КАРТОЧКА ПРОЕКТА ФУНДАМЕНТАЛЬНЫХ И ПОИСКОВЫХ НАУЧНЫХ ИССЛЕДОВАНИЙ,
ПОДДЕРЖАННОГО РОССИЙСКИМ НАУЧНЫМ ФОНДОМ

Информация подготовлена на основании данных из Информационно-аналитической системы РНФ, содержательная часть представлена в авторской редакции. Все права принадлежат авторам, использование или перепечатка материалов допустима только с предварительного согласия авторов.

 

ОБЩИЕ СВЕДЕНИЯ

---

Номер проекта 21-74-10128

НазваниеИсследование динамики изменений профилей протеомов раковых клеток в условиях интерферонового воздействия методами высокопроизводительной хроматомасс-спектрометрии

Руководитель Иванов Марк Витальевич, Кандидат физико-математических наук

Организация финансирования, регион Федеральное государственное бюджетное учреждение науки Федеральный исследовательский центр химической физики им. Н.Н. Семенова Российской академии наук , г Москва

Конкурс №61 - Конкурс 2021 года «Проведение исследований научными группами под руководством молодых ученых» Президентской программы исследовательских проектов, реализуемых ведущими учеными, в том числе молодыми учеными

Область знания, основной код классификатора 04 - Биология и науки о жизни; 04-202 - Протеомика; структура и функции белков

Ключевые слова протеомика, белки, пептиды, идентификация, количественный анализ, биоинформатика, масс-спектрометрия, хроматография, динамическая протеомика

Код ГРНТИ34.15.00

---

 

ИНФОРМАЦИЯ ИЗ ЗАЯВКИ

---

Аннотация
Протеомный анализ клеток, тканей или физиологических жидкостей позволяет выявлять детали сложных процессов, протекающих на клеточном уровне. Анализ каскадов внутриклеточных белок-белковых взаимодействий дает возможность выявлять ассоциированные с патологией взаимодействия с непосредственным выходом на обнаружение новых мишеней лекарственного воздействия и прогностических биомаркеров заболевания. Таким образом, важной задачей протеомного анализа должно быть количественное измерение динамики концентраций белков в процессе формирования отклика на то, или иное воздействие. Важность этой задачи связана с тем, что время активности каскадов белок-белковых взаимодействий может существенным образом отразиться на функциональных свойствах белков. Один из примеров ключевых для жизнедеятельности клетки каскадов — ответ интерферонов I типа, который является основным защитным механизмом клеток на воздействие внутриклеточных патогенов, в особенности вирусов, индуцирующих транскрипцию сотен интерферон-зависимых генов. Поскольку интерфероны I типа, как и многие другие цитокины, может выступать в двух противоположных ролях, а именно отвечать за противо- и провоспалительные процессы, то его роль в организме во многом определяется временем его воздействия [Crow et al., Lupus Sci. Med. 2019]. Кроме того, большое количество аутоиммунных заболеваний и хронических воспалительных процессов связаны непосредственно с нарушением кинетики интерфероновых ответов [Bengtsson et al., Best Pract. Res. Clin. Rheumatol., 2017; Rönnblom L et al., Curr. Opin. Rheumatol. 2013]. Поэтому определение каскадов белок-белковых взаимодействий, активирующиеся в различные временные промежутки после обработки интерфероном, может пролить свет на молекулярные процессы, приводящие к изменению функциональных последствий действия интерферонов I типа. При этом, несмотря на огромный массив данных об интерфероновом отклике клеток на уровне транскриптома, изменения, происходящие на протеомном уровне до сих пор остаются слабоизученными, как и собственно молекулярные механизмы формирования иммунного клеточного ответа [Kerr et al., Genome Biol. 2020; Suhre et al., Nature Rev. Gen. 2020]. Получение данных об изменении экспрессии белков на уровне всего протеома в динамике развития такого отклика необходимо для понимания его молекулярных механизмов. Основным препятствием в решении поставленной задачи проекта является необходимость построения временной зависимости изменения профиля протеома на статистически значимой выборке биологических образцов. Так изучение протеома одной клеточной линии в 10 временных точках после воздействия подразумевает анализ 100 клеточных лизатов (10 точек х 2 (обработка и контроль) х 5 биологических реплик) что при существующей производительности стандартных методов полнопротеомного анализа, представляется крайне инструментально затратной задачей [Baker et al. Genome Meth. 2012; Gillet et al., Annu. Rev. Anal. Chem. 2016]. Действительно, если говорить о полнопротеомном анализе, то существующие стандартные экспериментальные подходы с использованием тандемной масс-спектрометрии с глубиной анализа порядка нескольких тысяч белков подразумевает использование длительного, до нескольких часов хроматографического разделения гидролизатов белковых экстрактов клеток, и во многих случаях использование предварительного фракционирования пробы. Таким образом, один только хроматомасс-спектрометрический полнопротеомный анализ 100 проб будет занимать порядка нескольких недель. Кроме того, для построения статистически достоверной временной развертки количественных изменений протеома в условиях воздействия необходим анализ нескольких биологических моделей. Понятно, что задача построения временной развертки количественных изменений протеома в условиях воздействия, в рамках существующих инструментальных методов практически невозможна, либо требует крайне затратных мультиплексных подходов на основе изобарных меток, реализуемых в последние годы [Pappireddi, et al., Chembiochem 2019; Bathla et al., Sci. Rep.2020]. Таким образом, современный протеомный анализ направлен, и, более того, способен на количественные измерения небольшого числа временных точек воздействия на уровне всего протеома, обезличенно объединяя совокупность всех одновременно идущих внутриклеточных взаимодействий. Предлагаемые в проекте исследования направлены на решение проблемы количественного картирования клеточных протеомов на временной развертке в десятки точек в процессе формирования клеточного ответа на воздействие, включая получение профилей нескольких сотен протеомов, отражающих изменения в клетках по мере воздействия. Для решения проблемы предлагается использование метода высокопроизводительного полнопротеомного анализа на основе масс-спектрометрии высокого разрешения, включающего как инструментальные разработки, так и исследования в области вычислительной и количественной протеомики. В частности, в реализации проекта планируется использование последних разработок коллектива -- новых методов высокопроизводительной обработки данных протеомного анализа на основе алгоритмов машинного обучения, определения количественного содержания идентифицируемых белков и определения статистически значимых изменений в уровне их экспрессии, а также адаптация для решения поставленных задач нового метода идентификации белков с использованием ультракоротких градиентов. Объектом исследований и работ в рамках проекта будут являться клеточные линии глиобластомы человека, характеризующихся разной степенью чувствительности к обработке интерфероном (предполагается использование двух коммерческих клеточных линии U251-MG и DBTRG-05MG). С помощью предложенных подходов в проекте будет измерена динамика клеточного ответа на воздействие интерфероном на уровне всего протеома. Мультиформная глиобластома является частым и одним из наиболее агрессивных онкологических заболеваний, которое практически не поддается лечению классическими методами, с довольно быстрым развитием резистентности к используемой терапии. Такое поведение заболевания требует глубокого понимания фундаментальных механизмов функционирования иммунной системы злокачественных клеток и выявлении сигнальных каскадов белок-белковых взаимодействий, в первую очередь относящихся к интерферон-регулируемым каскадам, регулирующих клеточный отклик на внешнее (химиотерапевтическое, патогенное и др.) воздействие [Wen P.Y et al, N Engl J Med. 2008]. Также в проекте планируется изучение условно нормальных клеток глиального происхождения (астроцитов) для определения белков, изменяющих свою экспрессию в злокачественных клетках по сравнению с нормой в процессе взаимодействия с интерфероном. Полученные таким образом данные о динамике молекулярного ответа злокачественных клеток на воздействие интерфероном могут создать предпосылки для поиска белковых маркеров для предсказания эффективности используемых подходов к терапии глиобластомы, включая новые методы на основе онколитических вирусов или стволовых клеток [Benmelouka et al. Int.J. Mol. Sci. 2021; Wang et al. Neurosurg Focus. 2021; Wollmann et al, Cancer journal, 2012; Tarasova et al, Onotarget, 2018]. Полученные в рамках проекта данные, а также развитые методы и подходы могут быть использованы широким кругом ученых для определения отклика на интерферон в других клеточных моделях, а также для изучения динамики воздействия других химических и биологических реагентов. Научный коллектив проекта обладает существенным опытом работы с клеточными культурами, проведения хроматомасс-спектрометрических экспериментов, разработки биоинформатических ресурсов и обработки биологических данных. За последние пять лет членами коллектива были опубликованы в соавторстве 43 статьи в международных протеомных изданиях, индексируемых в Web of Science, Scopus и PubMed. Кроме того, исполнители проекта неоднократно выступали с устными и приглашенными докладами на международных и всероссийских конференциях. В работе над проектом будут принимать участие студенты и аспиранты высших учебных заведений.

---

 

ОТЧЁТНЫЕ МАТЕРИАЛЫ

---