Создание общей карты модификаций белков ассоциированных с нейродегенеративными заболеваниями

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 23-45-00012

НазваниеСоздание общей карты модификаций белков ассоциированных с нейродегенеративными заболеваниями

Руководитель Горшков Михаил Владимирович, 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 №74 - Конкурс 2022 года «Проведение фундаментальных научных исследований и поисковых научных исследований международными научными коллективами» (NSFC)

Область знания, основной код классификатора 05 - Фундаментальные исследования для медицины; 05-401 - Молекулярная и клеточная медицина

Ключевые слова протеомика, болезнь Альцгеймера, белки, посттрансляционные модификации, РНК редактирование, сплайсинг, базы данных, поисковая протеомная машина

Код ГРНТИ76.03.31

ИНФОРМАЦИЯ ИЗ ЗАЯВКИ

Аннотация
Посттрансляционные модификации (PTM) и одноаминокислотные полиморфизмы (SAAP) регулируют функции белков и являются основным механизмом формирования молекулярного облика клеточных протеомов, включая и фенотип различных заболеваний человека. Еще одним важным механизмом клеточного развития, ответственным за разнообразие протеомов и регулирования внутриклеточных процессов, связанных с развитием заболеваний, являются альтернативный сплайсинг (AS) и редактирование РНК. Составление молекулярной карты таких модификаций на уровне полного протеома клеток, особенно тех из них, которые имеют отношение к тем или иным заболеваниям, даст возможность исследовать весь спектр функциональных вариаций белков, выяснять молекулярные механизмы, лежащие в основе патогенеза, и разрабатывать персонализированные терапевтические подходы к лечению. На пути составления таких карт существует ряд нерешенных фундаментальных и технических проблем: существующие алгоритмы поиска модификаций дают слишком много ложно-положительных идентификаций, что не позволяет составлять списки соответствующих белков с достаточным уровнем достоверности; алгоритмы, используемые для осуществления такого поиска обладают многими ограничениями, которые могут приводить к ошибочным результатам и выводам, например, не учитывая посттранскрипционные изменения последовательностей белков; поиск модификаций, для их надежного ассоциирования с заболеваниями, должен осуществляться для статистически значимого количества образцов, полученных для больших групп пациентов, что, в свою очередь диктует необходимость разработки высокопроизводительных алгоритмов поиска и использования вычислительных мощностей высокой пропускной способности для завершения таких поисков в разумные сроки. Основной задачей данного проекта, предложенного научными коллективами из Университета Чжэнчжоу и Института энергетических проблем химической физики им. В.Л. Тальрозе, является создание первой полнопротеомной карты модификаций аминокислотных последовательностей белков, ассоциированных с болезнью Альцгеймера (БА). Научный коллектив из КНР работает в одном из самых больших медицинских учреждений страны. Коллектив специализируется на клинической протеомике и поиске модификаций белков, а также наработал в последние годы одну из крупнейших коллекций полнопротеомных данных, относящихся к нейродегенеративным заболеваниям, включая болезнь Альцгеймера. Масштаб этих данных, а также экспериментальные и вычислительные ресурсы, доступные коллективу, позволяют в рамках проекта разработать биоинформатический конвейер для высокопроизводительного полнопротеомного поиска, проверки и каталогизации модифицированных последовательностей белков, характерных для исследуемого заболевания. Российский научный коллектив имеет опыт разработки биоинформатических протеомных ресурсов, реализующих алгоритмы машинного обучения для обработки больших массивов протеомных данных, поиска модифицированных остатков в последовательностях, проверки и анализа результатов поиска, а также разработки протеогеномных конвейеров для полнопротеомного поиска посттранскрипционных изменений в последовательностях белков. Для достижения основных целей проекта, научными коллективами запланировано решение следующих конкретных задач: (1) разработка алгоритмов полнопротеомного анализа разностей масс между кодирующими и обнаруженными в эксперименте аминокислотными остатками, использующих наборы комплементарных критериев их валидации, таких как изотопные распределения спектров пептидов в области больших масс, пропуски гидролиза белков, влияние модификаций соседних остатков в последовательностях и др.; (2) разработка алгоритмов кластеризации измеренных разностей масс пептидов в протеомах, полученных для больших выборок образцов; (3) разработка стратегий поиска для различения модификаций остатков в последовательностях in vivo и химических аддуктов in vitro, образуемых в процессе пробоподготовки; (4) создание карты модификаций белков, ассоциированных с БА; (5) проведение анализа сигнальных каскадов белок-белковых взаимодействий, активируемых дифференциально регулируемыми модифицированными белками, специфичными для БА, и (6) экспериментальная валидация найденных новых модификаций белков, ассоциированных с БА. В целом, коллективы из КНР и РФ представляют идеальное сочетаний экспертиз и предварительных наработок для достижения целей проекта и получения результатов, которые дадут исследователям в области биомедицины новые инструменты для понимания механизмов развития болезни Альцгеймера на уровне посттрансляционных и посттранскрипционных изменений последовательностей белков. Результаты проекта будут опубликованы в международных изданиях, предоставлены разработчикам протеомного программного обеспечения в виде ресурсов открытого кода, а также размещены в общедоступных депозитариях протеомных данных.

ОТЧЁТНЫЕ МАТЕРИАЛЫ

Публикации

1. Левицкий Л.И., Иванов М.В., Гончаров А.О., Ключникова А.А., Бубис Ю.А., Лобас А.А., Соловьева Е.М., Пятницкий, Овчинников Р.К., Кухарский М.С., Фарафонова Т.Е., Новикова С.Е., Згода В.Г., Тарасова И.А., Горшков М.В., Мошковский С.А. Massive Proteogenomic Reanalysis of Publicly Available Proteomic Datasets of Human Tissues in Search for Protein Recoding via Adenosine-to-Inosine RNA Editing Journal of Proteome Research, 22, 6, 1695–1711 (год публикации - 2023)
10.1021/acs.jproteome.2c00740

2. Иванов М.В., Копейкина А.С., Горшков М.В. Reanalysis of DIA data Demonstrates the Capabilities of MS/MS-Free Proteomics to Reveal New Biological Insights in Disease-Related Samples Journal of the American Society for Mass Spectrometry, 35(8), 1775-1785 (год публикации - 2024)
10.1021/jasms.4c00134

Аннотация результатов, полученных в 2024 году
Основной задачей данного проекта является создание полнопротеомной карты модификаций аминокислотных последовательностей белков, включая посттрансляционные модификации (ПТМ), одноаминокислотные замены, события альтернативного сплайсинга и РНК редактирования, ассоциированных с болезнью Альцгеймера (БА). В рамках решения этой задачи, научным коллективом разрабатываются биоинформатические программно-аналитические ресурсы и экспериментальные подходы для высокопроизводительного полнопротеомного поиска, проверки и каталогизации модифицированных последовательностей белков, характерных для данной патологии. Работа над проектом в 2024 г. велась по следующим основным направлениям: (1) разработка биоинформатических ресурсов и программных средств, а также осуществление поиска посттрансляционных модификаций, продуктов одноаминокислотных замен и событий альтернативного сплайсинга в экспериментальных данных консорциумных исследований БА; (2) аннотирование результатов поиска и создание карты модификаций, ассоциированных с БА, а также функциональный анализ модифицированных белков; и (3) реализация экспериментальной программы проекта, в рамках которой были осуществлены работы по созданию и оптимизации методики обогащения фосфорилированных пептидов протеолитических смесей и полнопротеомный анализ образцов мозга моделей неврологических заболеваний (Альцгеймер и Паркинсон) с целью подтверждения результатов анализа данных консорциумных исследований. Также, в рамках работ по проекту были разработаны и протестированы на экспериментальных данных исследований неврологических заболеваний методы поиска дифференциально экспрессированных белков, ассоциированных с патологией, основанные на анализе масс-спектров первого уровня МС1. В отчетный период 2024 года были получены следующие основные результаты в рамках этих направлений исследований: - осуществлен поиск посттрансляционных модификаций, событий альтернативного сплайсинга и продуктов одноаминокислотных замен в больших данных консорциумных исследований болезни Альцгеймера банка данных депозитария Synapse, а также, дополнительно, протеомных исследований Каролинского института и Университета Эмори; - созданы карты альтернативного сплайсинга и одноаминокислотных замен в последовательностях белков, ассоциированных с различной степенью развития патологии; - получены результаты сравнительного анализа карт посттрансляционных модификаций, включая их локализацию с использованием развиваемой научным коллективом проекта платформы AA_stat и осуществлено сравнение с результатами, полученными с использованием платформы OpenDelta, разработанной коллективом партнерского проекта из Университета Чжэнчжоу; - разработан новый подход к различению посттрансляционных модификаций in vivo от химических модификаций in vitro, специфичных для протеомного анализа, а также создана методика кросс-валидации ПТМ и одноаминокислотных замен с использованием моделей предсказания хроматографических времен удерживания идентифицированных пептидов и профилей соответствующих масс-спектров фрагментации, основанных на алгоритмах глубокого машинного обучения; - разработана и протестирована методика обогащения фосфорилирования в протеолитических смесях, полученных для протеомов моделей болезни Альцгеймера и Паркинсона, для которых также наработаны экспериментальные данные полнопротеомного хроматомасс-спектрометрического анализа с использованием информационно-независимого метода (DIA); - разработана методика выявления дифференциально регулируемых белков в данных экспрессионного протеомного анализа на основе информационно-независимого метода DIA с использованием масс-спектров первого уровня МС1 и созданного научным коллективом проекта поискового алгоритма DirectMS1Quant, которая была протестирована на массиве данных протеомных исследований множественной системной атрофии Копенгагенского университета и Суджоунского центра системной медицины. Результаты тестирования методики опубликованы научным коллективом в 2024 году. - разработаны новые программные ресурсы проекта, включая утилиты выявления мотивов аминокислотных последовательностей для посттрансляционных модификаций, программа TMTCrunch (https://codeberg.org/makc/tmtcrunch) для анализа протеомных данных, полученных в режиме мультиплексинга образцов меченных изобарными метками TMTplex с акцентом на идентификацию протеоформ белков, а также программа для визуализации профиля посттрансляционных модификаций белков и анализа конкуренции ПТМов различного типа за одну и ту же локализацию в белке. При работе над проектом в 2024 году были разработаны и поддерживались следующие программные средства и биоинформатические ресурсы, доступные в сети Интернет для исследователей в области протеомики и биоинформатики, включая: - https://github.com/SimpleNumber/aa_stat - биоинформатическая платфоррма открытого кода AA_stat для профилирования сдвигов масс, связанных с модификацией пептидов, идентификации и локализации ПТМ (версии 2.6 от 05.09.2024 и 2.6.1 от 19.11.2024); - https://github.com/levitsky/pyteomics - библиотека функций открытого кода для работы с протеомными данными. В отчетный период осуществлялась поддержка и обновления библиотеки, включающие возможности работы со сдвигами масс, получаемыми в результате открытого поиска модификаций пептидов, и их сопоставления с базой посттрансляционных модификаций Unimod (версии 4.7 от 05.02.2024, 4.7.2 от 26.04.2024). Результаты второго года реализации проекта опубликованы в издании первого квартиля, индексируемого международными наукометрическими системами Web of Science и Scopus, двух статьях посланных в печать, а также представлены в 12 презентациях на международных и российских конференциях, включая 2 приглашенных, 7 устных доклада и 3 стендовых докладов.

Публикации