卫生医学
2018年6月6日

提高抗体抗蛋白综合体

洛克菲勒大学的John LaCava博士发现当前目标抗体可用性空白,用于分析细胞内蛋白质-蛋白使用最新抗体生产技术,并用免疫溢出和质谱测量技术,他旨在识别转录因子与其他大模块之间的重要交互作用,后者与疾病相关联。

蛋白质对细胞内部作用至关紧要复杂网络蛋白分子间交互形式, 并因为这些关联驱动细胞活动, 准确了解这些网络对理解细胞生物和生物化学至关重要深入细胞群内部形成的蛋白交互网络的一个方法就是通过免疫溢出 — — 使用免疫系统分子绑定蛋白并提取解析法以研究这些蛋白

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图1模块化管道实施之一:反机性能参数通过模拟细胞线筛选和临床样本补齐Hakhverdyan等详细描述底层过程自然方法(2015年)。性能良好的抗体以这种方式特征可依赖有效免疫喷泉内生蛋白综合体使用发现实验参数诊断和/或治疗价值 — — 识别、区分和调节疾病状态数据为全局人类交互映射

因关联而内疚
泉水淡化是一种分子技术,能提供蛋白质关联的精确图象技术涉及破解开活细胞存取内装物,从而释放复杂蛋白混合体,然后使用抗体附着特定目标蛋白质,从而捕捉并允许从混合体中取出重要的是,抗体必须能够在物理关联中绑定目标表与细胞内其他蛋白质,并最小离标绑定适当处理后,免疫溢出允许一组交互蛋白从细胞中集体净化协同净化蛋白即,如果已知净化群中一个或多个蛋白生物函数,其余常证明与相同或相关生物函数相关联以抗体对抗所有人类蛋白质, 研究者可以映射庞大的网络 蛋白质协会负责生命当蛋白关联出错时,由此产生的改变交互作用可能导致疾病研究这些变化因此具有高临床价值

蛋白质关联普查
LaCava博士的工作很重要,因为尽管基因组特征识别和蛋白质识别大有进步,但细胞内发生的蛋白交互全球网络(dubbed交互omes)仍然特征差强人意。估计10%或更少的人类蛋白交互作用目前都映射 — — 这个数字不包括与疾病特有交互作用,而这些特有交互作用可能最受关注。LaCava博士团队与CDI实验室公司协作的一部分,当前侧重于识别关联性,包括转录因子、蛋白质等基因表达法主控并常与癌症相联变异蛋白常引起肿瘤无节制扩散,因此理解自然和疾病状态中的关联和活动将有助于识别潜在治疗目标

估计目前只有10%的人类蛋白交互作用映射

没有什么值得容易:发现、优化、重复
任务更具挑战性,因为现在广泛认识到问题很多抗体无法可靠地捕捉目标蛋白和关联交互伙伴此外,即使否则可靠的抗体在所有实验条件下都可能性能不佳,细胞中存在的蛋白联系一旦从细胞释放并接受免疫溢出后,并非都同样稳定并可分析移植。因此,每种抗体和免疫溢出实验都必须经过程序优化,这是一个劳力密集和往往耗时过程。LaCava博士及其CDI合作者准备生成并评价一套新的抗体候选程序,并开发强健过程以最优条件使用这些程序

过程不完全直截了当素数单元格内交互中维夫存在于一套高度特异性自然生成环境参数中免疫溢出期间不可避免改变这些条件,这就要求细胞内装物转入测试管内人工条件(试管)以便混合用抗体获取蛋白质将蛋白从细胞转移入人工环境的不良常见副作用是敏感变化的交互类蛋白会快速分离 — — 避免他们在免疫溢出时共生。蛋白质关联无法检测(假阴性)类似地,当善意交互分离时,假交互作用可能形成,错误地暗示这些假交互作用与免疫倾斜目标相关联的生物过程(假阳性)。

互换机的不同组件需要在免疫溢出期间设置不同参数,实验才能强健并产生生理精准性为了克服这一点,LaCava博士及其国家动态互动研究中心同事开发高通量筛选法,使用质谱蛋白分析法,允许精确分析试管内条件性能分类检测结果显示最优降免疫条件

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图2模块化管道的另一实施方式:贴贴人蛋白综合体可优化并升级注入鼠类生成多单克隆抗体,以对抗物理和功能相关蛋白质,如Vivo试剂转接图一管道数据为全局人类交互映射更多细节Hupart筛选见 http://cdi-lab.com/HuProt_proteome_microarray.html

配有这些技术的团队现在集中力量评价商业上可获取的以人体记录因子为对象的反体,这些因子是根据国家卫生研究所Protein抓试剂程序制作的。直接目标就是描述这些抗体特征 以显示它们免疫溢出蛋白综合体的能力 由固定细胞线内分解因子组成归根结底,团队计划使用同种技术净化分解病人肿瘤直接分解分解蛋白综合体-探索癌症状态特有的构件差异

生物医学研究人员新工具箱
使用筛选技术构件、特定抗体并识别最优条件,团队希望能够捕捉下一阶段程序的一系列复合物

当前,抗体通常是逐例生成的在这种工作流中,感兴趣的蛋白质(如重新组合人文分解因子)被注入鼠标中,触发免疫响应产生B细胞的Antibody从小鼠中取出并培养实验室为这些抗体提供可再生源LaCava博士和CDI手头测试这些抗体在免疫溢出效果,如上所述土发委会在开发专有单克隆抗体编程方面大有进展,总体而言,这仍是一个昂贵、劳力密集和耗时过程。

LaCava博士方法为蛋白生物化学学和近似蛋白质组研究中长期问题提供新式解决办法

万一进程加速实现绘制全人健康与疾病交互体终极目标,需要良好的抗体对各种人类蛋白和变异LaCava博士和CDI开始注射免疫溢出蛋白综合体,内含物理和功能关联蛋白集合体并注入小鼠并举抗体对抗混合体中多蛋白后来这些抗体在上文免疫溢出中验证,并用来矿化新蛋白协会-产生良性循环LaCava博士希望指数化扩展抗体组合对交互式研究有用,并快速增加善意人类蛋白质协会的覆盖

这种方法还增加值原封不动地集合蛋白综合体作为免疫素时,部分生成的抗体可能识别变量,这些变量是自然生成蛋白处理整体的一部分这可能包括代用异形变换变换法和变换法、译后修改法和接口,只有当蛋白质联结时方能组成接口(称为四元结构)。创建试剂可辨别受约束和无约束蛋白质,并只捕捉蛋白综合体的蛋白质关联状态这种方法的另一个主要好处是,由此产生的抗体以内生蛋白形式为对象减少转基因细胞需求,并附近效标签面向蛋白质使用抗体对标签净化蛋白综合体近似标签目前用于大多数交互机群研究,因为本地抗体宽广可用然而,这种方法仅在易于基因组广度操作的模数细胞线中广泛应用,使更多与疾病有关的临床样本从表上删除。并发本研究驱动器提供工具拓展生物医学研究能力和发现,同时提高可复制性

唯一解决老问题之道
LaCava博士方法因此为蛋白生物化学学和近似蛋白学研究中长期问题提供新式解决办法LaCava博士团队下定决心进一步扩大当前免疫渗透技术的可能性并将其带入商业市场

最终目标当然是提高患者结果并开发新药以抗癌团队确信完整净化蛋白综合体 将提供无与伦比的机会测试药选手 以适应细胞内所发现的蛋白质 并同时治病因此,这种研究的好处很可能在诊断学和治疗学中都得到承认,因为人们越来越有可能快速描述肿瘤生化剖面并开发武器以对抗异常活动

Q&A

高通量筛选法的利弊何在
QQAintages:我们方法加速发现成功免疫溢出条件并识别多成功工作环境,这些条件通常显示新式兴趣蛋白这种方法使我们能够研究免疫溢出实验信号和噪声在许多实验参数中变化如何,揭示体外条件如何影响复合体蛋白行为知识有清晰基础研究与工业应用缺陷:技术需要训练才能掌握需要特殊设备筛选耗用大量材料物力使用高效 基础发现, 因为我们发现值钱, 或隐形交互 当我们透视透镜 通过屏幕提供

市场有多大 类生化工具
全球抗体市场超过800亿美元,抗体市场由三大部分组成:治疗应用、诊断测试和研究使用科研院使用免疫溢出技术实现蛋白目标发现和特征化研究专用抗体市场每年产生22亿至27亿美元并增长(2015年)。一二二市场调研显示 蛋白质组全球经济 预测到2021年价值超过20亿

是什么令你认为技术成功 其他人失败
第一,其他人没有能力筛选抗体 成功免疫溢出 如此综合第二,其他人缺少数组预屏CDI选择可能特例的抗体归根结底,据我们所知,其他人无法轻易净化人体细胞中足够的内生复合物,无法例行注入鼠类生产抗体 — — 最近的预想性“trick ”, 加上我们本已高效协议帮助我们跳跃

这项研究将如何影响癌症诊断和治疗
发现异常分子交互作用时,可证明诊断癌症子类型(或预测结果),合理干预方法可有效用作治疗方法治疗方法可设法反向偏差,例如稳定易病交互作用,或破坏稳定易病交互作用,或调控疾病蛋白综合体以更像和/或传播健康状态开发nutlin即p53-MDM2交互作用的第一个小模块抑制器3说明如果我们彻底挖掘与疾病关联的蛋白网络,诊断和治疗策略就会出现我们的目标是成为这一全球努力的先锋

工作最富挑战性方面何在?
工作有如此多挑战性方面-但最具挑战性是评估那些净化者中哪些蛋白质是真正和假正有许多潜在指标和大量公共数据从中提取, 但没有万全法精确取法 而不深入了解底层生物分析阻塞 B13LOGYLC希望解决

引用

  1. 丰浦A.生物比较反体市场报告2015年
  2. 贝克M反体无政府状态:调序自然界2015年
  3. khoo等自然审查药发现(2014).
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