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基于質譜技術的蛋白質及其翻譯后修飾物的定量分析：在坦桑尼亞對敗血癥患者的縱向采樣研究
《PROTEOMICS》：Mass Spectrometry-Based Quantification of Proteins and Post-Translational Modifications in Dried Blood: Longitudinal Sampling of Patients With Sepsis in Tanzania
【字體： 大 中 小 】 時間：2025年12月05日 來源：PROTEOMICS 3.9
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本研究首次報道在疾病背景下整合蛋白質組、N-糖蛋白組和磷酸蛋白組的定量分析，使用Mitra設備采集坦桑尼亞38例膿毒癥患者血液樣本，發現急性期反應和炎癥標志物在28-42天后部分緩解，并與臨床指標相關，數據已通過ProteomeXchange共享
血液的蛋白質組學分析是疾病表型分析和生物標志物開發中的常規步驟。血液通常被分離為可溶性和細胞成分兩部分。然而，這種分離方式可能會引入分析前的變異性，而且僅分析單一成分（這很常見）可能會忽略重要的病理生理學現象。我們最近開發了簡便的方法，用于處理干血樣本，以便通過質譜技術對蛋白質組、N-糖蛋白組和磷酸蛋白組進行定量分析。在這里，我們將這種方法應用于坦桑尼亞的38名因敗血癥入院的患者。在患者入院時以及入院后1天、3天和28–42天分別采集了血液樣本。總共96個樣本的處理工作是在基于微孔板的平臺上完成的，耗時約2天。通過3次LC-MS/MS分析，每份樣本的處理時間約為1.5小時，共定量了約2000個蛋白質組和8000種翻譯后修飾。差異豐度分析揭示了急性期反應和中性粒細胞炎癥的血液蛋白質組特征，這些特征在28–42天時部分消失。許多分析結果與臨床實驗室檢測指標（如C反應蛋白和白細胞計數）以及通用生命評估疾病嚴重程度評分相關。這些數據集證明了使用干血進行大規模基于質譜的疾病（亞）表型分析的可行性，并可通過ProteomeXchange聯盟（PXD060377）獲取。
我們首次報告了在疾病背景下對干血樣本中的蛋白質、N-糖肽和磷酸肽進行綜合定量分析的結果。
使用Mitra設備采集樣本可以輕松整合到現有的生物樣本庫協議中，為后續的質譜分析提供了便捷的樣本儲存和制備方式。
敗血癥的特征在所有分析的蛋白質組中都有體現，并且在患者入院后1個月內逐漸減弱。
除了已知的標志物外，這些分析還發現了在常規的無細胞血漿分析中可能被忽略的炎癥介質和先天免疫信號分子。
Robert S. Plumb是Waters公司的員工。A. Ian Wong在Ataia Medical和AI Wong Consulting, LLC公司擔任股權和管理職務。Christopher W. Woods是Biomeme, Inc.的首席醫療官，并持有該公司股權。
原始數據、處理后的數據及元數據可通過ProteomeXchange聯盟（PXD060377）的MassIVE倉庫（MSV000097000；ftp://massive-ftp.ucsd.edu/v09/MSV000097000/）獲取。Skyline分析的結果可通過Panorama公共倉庫（https://panoramaweb.org/SICK_glycoDIA.url）查看或下載。相關代碼可訪問https://github.com/mwfoster/SICK_blood_proteomics。
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