在這次采訪中，Hannes Rost博士描述了他的實(shí)驗(yàn)室如何使用diaPASEF來監(jiān)測人一生中的蛋白質(zhì)組，以及如何使用機(jī)器學(xué)習(xí)來分析數(shù)據(jù)。

其主要優(yōu)點(diǎn)是可再現(xiàn)性。數(shù)據(jù)獨(dú)立采集允許您在非常大的群組中重復(fù)測量單個(gè)分析信號(hào)。這與數(shù)據(jù)相關(guān)采集不同，在數(shù)據(jù)相關(guān)采集中，您使用隨機(jī)方法從分析池中提取肽。這就避免了在每個(gè)樣品中重復(fù)采樣相同的肽庫。

有了數(shù)據(jù)無關(guān)采集，你就可以在每個(gè)樣本中得到一個(gè)特定分析物的定量答案，你就不會(huì)有這種在定量數(shù)據(jù)矩陣中引入缺失值的隨機(jī)元素，而在數(shù)據(jù)無關(guān)采集中，你經(jīng)常會(huì)觀察到缺失值。

timsTOF Pro是一種基于傳統(tǒng)Q-TOF架構(gòu)的新型儀器，同時(shí)在分光計(jì)前面還有一個(gè)捕獲離子遷移率裝置。這允許我們做兩件事:第一，它允許我們?cè)诎央x子送到分析之前積累一定的時(shí)間，第二，它允許我們通過離子遷移率來分離離子。

這意味著離子被聚焦到一個(gè)非常窄的離子帶，這提高了靈敏度并提供了額外的細(xì)胞活性，因?yàn)殡x子將被它們的碰撞截面所分離。

timsTOF Pro采用并行累積串行碎片(PASEF)獲取方法，利用捕獲的離子遷移率可使測序速度提高10倍。它的基礎(chǔ)是利用四極的位置并隨著離子移動(dòng)。

這種測序速度的提高對(duì)復(fù)雜的蛋白質(zhì)組非常重要，因?yàn)樗刮覀兡軌蚋钊氲匮芯繌?fù)雜的蛋白質(zhì)組，并在短時(shí)間內(nèi)獲得非常復(fù)雜的樣本的定量答案。

我們目前正在研究質(zhì)譜的兩大支柱。第一個(gè)支柱是新技術(shù)的發(fā)展，因?yàn)槲覀円庾R(shí)到目前的質(zhì)譜技術(shù)需要改進(jìn)，然后我們才能解決大規(guī)模的問題和我們想要解決的隊(duì)列規(guī)模的類型。

我們花了相當(dāng)多的時(shí)間開發(fā)新的軟件和新的實(shí)驗(yàn)方法，以增加重復(fù)性和可擴(kuò)展性的質(zhì)譜方法。同時(shí)，我們將這些方法應(yīng)用于我們研究項(xiàng)目的第二個(gè)支柱，即個(gè)性化醫(yī)療。

在這里，我們?cè)噲D通過一個(gè)非常密集的采樣裝置，縱向跟蹤個(gè)別病人，這樣我們就可以看到病人的生物體液的分子結(jié)構(gòu)在他們的一生中，以及在健康和疾病期間是如何變化的。有了這一點(diǎn)，我們希望了解是什么驅(qū)動(dòng)著從健康狀態(tài)到疾病狀態(tài)的轉(zhuǎn)變。

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diaPASEF是一種將離子遷移率成分引入數(shù)據(jù)無關(guān)采集(dia)的新方法。我們目前正在使用diaPASEF分析大的患者隊(duì)列或大的擾動(dòng)，這是任何一種個(gè)性化醫(yī)療方法的系統(tǒng)生物學(xué)所需要的。

如果我們能夠分析非常大的實(shí)驗(yàn)擾動(dòng)并量化每一個(gè)擾動(dòng)中的分析物，我們就能理解生物系統(tǒng)是如何工作的，它們?nèi)绾螌?duì)擾動(dòng)做出反應(yīng)，以及信號(hào)是如何處理的。

另一方面，如果我們將其應(yīng)用于個(gè)別患者和患者群體，我們可以追蹤單個(gè)患者在長時(shí)間內(nèi)的分子分布，我們可以了解他們的分子分布如何隨著環(huán)境和生活方式的改變而改變。最終，我們將能夠觀察到從健康狀態(tài)到疾病狀態(tài)的轉(zhuǎn)變，并更早地進(jìn)行診斷。

縱向方面是關(guān)鍵，因?yàn)樗试S我們將個(gè)別病人與他們過去的自我進(jìn)行比較。我們想要擺脫將個(gè)體患者與總體平均值進(jìn)行比較的模式，因?yàn)榭傮w平均值可能不如將你當(dāng)前患病的自我與過去健康的自我進(jìn)行比較更有意義。

你體內(nèi)的分析物含量可能是10年前的兩倍，這是一個(gè)不好的信號(hào)，因?yàn)檫@意味著你可能患上了某種疾病。分析物的這個(gè)水平可能仍然在總體方差之內(nèi)，因此將被您當(dāng)前的醫(yī)生錯(cuò)過。

是的。機(jī)器學(xué)習(xí)是幾年前進(jìn)入蛋白質(zhì)組學(xué)的一項(xiàng)技術(shù)。人們已經(jīng)將深度學(xué)習(xí)應(yīng)用到蛋白質(zhì)組學(xué)和代謝組學(xué)中，目的是為了跳過一些非常繁瑣和勞動(dòng)密集的步驟，而這些步驟是我們目前必須進(jìn)行的數(shù)據(jù)獨(dú)立獲取。

其中一個(gè)步驟是生成光譜或分析文庫。我們現(xiàn)在有了第一個(gè)跡象，它可能完全預(yù)測這些光譜庫，這將使我們能夠更有效和更直接地挖掘dia數(shù)據(jù)，而不依賴于之前的實(shí)驗(yàn)證據(jù)，在之前的實(shí)驗(yàn)測量中，通常必須通過數(shù)據(jù)相關(guān)采集來完成。

這使我們可以斷開繁瑣的連接，我們總是需要做數(shù)據(jù)相關(guān)的采集，然后我們可以做數(shù)據(jù)無關(guān)的采集，我們可以直接進(jìn)入數(shù)據(jù)無關(guān)的采集數(shù)據(jù)。

下一個(gè)前沿領(lǐng)域?qū)⑹侵苯宇A(yù)測碰撞截面值，因?yàn)檫@是挖掘diaPASEF數(shù)據(jù)所必需的。從我們與馬克斯·普朗克研究所的合作中，我們看到這是可能的，我們將很快開始朝這個(gè)方向前進(jìn)。

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我認(rèn)為目前計(jì)算質(zhì)譜的主要挑戰(zhàn)之一，特別是與數(shù)據(jù)無關(guān)的獲取，是數(shù)據(jù)的絕對(duì)數(shù)量。這在timsTOF Pro上再次爆發(fā)了，我們擁有的數(shù)據(jù)是傳統(tǒng)Q-TOF儀器的1000倍。這是因?yàn)槊總€(gè)單獨(dú)的TOF掃描現(xiàn)在被分割成一千個(gè)單獨(dú)的TOF推送，我們可以單獨(dú)分析。

這對(duì)我們的算法來說是一個(gè)巨大的挑戰(zhàn)，但同時(shí)也需要解釋如此龐大的數(shù)據(jù)量。目前，我們記錄的數(shù)據(jù)比我們能夠解釋的數(shù)據(jù)多得多，因此我們希望利用全部數(shù)據(jù)，而不僅僅是一小部分?jǐn)?shù)據(jù)。

我認(rèn)為數(shù)據(jù)無關(guān)獲取的第二個(gè)挑戰(zhàn)是，因?yàn)槲覀兪褂玫氖且环N獲取大量數(shù)據(jù)的方法，我們需要有一種方法來反卷積這些數(shù)據(jù)，并將單個(gè)前體跟蹤與其片段離子跟蹤分配回一起。這在我們把離子遷移率作為分離技術(shù)之前是不可能的。

它更大是因?yàn)樵谝郧暗乃蟹椒ㄖ?，我們使用單個(gè)的TOF推力將它們平均到一個(gè)光譜中，而現(xiàn)在每個(gè)TOF推力都與離子遷移率有關(guān)。我們?cè)?jīng)采取了大約1000個(gè)單獨(dú)的測量，然后平均成一個(gè)測量，這使我們能夠壓縮數(shù)據(jù)。

現(xiàn)在，每一個(gè)單獨(dú)的TOF推力都與離子遷移有關(guān)，這意味著我們需要保留這些信息，我們不能再簡單地合并數(shù)據(jù)了。這意味著我們有更多的信息，但也有大量的數(shù)據(jù)分析的挑戰(zhàn)。

在我們的研究團(tuán)隊(duì)中，我們非常重視開發(fā)開源軟件。其中一個(gè)主要原因是透明度。我們希望人們能夠準(zhǔn)確地理解和再現(xiàn)他們的數(shù)據(jù)所發(fā)生的事情，而這只有在開源軟件中才能做到。

只有使用開放源碼軟件，您才能讀取操作數(shù)據(jù)的代碼，以便理解如何從原始數(shù)據(jù)文件轉(zhuǎn)換到特定的輸出定量值。

第二個(gè)原因是圍繞我們正在生產(chǎn)的軟件發(fā)展數(shù)據(jù)獨(dú)立的獲取社區(qū)。通過使軟件對(duì)開發(fā)人員開放和可用，它允許我們創(chuàng)建一個(gè)開發(fā)人員社區(qū)，利用我們的算法并在其上構(gòu)建一些東西。

我們不是在我們個(gè)人的豎井里工作，并試圖保護(hù)我們的研究，而是努力使它盡可能開放，并對(duì)社區(qū)可用，以便其他人可以使用它并在其基礎(chǔ)上進(jìn)行開發(fā)。

目前，我們?cè)谟?jì)算質(zhì)譜分析方面還面臨著一些挑戰(zhàn)。其中一項(xiàng)挑戰(zhàn)是解釋需要獲得由質(zhì)譜儀記錄的全部信息的個(gè)別數(shù)據(jù)集。

我還認(rèn)為我們需要進(jìn)入數(shù)據(jù)采集的第二個(gè)維度，即樣本的數(shù)量。我們需要能夠重復(fù)地進(jìn)行這類分析，這樣我們?cè)趩未芜\(yùn)行中為分析物找到的定量值就可以為每個(gè)病人找到。這是我們?nèi)匀恍枰碌乃惴ǖ臇|西，為了讓它工作，為了克服批量效應(yīng)。

Hannes Rost是多倫多大學(xué)Rost實(shí)驗(yàn)室的首席研究員。Rost在蘇黎世聯(lián)邦理工學(xué)院Ruedi Aebersold教授的實(shí)驗(yàn)室完成了他的博士學(xué)位，在那里他開發(fā)了新的計(jì)算方法來分析基于質(zhì)譜的蛋白質(zhì)組學(xué)數(shù)據(jù)。這項(xiàng)工作使研究人員能夠?qū)⒛繕?biāo)蛋白質(zhì)組學(xué)實(shí)驗(yàn)的產(chǎn)量提高100倍，并增加可在單個(gè)研究中分析的樣本數(shù)量。

在他目前的工作中，Rost和他的團(tuán)隊(duì)開發(fā)了新的質(zhì)譜儀方法來獲得高度定量的蛋白質(zhì)組學(xué)和代謝組學(xué)數(shù)據(jù)矩陣，并使用這些定量數(shù)據(jù)來解決系統(tǒng)生物學(xué)和個(gè)性化醫(yī)學(xué)中的問題。

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