衰老生物标志物、空间蛋白组学肿瘤研究、海洋塑料微生物群落宏蛋白组学|Proteomics Weekly Snapshot 007

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欧米行业动态

1 中科院发布2024年《国际期刊预警名单》

2 医用质谱仪最新标准公布

文献目录

3 Review:使用多组学数据开发和验证衰老生物标志物

4 蛋白组学助力氧化石墨烯纳米材料对肺部和心血管功能影响研究

5 Review:空间组学在肿瘤学中的应用和展望

6 单细胞和空间多组学揭示抗整合素疗法在溃疡性结肠炎细胞区室间的作用

7 肥胖条件下小细胞外囊泡中ECM1水平升高有助于乳腺癌进展

8 多组学技术鉴定食蟹猴肠道衰老的调节因子

9 大规模蛋白质组分析鉴定与疑似神经梅毒诊断相关的生物标志物

10 海洋塑料微生物群落的宏蛋白质组学分析

11 利用机器学习对甲状腺乳头状癌进行风险分层

12 PM2.5短期暴露的多组学特征及其对2型糖尿病的影响

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1. 中科院发布2024年《国际期刊预警名单》

2月19日,中科院 “期刊分区表” 团队发布2024年《国际期刊预警名单(试行)》。其中,10个医学期刊在列(完整名单见下图,划线部分为医学类期刊)。

名单聚焦两类问题:1)破坏科研生态良性发展的学术不端行为,例如引用操纵和论文工厂;2)影响我国学术成果的国际化传播、出版经费有效使用的不当行为,例如中国作者占比畸高(结合APC费用、期刊学术声望等多个因素综合判断)。

https://earlywarning.fenqubiao.com/#/zh-cn/early-warning-journal-list-2024

 

2. 医用质谱仪最新标准公布

2月19日,国家药监局审定通过并发布了YY 1001—2024《全玻璃注射器》等20项医疗器械行业标准。其中,新制定的 “医用质谱仪第3部分:电感耦合等离子体质谱仪” 标准,将于2025年3月1日正式实施。该标准适用范围如下:

“本文件规定了医用电感耦合等离子体质谱仪的要求、标签、使用说明、包装、运输和贮存,描述了相应的试验方法。本文件适用于医用电感耦合等离子体质谱仪(ICP-MS),该仪器主要用于分析人源样本中的无机元素,如钾、钙、锌、碘等。”

https://www.nmpa.gov.cn/xxgk/ggtg/ylqxggtg/ylqxhybzhgg/20240219101716140.html

 

3.(Nature Medicine,IF:82.9)Review:使用多组学数据开发和验证衰老生物标志物

近年来,寻找量化生物衰老生物标志物(尤其是基于组学的标志物)的探索不断加强。这些标志物可以预测与衰老相关的结果,并可作为评估促进健康衰老和长寿干预措施的替代终点。然而,在将衰老标志物转化为临床应用之前,尚无一致的验证方法。

这篇文章回顾了当前评估组学衰老标志物在人群研究中预测有效性的努力,讨论了可比性和普适性方面的挑战,并提出了促进未来衰老标志物验证的建议。最后,文章讨论了系统验证如何加速衰老标志物的临床转化以及它们在老年治疗临床试验中的应用。

在对生物标志物开发人员的建议部分,文章指出,建议使用包括代谢组学、蛋白质组学、转录组学和脂质组学等补充组学数据,以开发衰老相关新的生物标志物。

随着许多组学分析的成本不断降低,队列研究和生物样本库越来越多地整合了多种数据模式。研究人员预计,多组学生物标志物将在不久的将来变得普遍,这强调了对可访问和标准化方法的需求。

https://www.nature.com/articles/s41591-023-02784-9

 

4.(Nat Nanotechnol,IF: 38.3)蛋白组学助力氧化石墨烯纳米材料对肺部和心血管功能影响研究

氧化石墨烯(graphene oxide)纳米材料正在被开发用于广泛的应用,但与人类健康的潜在安全问题相关。研究人员进行了一项双盲随机对照研究,旨在确定吸入氧化石墨烯纳米片如何影响急性肺部和心血管功能。

研究中,14名年轻健康的志愿者多次吸入了浓度为200μg m−3的小尺寸和超小尺寸氧化石墨烯纳米片,或过滤空气,各持续2小时。总的来说,氧化石墨烯纳米片的暴露耐受良好,没有出现不良反应。无论氧化石墨烯颗粒尺寸如何,心率、血压、肺功能和炎症标志物均未受影响。高深度的血液蛋白质组学分析显示,在动脉损伤的离体模型中,血浆蛋白的差异非常小,且血栓形成略有增加。

总的来说,急性吸入高度纯化的薄纳米级氧化石墨烯纳米片与健康人类的明显有害影响无关。这些发现证明了在临床环境中进行精心控制的人体暴露以评估氧化石墨烯风险的可行性,并为研究其他二维纳米材料对人体的影响奠定了基础。

https://www.nature.com/articles/s41565-023-01572-3

 

5.(Mol Cancer,IF:37.3)Review:空间组学在肿瘤学中的应用和展望

细胞生物学解析技术(如批量测序技术和单细胞测序技术)极大地促进了肿瘤生物学领域的新发现。最近的肿瘤生物学研究表明,肿瘤构建了影响基础癌变机制的结构。越来越多的研究报道了在空间背景下对组织进行定位或基于靶向取样的表征的新技术,并将这些技术引入解决有关肿瘤异质性、肿瘤微环境和空间定位的生物标志物等肿瘤学问题。

文章中,研究人员探讨了能够在空间背景下描绘组学特征的空间技术、通过肿瘤学空间技术发现的新发现,并就治疗方法和进一步技术发展提出了展望。

文章指出,基于LCM(激光捕获显微切割)的空间分辨蛋白质组学在肿瘤学研究中优势显著,并强调空间蛋白质组学(spatial proteomics)“是在功能水平上分析细胞生物学的强大发现工具”(a powerful discovery tool for analyzing cell biology at the functional level)。

https://molecular-cancer.biomedcentral.com/articles/10.1186/s12943-024-01941-z

(西湖欧米空间蛋白质组学新方法:ProteomEx(Proteomics+Expansion,可膨胀的蛋白质组技术),高稳定性膨胀水凝胶 + 高分辨显微成像 + 高灵敏度 4D-DIA,为空间蛋白质组学研究保驾护航。)

 

6.(Nat Commun,IF: 16.6)单细胞和空间多组学揭示抗整合素疗法在溃疡性结肠炎细胞区室间的作用

溃疡性结肠炎(UC)由免疫和基质亚群驱动,最终导致上皮损伤。维多珠单抗(Vedolizumab,VDZ)是一种抗整合素抗体,可有效治疗UC。已知VDZ能抑制淋巴细胞向肠道的迁移,但其对其他细胞亚群的广泛影响尚未明确。

为了识别导致结肠炎并受VDZ影响的炎症细胞,研究人员对健康对照组和接受VDZ或其他疗法的UC患者的外周血和结肠活检样本进行了单细胞转录组学和蛋白组学分析。研究表明VDZ治疗与循环和组织单核吞噬细胞(MNP)亚群的改变以及淋巴细胞的轻微变化有关。

对福尔马林固定活检标本的空间多组学分析显示,在活动性结肠炎中MNP和成纤维细胞亚群的丰度和接近度呈上升趋势。对术前存档标本的空间转录组学鉴定了与VDZ反应相关的上皮、MNP和成纤维细胞富集基因,突显了这些亚群在UC中的重要作用。

https://www.nature.com/articles/s41467-024-45665-6

 

7.(Nat Commun,IF: 16.6)肥胖条件下小细胞外囊泡中ECM1水平升高有助于乳腺癌进展

小细胞外囊泡(sEV)中的cargo content在病理条件下发生变化。该研究揭示了一种机制,并提出了基于sEV的策略来治疗与肥胖相关的乳腺癌。

使用基于iTRAQ的定量蛋白质组学、4D非标记定量蛋白质组学和质谱多反应监测技术 (MRM-MS),研究人员发现肥胖会导致肥胖症患者和高脂饮食诱导肥胖(DIO)小鼠模型的循环sEV中细胞外基质蛋白1(ECM1)水平升高,这取决于整合素-β2。整合素-β2的敲除不影响细胞内ECM1蛋白水平,但显著降低了这些细胞释放的sEV中的ECM1蛋白水平。

在乳腺癌(BC)中,ECM1过表达增加了基质金属蛋白酶3(MMP3)和S100A/B蛋白水平。有趣的是,与来自对照饮食喂养小鼠的sEV相比,从高脂饮食诱导的肥胖小鼠(D-sEV)中纯化的sEV将更多的ECM1蛋白传递给乳腺癌细胞。因此,乳腺癌细胞分泌更多的ECM1蛋白,促进癌细胞的侵袭和迁移。D-sEV治疗还显著增强了ECM1介导的乳腺癌转移和在小鼠模型中的生长,这表现为增加的肿瘤中MMP3和S100A/B水平。

https://www.nature.com/articles/s41467-024-45995-5

 

8.(Nature Aging,IF: 16.6)多组学技术鉴定食蟹猴肠道衰老的调节因子

肠道疾病的发病率随着年龄增长而增加,但控制肠道衰老及其与结直肠癌(CRC)等疾病联系的机制仍不明确。在这项研究中,考虑到年龄、性别和近端-远端变化,研究人员在非人灵长类动物食蟹猴(Macaca fascicularis)中使用多组学方法来阐明肠道衰老的多样性,并确定肠道衰老的潜在调节因子。

研究人员探讨了几个调节因子的作用(包括色氨酸代谢调节因子)在秀丽隐杆线虫肠道功能和寿命中的作用。通过犬尿氨酸和5-羟色胺(5-HT)途径进行的色氨酸代谢在近端和远端结肠之间存在差异,这表明了区域特异性的保守性。而且,利用小鼠结肠炎模型,研究人员观察到远端结肠炎对5-HT治疗更敏感。

此外,通过对人类结直肠癌样本进行蛋白质组学分析,研究人员发现了肠道衰老与结直肠癌之间的联系,高HPX水平预示着老年结直肠癌患者的预后不佳。总之,这项工作为预防肠道衰老和相关疾病提供了潜在的靶点。

https://www.nature.com/articles/s43587-024-00572-9

 

9.(Adv Sci (Weinh),IF: 15.8)大规模蛋白质组分析鉴定与疑似神经梅毒诊断相关的生物标志物

神经梅毒(NS)是由苍白螺旋体(T. pallidum)引起的中枢神经系统感染。NS可发生在梅毒的任何阶段,并表现为广泛的临床症状。NS可能因缺乏标准诊断测试而被轻视或误诊,并可导致严重和不可逆的器官功能障碍。

研究人员利用蛋白质组学和机器学习模型技术对223个脑脊液(CSF)样本进行表征,以确定NS的诊断标志物,并深入了解相关炎症反应的潜在机制。通过对额外115个CSF样本的多中心验证,他们验证了三个生物标志物(SEMA7A、SERPINA3和ITIH4)作为NS诊断的贡献者。研究人员预计,确定的生物标志物将成为辅助NS诊断的有效工具。该研究对脑组织中NS发病机制的了解可能有助于NS患者的治疗策略和药物发现。

https://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1002/advs.202307744

 

10.(Microbiome,IF: 15.5)海洋塑料微生物群落的宏蛋白质组学分析

plastisphere(微塑料圈),指定居在塑料碎片上的微生物群落。研究人员对微塑料圈进行了全面的宏蛋白质组学分析,利用薄塑料生物膜的多组学和数据挖掘,为微塑料圈代谢提供了独特的见解。实验设计评估了DNA/蛋白共提取和细胞裂解策略、蛋白质组学工作流程以及不同的蛋白质搜索数据库,以解析在研究不足的寒冷环境中的活跃微塑料圈类群及其表达的功能。

研究人员首次证明了Psychrobacter、Flavobacterium、Pseudomonas 等菌属在主要异养微塑料圈中的优势和活性。相应地,氧化磷酸化、柠檬酸循环和碳水化合物代谢是表达的主要途径。该研究填补了目前对海洋微塑料圈研究的空白,为了解新兴和重要的微生物栖息地的功能和生态学贡献了新的见解,并改善了对海洋塑料污染微生物的风险评估。

https://microbiomejournal.biomedcentral.com/articles/10.1186/s40168-024-01751-x

 

11.(Int J Surg,IF: 15.3)利用机器学习对甲状腺乳头状癌进行风险分层

甲状腺乳头状癌(PTC)是目前发病率增长最快的恶性肿瘤,也是公众普遍关注的健康问题。术前精准评估PTC的风险程度,可为临床精准治疗提供决策依据,指导临床医生采取保守、积极或者激进措施处理低、中和高危PTC患者,从而降低过度治疗或治疗不足。

研究人员从多中心收集558例PTC临床样本,其中包含发现集(274例FFPE样本)、回顾性验证集(166例FFPE样本)和前瞻性验证集(118例FNA样本)。利用压力循环技术(PCT)及数据非依赖的质谱采集技术(DIA-MS)对FFPE样本和FNA样本进行蛋白质组学测定,构建不同风险PTC蛋白质图谱。

研究人员采用机器学习方法,利用蛋白质、基因、免疫和临床这四维度信息成功构建了甲状腺乳头状癌术前风险评估分类器(PRAC-PTC),能够良好区分低危和中高危甲状腺乳头状癌患者,并在回顾性和前瞻性研究中有效验证。西湖欧米负责该研究的生信分析工作。

https://journals.lww.com/international-journal-of-surgery/fulltext/2024/01000/risk_stratification_of_papillary_thyroid_cancers.40.aspx

 

12.(J Hazard Mater,IF: 13.6)PM2.5短期暴露的多组学特征及其对2型糖尿病的影响

PM2.5与2型糖尿病(T2D)等代谢性疾病的关系日益突出,但其分子机制尚待进一步阐明。为更好理解PM2.5暴露与人类健康之间的机制关联,研究人员以居住在中国南方的3267名参与者(64.4±5.8岁)为研究对象,利用粪便宏基因组、血清蛋白质组和代谢组等多组学方法研究了与PM2.5短期暴露轨迹相关的多组学特征。并将这些特征整合起来,以检查它们与T2D的关系。

研究人员观察到每种组学中的整体结构以及高和低PM2.5组之间的193个个体生物标志物存在显著差异。与PM2.5相关的特征包括微生物干扰、氨基酸和碳水化合物的肠道代谢物、血清与脂质代谢和减少的n-3脂肪酸相关的生物标志物。生物标志物之间的整体网络关系模式在T2D患者和正常参与者之间存在差异。与高PM2.5相关的亚网络成员中心在于与T2D患者相关的核心节点(fecal rhamnose 和 glycylproline、血清中的马尿酸以及蛋白质TB182),这些生物标志物很好地预测了更高的T2D患病率和发病率以及较高水平的空腹血糖、HbA1C、胰岛素和HOMA-IR。研究结果强调了与PM2.5相关的多组学生物标志物,这些关键的生物标志物将PM2.5暴露与人类T2D联系起来。

https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0304389424003637?via%3Dihub

 

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