteomics of patients with severe COVID-19 complications. (2022) Nature Communications, DOI: 10.1038/s41467-022-28639-4

[7] Messner, Christoph B., et al. 'Ultra-fast proteomics with Scanning SWATH.' Nature biotechnology 39.7 (2021): 846-854.

[8] Williams, Stephen A., et al. 'A proteomic surrogate for cardiovascular outcomes that is sensitive to multiple mechanisms of change in risk.' Science Translational Medicine 14.639 (2022): eabj9625.

[9] Chen, Yan‐Mei, et al. 'Blood molecular markers associated with COVID‐19 immunopathology and multi‐organ damage.' The EMBO journal 39.24 (2020): e105896.

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