布鲁克在今年ASMS中发布了多种用于高灵敏度和高通量分析的新产品,包括世界上首个商品化的后电离MALDI离子源(MALDI-2);新的基于捕集离子淌度(TIMS)和平行累积连续碎裂(PASEF)技术的4D-蛋白质组学方法:高通量dia-PASEF和prm-PASEF;凭借碰撞截面积(CCS)精确测定,进一步提高timsTOF Pro在大队列样本检测和实时数据分析方面的性能。
近日, 布鲁克 . 道尔顿生命科学质谱执行副总裁Rohan Thakur博士接受了媒体
Q1
您能谈谈过去一年timsTOF Pro的表现吗?有哪些出色的研究项目采用了这项技术?
Rohan Thakur: 过去的一年里,各个研究团体对timsTOF质谱平台(timsTOF Pro和timsTOF fleX)的接受度超过我们预期,因为使用者们也意识到TIMS技术带来的优势,比如TIMS在时间和空间的聚焦带来更高的灵敏度,离子淌度补偿质量对齐(MOMA,Mobility Offset Mass Alignment)无损性能并实现蛋白深度覆盖。timsTOF Pro另一个主要的优势是能使用短梯度实现深度覆盖,这让转化蛋白组学研究成为现实。在timsTOF Pro推出前,大部分蛋白质组学实验室只能在“覆盖深度”和“分析时间”中选择其一,而在timsTOF Pro上,即使采用短色谱梯度也能实现蛋白深度覆盖,分析通量从10样本/天提高升100样本/天。让研究者最满意的地方是timsTOF Pro具有出色的稳定性,能可靠的用于大队列研究中珍贵的样本分析,并持续保证高灵敏度和扫描速度,这正是做转化蛋白组学所需要的。在上一代的质谱上,要实现这些性能的融合是不可能的。
牛津大学Roman Fischer博士在timsTOF Pro上进行败血症研究,采用100样本/天的分析通量,完成了将近5000血浆样本的分析。北京大学精准医学多组学研究中心Catherine Wong博士在timsTOF Pro上进行COVID-19相关的大队列研究,这些都是timsTOF Pro用于转化医学研究很好的例子。
Matthias Mann教授团队也在timsTOF Pro上进行了一些开创性的研究,他们使用深度机器学习技术,采用上百万个学习样本预测多肽CCS值,以此来进一步将离子淌度这个关键的第四维信息用于蛋白质组学研究,这也是另一个正在timsTOF Pro上做非常出色的项目。
Q2
您能详细解释一下将PASEF与平行反应监测(PRM)进行联合的优势吗?
Q3
您刚才提到了研究者利用深度机器学习网络来准确的预测CCS值,这听起来是一个非常令人激动的领域,有希望利用这个技术来发现一些新的分子并鉴定,您能谈timsTOF Pro是怎样帮助这项工作的吗?
Q4
请谈谈开发MALDI-2的驱动力来自何处,以及如何提高灵敏度?
Rohan Thakur:第一个驱动力来自客户的实验室研究,他们希望看到MALDI能够分析更多种类的分子,以及对MALDI获得的目标区域或空间组学(SpatialOMx)的相关分子灵敏度的整体提高,在这些区域中,像代谢物、脂类和聚糖等特征内源性分子可以更深入的了解组织;第二个驱动力是可以通过LC-MS对划分出的组织区域进行进一步的组学分析。这两个因素与药物研究尤其相关,例如和癌症研究关联。
灵敏度提高是通过向第一个激光器(常规MALDI)电离的分子离子云中发射第二束激光(MALDI-2 PI),在那里额外的能量导致发生电荷转移反应,从而提高了电离效率。这个过程需要MALDI操作在一定的气压环境下进行,因此可以在双离子源(ESI/MALDI)timsTOF fleX平台上完美地实现。
Q5
您认为配备了MALDI-2后的timsTOF fleX的灵敏度提升将如何促进小分子和脂质在辅助疾病的诊断和治疗的研究?
Rohan Thakur:侧重于癌症的药物研发将受益于MALDI-2 后电离技术(PI),因为它将允许科学家把转录组的变化与SpatialOMx联系起来。这里的关键是对特定细胞群的识别定位,这些细胞群可以通过组织成像发现在肿瘤内、肿瘤边界和肿瘤远端的脂质或细胞表面聚糖的变化,再进行蛋白质组学、脂类组学和代谢组学的深度分析。这样的研究在过去是不曾有的,timsTOF fleX可以让你在一台仪器上进行所有这些实验。除此之外,包含TIMS新维度的MALDI实验使每个像素包含的有价值信息的大大增加;并且以10KHz的激光速度和10um的空间分辨率进行这项工作是首创。你可以在不同的组织切片中使用外源分子或内源分子的碰撞截面(CCS)值,然后在同一仪器上进行LC-MS分析时使用相同的CCS值。由于其多功能性,timsTOF fleX以极大地提高研究实验室的工作效率。
Q6
考虑到药物化合物的药代动力学和药效学分析能力的高要求,这些新技术在定量质量成像(qMSI)方面会对药物开发时间表产生什么影响?
Rohan Thakur:在药物开发过程中,尽早获得关键信息是这些技术的重要优势,因为它可以提高整个过程的效率。由于信息的高度真实性,例如药物是否在正确的组织中击中了正确的靶点,你可以推进有前途的新化学实体(NCE)或者停止出现早期毒性的NCE的后续开发。这会导致更多的NCE在这个过程中向前推进,从而增加你找到具有正确疗效的候选药物的机会,同时最大程度减少了无效药物的投入消耗。对药物开发时间表的影响是一个方面,而获得有效药物是另一方面,这将加速更安全的药物推向市场的过程。
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