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 20-14-00229

НазваниеПоиск специфического отклика клеток человека на лекарственное воздействие: новые инструментальные и вычислительные методы химической протеомики

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 №45 - Конкурс 2020 года «Проведение фундаментальных научных исследований и поисковых научных исследований отдельными научными группами»

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

Ключевые слова протеомика, масс-спектрометрия, биоинформатика, клеточный стресс, рак яичников, химиотерапия, термическая денатурация белков, белковые взаимодействия, белковые комплексы

Код ГРНТИ34.15.00


 

ИНФОРМАЦИЯ ИЗ ЗАЯВКИ


Аннотация
Полнопротеомный и таргетный анализ количественного содержания белков в тканях или физиологических жидкостях, основанный на масс-спектрометрии, является одним из ключевых источников информации о механизмах жизнедеятельности клеток в условиях лекарственного воздействия, влияния внешних факторов, или изменений физиологического состояния (PMID: 27629641). Реализация методов такого анализа в рутинной практике биомедицинских исследований позволяет находить новые подходы к решению таких фундаментальных проблем медицины, как ранняя диагностика различных форм тяжелых заболеваний, прогностический мониторинг эффективности терапевтического воздействия, а также поспособствует развитию персонализированных подходов к разработке и подбору лекарственных препаратов для высокоселективного воздействия на определенные группы клеток, например, злокачественных (PMID: 30790462; PMID: 31561483). Одной из наиболее интересных, и в то же время требующих глубокого анализа, научных гипотез является предположение о том, что отклик клеток в ответ на внешнее или терапевтическое воздействие, является, в той или иной степени, персонализированным, что подразумевает соответствующий индивидуальный подход к подбору лекарственных препаратов и их молекулярных мишеней на клеточном уровне (PMID: 26905403). Кроме того, в последнее время высказываются предположения и получены экспериментальные данные о том, что то же самое лекарственное воздействие не ограничивается молекулярными мишенями, на которые оно было направлено, и включает другие белки клеток, вовлеченные в соответствующие каскады внутри- и межклеточных белок-белковых взаимодействий, с которыми могут быть связаны не только побочные эффекты или резистентность (PMID: 2426937), но даже и сам механизм терапевтического эффекта (PMID:28337968; PMID: 31511426; PMID: 31624635). Ответы на эти вопросы могут быть получены методами химической протеомики и требуют интенсивных исследований протеомов клеток, подверженных патологическому процессу, в условиях химиотерапевтического стресса, разработки экспериментальных и биоинформатических методов и подходов к выявлению критически важных для этих процессов белок-белковых взаимодействий и функциональной роли протеоформ, играющих в них ключевую роль (PMID: 29339928). Вместе с тем, соответствующие протеомные методы и подходы в этой области, несмотря на интенсивные и многочисленные усилия научного сообщества в последние годы, находятся в настоящее время на начальной стадии своего развития (PMID: 28840552; PMID: 27629641). Предлагаемые в проекте исследования будут сфокусированы в следующих областях современной протеомики: химическая и количественная протеомика, таргетный хроматомасс-спектрометрический количественный анализ. Объектом исследований в проекте будут клеточные линии рака яичников панели ATCC, образцы плазмы крови пациентов со злокачественными и доброкачественным опухолями яичников, а также стандартные опухолевые клеточные линии, in vitro подверженные воздействию химиотерапевтическими препаратами платиновой группы. Конкретные задачи проекта будут включать выявление белков, участвующих в ключевых взаимодействиях, ответственных за отклик клеток на воздействие, выяснение возможной роли посттрансляционных модификаций в изменении функций этих белков в злокачественных клетках, идентификация коррелированных посттрансляционных модификаций и измерение их количественного профиля. Недавнее развитие экспериментальных и биоинформатических технологий глубокого анализа протеомов клеток позволяет вплотную подойти к решению поставленных задач на более высоком качественном уровне. К подходящим для этого методам относятся масс-спектрометрия высокого разрешения, предсказательная хроматография, обработка больших данных, поиск и идентификация белков с использованием протеомных поисковых машин, анализ уровня ложных идентификаций и др. Проект будет реализован с использованием самого современного оборудования для полнопротеомного анализа на основе орбитальных ионных ловушек Орбитрэп последнего поколения, а также разработок научного коллектива в области разделения сложных смесей пептидов и оценки качества получаемых протеомных данных (предсказательная хроматография биомакромолекул BioLCCC, метод оптимизации фракционирования смесей FractionOptimizer, утилита контроля качества хроматомасс-спектрометрических данных протеомного анализа viQC), вычислительной протеомики для обработки протеомных данных, включая поисковую протеомную машину IdentiPy, платформу Scavager для валидирования результатов поиска), программное обеспечение AA_stat для поиска и локализации модифицированных аминокислотных остатков в белках, разработанную и поддерживаемую коллективом в последние годы биоинформатическую библиотеку Pyteomics для создания специализированных стратегий работы с протеомными данными, а также метод полнопротеомного экспресс-анализа DirectMS1. В рамках реализации проекта, эти и другие подходы, а также вычислительные ресурсы, получат дальнейшее развитие в контексте анализа взаимодействий лекарственных соединений со всеми белками клеточных протеомов с использованием методов химической протеомики на основе термического протеомного профилирования. В реализации проекта будет участвовать коллектив исполнителей с многолетним опытом работы в области биологической масс-спектрометрии и предсказательной хроматографии, биоинформатики, протеомики и протеогеномики. Работы коллектива публикуются в последние годы в ведущих международных изданиях в области протеомики, масс-спектрометрии и аналитической химии (всего 46 статей опубликовано за последние пять лет в изданиях, индексируемых в Web of Science), а исполнители проекта неоднократно выступали с устными и приглашенными докладами на международных и всероссийских конференциях. Также научный коллектив неоднократно и успешно участвовал в сравнительных тестах методик и биоинформатических ресурсов для полнопротеомного анализа, включая идентификацию и количественный анализ протеоформ, проводимых международной ассоциацией биоаналитических центров коллективного пользования ABRF (PMID: 29977167). В работе над проектом будут принимать участие студенты и аспиранты высших учебных заведений.


 

ОТЧЁТНЫЕ МАТЕРИАЛЫ


 

Публикации

1. Соловьева Е.М., Мошковский С.А., Горшков М.В. Identification-Free Control over the Precursor Isotopic Mass Misassignment in Orbitrap-Based Proteomics Journal of the American Society for Mass Spectrometry (год публикации - 2020)
10.1021/jasms.0c00281


 

Публикации

1. Ву К., Горшков М.В., Пашатолич Л. Towards increasing the performance of FTICR-MS with signal detection at frequency multiples: Signal theory and numerical study International Journal of Mass Spectrometry, 469, 116669 (год публикации - 2021)
10.1016/j.ijms.2021.116669

2. Левицкий Л.И., Бубис Ю.А., Горшков М.В., Тарасова И.А. AA_stat: Intelligent profiling of in vivo and in vitro modifications from open search results Journal of Proteomics, 248, 104350 (год публикации - 2021)
10.1016/j.jprot.2021.104350

3. Иванов М.В., Бубис Ю.А., Горшков В.,Абдрахимов Д.А., Кжельсен Ф., Горшков М.В. Boosting MS1-only Proteomics with Machine Learning Allows 2000 Protein Identifications in Single-Shot Human Proteome Analysis Using 5 min HPLC Gradient Journal of Proteome Research, 20 (4), 1864-1873 (год публикации - 2021)
10.1021/acs.jproteome.0c00863

4. Габдрахманов И.Т., Горшков М.В., Тарасова И.А. Proteomics of Cellular Response to Stress: Taking Control of False Positive Results Biochemistry (Moscow), 86 (3), 338-349 (год публикации - 2021)
10.1134/S0006297921030093


 

Публикации

1. Абдрахимов Д.А., Бубис Ю.А., Горшков В., Кжельсен Ф., Горшков М.В,, Иванов М.В. Biosaur: An open-source Python software for liquid chromatography–mass spectrometry peptide feature detection with ion mobility support Rapid Communications in Mass Spectrometry, e9045 (год публикации - 2021)
10.1002/rcm.9045

2. Федоров И.И., Линева В.И., Тарасова И.А., Горшков М.В. Mass Spectrometry-Based Chemical Proteomics for Drug Target Discoveries Biochemistry (Moscow), 87, 9, 983-994 (год публикации - 2022)
10.1134/S0006297922090103

3. Соловьева Е.М., Бубис Ю.А., Тарасова И.А., Лобас А.А., Иванов М.В., Назаров А.А., Шутков И.А., Горшков М.В. On the Feasibility of Using an Ultra-Fast DirectMS1 Method of Proteome-Wide Analysis for Searching Drug Targets in Chemical Proteomics Biochemistry (Moscow), 87, 11, 1342-1353 (год публикации - 2022)
10.1134/S000629792211013X