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刘斯奇:蛋白质组学研究“无止境”——访中科院北京基因组研究所、华大基因研究中心刘斯奇研究员
2016-05-07 23:05 阅读数:1968

[导读] 近日,仪器信息网(以下简称为:Instrument)采访了刘斯奇研究员,他为我们介绍了蛋白质组学研究关注点的变化、面临的挑战,以及中国蛋白质组学研究的水平等。

  上世纪90年代,随着技术的进步,蛋白质组学研究开始兴起。而如今,蛋白质组学研究已经成为生命科学研究最热门的领域,研究者“趋之若鹜”。作为人类第一个器官(肝脏)国际蛋白质组计划(HLPP)的参与者,以及国内最早从事蛋白质组学研究的科学家之一,中科院北京基因组研究所、华大基因研究中心刘斯奇研究员经历并见证了中国蛋白质组学研究的发展与变化。

  近日,仪器信息网(以下简称为:Instrument)采访了刘斯奇研究员,他为我们介绍了蛋白质组学研究关注点的变化、面临的挑战,以及中国蛋白质组学研究的水平等。

  Instrument:首先请您介绍一下,近几年,蛋白质组学研究方向和关注点发生了哪些变化?

  刘斯奇:组学是大规模的科学研究,其最大的特点是依赖于机器(仪器)。正是因为如此,机器的发展使得蛋白质组学研究内容发生着变化。在蛋白质组学研究的最初阶段,鉴定蛋白是科学家的主要工作。当时,技术限制使得科学家能够鉴定到的蛋白非常有限,以我们参与的HLPP为例,2007年,集中国之全力,我们在肝脏中鉴定到6780个蛋白,这个数字在当时是非常可观的。而今天,我们在一个细胞里就可以至少鉴定到7000-8000个蛋白。

  随着技术的发展,人们的观念也开始发生改变,以前因为测不到,总想着要鉴定更多的蛋白;而今天蛋白鉴定的覆盖率可以达到20%(不同的样本会有差异,有些样本覆盖率可达到40%),并且研究人员也意识到,根本不需要知道那么多蛋白,重要的是要知道与生物学问题相关的蛋白,此时,蛋白质组学研究开始回归到其应该关注的内容——与蛋白质相关的生物学问题。

  具体而言,目前蛋白质组学研究主要有以下三大关注点:

  (1)蛋白质的定量。今天研究人员已经意识到蛋白质表达应该有丰度的概念,如何准确地、大规模地定量是目前蛋白质研究的主流。

  (2)蛋白质可能存在的形式。与基因组不同,蛋白质不是一个简单编码,其最重要的是被表达、被修饰,不同的蛋白质形式则会起到不同的作用。

  (3)蛋白质的相互作用。蛋白质除了被修饰外,还要相互作用,从而形成复合体,以此才能去执行它的功能。此前,科学家总是一个一个测蛋白,如今随着亲和技术及分离技术的发展,测定蛋白质间的相互作用才成为可能。

  Instrument:前面您提及了,蛋白质组学的发展很大程度上依赖于仪器的发展。请您评论一下哪些质谱技术革新对于蛋白质组学研究是具有里程碑意义的?

  刘斯奇:对于蛋白质组学研究而言,两项离子化技术是具有里程碑意义的,一项是ESI(电喷雾电离技术),一项是MALDI(基质辅助激光解吸电离技术)。其实在一定意义上说,这两项技术拯救了整个质谱界。在1990年之前,生物学家利用质谱技术是非常困难的,此时生物大分子没有办法离子化,变成气相离子,而正是这两项技术的发展使生物大分子离子化成为可能,也奠定了今天质谱技术的“重生”与极大发展。相对而言,ESI技术发展更快一些,因为ESI在临床、制药等领域应用有一定的广泛性。

  也正是得益于此,质谱极大地推动了蛋白质组学等一系列生命科学研究的发展,以全球最大规模的质谱会议——ASMS(美国质谱年会)为例,如今的会议规模在5000-6000人,而十几年前,参会者不过数百人,并且今天ASMS上绝大部分的内容都与生命科学研究有关。

  除了离子化技术外,质谱的离子分离技术也有很大的发展,如QTRAP技术、Orbitrap技术等。

  对于未来质谱技术发展的期望,科学家显然希望质谱的灵敏度更高、分辨率更高、扫描速度更快。目前,与ELISA(酶联免疫吸附测定法)方法相比,质谱法的灵敏度还差10倍左右。但我认为未来质谱技术一定可以达到这个水平,过去几年质谱技术发展速度已经预示到这一点!2001年,华大基因购买了第一台LCQ质谱,不过短短13年,LCQ出的数据已经惨不忍睹,完全不能用。总而言之,研究与技术相互刺激,不断交错前进。

  Instrument:除仪器硬件外,蛋白质组学研究方法也在不断推陈出新,请介绍一下目前蛋白质组学研究的主流方法有哪些?各有什么优缺点?

  刘斯奇:与基因组数据不同,蛋白质组的质谱数据是世界上最简单的数据,它的第一维代表着质荷比,而第二维没有定义,不同公司有不同的强度表示。这也是为什么需要进一步做MS/MS分析的原因,只有把离子进一步碎裂,产生不同的碎片,才能通过数学方式进行多种组合,从而倒推其所代表的蛋白。从这个意义上讲,蛋白质组学研究很大程度取决于质谱的生物信息学研究,即算法。

  目前,蛋白质数据的解析有两种并行不悖的算法。一种是所谓的DDA(data-dependent acquisition,数据依赖性采集)技术,即鸟枪法。DDA完全依靠基因组信息,在此基因组是个模型,它可以告诉研究者1个基因组可以编码多少个蛋白质序列。试验中,按照此序列对蛋白质进行理论上酶切,得到若干肽段,再进行质谱测定,此时得到的肽段信息与理论信息比对,越接近越好。DDA的缺点在于对于低丰度的碎片离子无能为力,丢失了部分质谱信息。

  另一种是DIA(data-independent acquisition,数据非依赖性采集)技术。DIA将所有的母离子打碎,测定MS/MS。虽然这样质谱信息不会丢失,但同时产生了巨大的数据,这时就需要生物信息学工具来挖掘其中有价值的信息,SWATH、MSE、Skyline就是挖掘DIA信息的商品化工具。就优缺点而言,DIA在数据库建立方面还有很大发展空间,但它的优势是使质谱信号更加丰富,定量的基础更加坚实。

  目前,在蛋白质组学研究中,DDA和DIA两种方法互为补充。

  Instrument:您承担的国家重大科学研究计划项目“蛋白质组海量质谱数据解析及其在人类基因组注释中的应用”即将结题,请您介绍一下该项目研究情况及成果?

  刘斯奇:我承担的这个项目主要涉及的正是生物信息学的工作。基因组测序相对比较成熟,但基因组并不是基因,基因组中只有少部分是基因,从基因组中找出基因这个过程叫基因注释。此前,科学家根据过去的经验及数据进行理论上的基因注释,但这种理论注释并不完全准确。

  这个项目就是从蛋白质组的信息反过来进行基因注释,以实验的方法重新注释和校正原来理论的基因注释,并修改数据库信息。目前,该项目研究发现原来基因组中17%的注释是错误的。

  Instrument:作为中国人类蛋白质组组织的副理事长,您如何评价中国科学家在蛋白质组学研究方面的水平?未来,在此领域,中国科学家有哪些机会?

  刘斯奇:应该说中国的科学家很努力,在蛋白质组学研究方面,中国科学家与国外科学家处在同一水平上;但是另一方面,在研究的引领性和创造性方面,中国科学家还有很长的路要走,而这不是花更多力气或更勤奋就能达到的。

  但同时我认为中国科学家还是有机会的,一方面有很多年轻的科学家、海归科学家加入到蛋白质组学研究中;而另一方面,目前,中国很多相关实验室的硬件条件都优于欧美一般实验室,而且资金资助力度也很大。

  Instrument:最后,请您介绍一下蛋白质组学研究离临床应用还有多远?而蛋白质组学研究面临哪些挑战?

  刘斯奇:蛋白质组研究发现的生物标志物(Biomarker)应用于临床已经有先例,美国食品药品监督管理局(FDA)已经批准了几个与癌症、神经受损等诊断相关的Biomarker。但蛋白质组要大规模应用于临床还有很长的路要走。

  蛋白质组学研究面临的最大挑战是从事此项研究的科学家对学科认识不清晰,不同的人有不同的观点。我个人认为蛋白质组学在现阶段主要是研究工具,而不是独立的学科,蛋白质组学研究要深入下去必须和具体的生物学问题联系在一起。与基因组不同,蛋白质信息与生物功能相关,蛋白质组信息只有渗透到具体生物学问题上才能发挥其优势。

  虽然蛋白质组学兴起于基因组学,但两者有本质上的不同。基因组学有始有终,染色体的数量是有限的,测完就结束了,而一定意义上讲,蛋白质组是“无止境”的,蛋白质要被表达、被修饰,需要在某些信号通路被激活的情况下,才能发生作用,其复杂性不言而喻。从事蛋白质组学研究的人需要清醒认识到这一点,明白自己的责任与努力的方向。

  采访编辑:杨娟

  附录:刘斯奇个人简历

  1994年毕业于德克萨斯大学医学部(University of Texas Medical Branch)生物及人类遗传系,并获得生物及分子生物学博士。1995至1998年初,在贝勒医学院(Baylor College of Medicine)完成了博士后训练。1998年5月被聘为路易维尔大学(University of Louisville)医学院医学系的助理教授。长期以来一直从事基因表达的调控及基因产物、结构与功能的研究,尤其是有关非胰岛素依赖性糖尿病的基因及其调控。1999年参与创建北京华大基因研究中心并任中心副主任,主要负责蛋白质组学平台的建设,特别是生物信息学在蛋白质结构、功能上的应用与基因表达的各种实验系统以及具有基因组特点的功能基因组策略性实验系统的建立。于2002年至今担任中国人类蛋白质组组织的副理事长。目前承担国家973计划、863计划、国家自然科学基金等科研项目10多项,迄今已在国际知名杂志上发表文章50余篇。

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