現(xiàn)代質(zhì)譜系統(tǒng)使科學(xué)家能夠定期確定細(xì)胞或組織樣本的定量組成。但是，不同的分析軟件包通常會(huì)從相同的原始數(shù)據(jù)中產(chǎn)生不同的結(jié)果。由美因茨大學(xué)醫(yī)學(xué)中心的Stefan Tenzer教授領(lǐng)導(dǎo)的國際研究團(tuán)隊(duì)現(xiàn)在解決了這個(gè)問題。在與全球領(lǐng)先實(shí)驗(yàn)室的國際合作框架內(nèi)，該團(tuán)隊(duì)對(duì)各種分析軟件包進(jìn)行了比較和修改，以確保不同的軟件解決方案能夠產(chǎn)生一致的結(jié)果。世界各地的各種實(shí)驗(yàn)室都從這項(xiàng)工作中受益，使研究人員能夠以標(biāo)準(zhǔn)化的方式分析或比較定量蛋白質(zhì)組學(xué)分析的結(jié)果。這對(duì)于檢測(cè)某些器質(zhì)性疾病至關(guān)重要，如癌癥，在早期階段。Tenzer及其團(tuán)隊(duì)的成果現(xiàn)已發(fā)表在備受推崇的學(xué)術(shù)期刊上，自然生物技術(shù)。

當(dāng)醫(yī)生想要找到特定疾病的原因時(shí)，他們必須采集細(xì)胞或體液樣本。然后通過現(xiàn)代的組學(xué)技術(shù)分析這些樣品，該技術(shù)能夠在大量樣品中可重復(fù)地量化數(shù)千種蛋白質(zhì)，以鑒定新的疾病生物標(biāo)志物。對(duì)這些高度復(fù)雜的數(shù)據(jù)集的分析關(guān)鍵取決于專門的軟件包。遺憾的是，不同的軟件包有時(shí)會(huì)從相同的原始數(shù)據(jù)中提供不同的結(jié)果，從而使分析變得復(fù)雜。

這正是美因茨約翰內(nèi)斯古騰堡大學(xué)(JGU)大學(xué)醫(yī)學(xué)中心免疫學(xué)研究所的Stefan Tenzer教授及其團(tuán)隊(duì)開始解決的問題。“我們希望找到一種最佳比較樣品的方法，即使不同的分析軟件有時(shí)會(huì)產(chǎn)生偏差的結(jié)果，”Tenzer解釋道。對(duì)于他的最新項(xiàng)目，他使用兩個(gè)定義的樣本，精確定義的成分比例。Tenzer團(tuán)隊(duì)的生物信息學(xué)專家Pedro Navarro博士和JörgKuharev博士開發(fā)了一種稱為LFQbench的專業(yè)軟件。這使得團(tuán)隊(duì)可以詳細(xì)研究各種分析程序之間的差異。“使用LFQbench，我們能夠證明各種程序提供的結(jié)果差別很大，”Navarro解釋說。“ 僅這一發(fā)現(xiàn)對(duì)科學(xué)界有重大影響。但是我們已經(jīng)進(jìn)一步推進(jìn)了項(xiàng)目：我們與各個(gè)程序的開發(fā)人員密切合作，使他們能夠修改和改進(jìn)他們的分析包，使他們現(xiàn)在能夠產(chǎn)生高度收斂的結(jié)果，“Tenzer補(bǔ)充說。這拓寬了應(yīng)用范圍。質(zhì)譜技術(shù)稱為定量蛋白質(zhì)組學(xué)。蛋白質(zhì)組是由細(xì)胞表達(dá)的全部蛋白質(zhì)。“這意味著未來，質(zhì)譜將能夠在基礎(chǔ)研究和潛在的診斷工具中提供更多的益處，”Tenzer指出。

“這一發(fā)展代表了基于質(zhì)譜的定量蛋白質(zhì)組學(xué)的突破，并使這種方法作為用于診斷各種疾病(如癌癥或過敏癥)的標(biāo)準(zhǔn)程序變得越來越重要，”美因茨大學(xué)醫(yī)學(xué)中心首席科學(xué)官強(qiáng)調(diào)說。 ，UlrichFörstermann教授。“我特別自豪的是，我們的研究人員正在開展具有如此重大影響的應(yīng)用研究。”

在位于美因茨約翰內(nèi)斯古騰堡大學(xué)(JGU)的免疫治療研究中心(FZI)的技術(shù)平臺(tái)“質(zhì)譜和定量蛋白質(zhì)組學(xué)”的支持下，取得了開創(chuàng)性的成果。“這一成功證明了在大學(xué)醫(yī)學(xué)中心結(jié)合技術(shù)平臺(tái)的不同專業(yè)領(lǐng)域的必要性。如果沒有中央支持，現(xiàn)在幾乎不可能取得這樣的成就，”免疫學(xué)研究所所長HansjörgSchild教授說。 FZI協(xié)調(diào)員多年。

近年來，Stefan Tenzer教授和他在美因茨的團(tuán)隊(duì)對(duì)基于質(zhì)譜的定量蛋白質(zhì)組學(xué)技術(shù)進(jìn)行了多項(xiàng)改進(jìn)。這些方法可重復(fù)檢測(cè)和量化細(xì)胞，組織或體液樣本中的數(shù)千種蛋白質(zhì)，使研究人員能夠識(shí)別差異表達(dá)的蛋白質(zhì)。“技術(shù)平臺(tái)內(nèi)的多年工作，尤其是國際聯(lián)合項(xiàng)目，在基于質(zhì)譜的定量蛋白質(zhì)組學(xué)方面取得了巨大成功，”Tenzer總結(jié)道。