Visual Universitätsmedizin Mainz

5. Oktober 2016

Fortschritt im Proteinlabor: Mainzer Wissenschaftler optimieren die exakte Bestimmung von Eiweißen

Meilenstein für die Massenspektrometrie: Internationales Forscherteam ermöglicht, dass unterschiedliche Analysesoftware nahezu einheitliche Ergebnisse bezüglich der Probenzusammensetzung liefert

Eine Körpergewebeprobe in ihrer mengenmäßigen Zusammensetzung zu bestimmen, ist nichts woran Wissenschaftler scheitern. Die moderne Massenspektrometrie macht es möglich. Allerdings liefert bislang unterschiedliche Analysesoftware teilweise verschiedene Ergebnisse. Ein internationales Forscherteam unter Federführung von Prof. Dr. Stefan Tenzer von der Universitätsmedizin Mainz hat jetzt einen Weg gefunden, dieses Manko auszugleichen: Indem sie unterschiedliche Analysesoftware verglichen und modifizierten, haben die Forscher erreicht, dass diese Softwarelösungen nahezu einheitliche Resultate liefern. Davon profitieren weltweit verschiedenste Labore. Denn sie können fortan Ergebnisse einer bestimmten Analysemethode standardisiert auswerten beziehungsweise vergleichen. Das ist bisweilen entscheidend, um bestimmte Krankheiten, wie beispielsweise Krebs, im Körper frühzeitig zu erkennen. Die richtungweisenden Erkenntnisse von Prof. Tenzer und seinem Team hat nun die renommierte Fachzeitschrift Nature Biotechnology veröffentlicht.
Wenn es darum geht, die Ursache einer bestimmten Krankheit herauszufinden, dann sind Proben von Zellen oder Körperflüssigkeiten essentiell. Auch lassen sich Proben nutzen, um neue Marker für Erkrankungen zu entdecken. Doch die Auswertung der Daten ist ein bisweilen schwieriges Unterfangen. Nämlich dann, wenn ein und dieselbe Probe unterschiedliche Ergebnisse liefert. Das kann beispielsweise vorkommen, wenn die Messdaten mit unterschiedlichen Softwareprogrammen analysiert wurden.
Genau hier setzt die Forschung von Prof. Tenzer und seinem Team vom Institut für Immunologie der Universitätsmedizin Mainz an. „Wir wollten einen Weg finden, Proben optimal miteinander vergleichen zu können, auch wenn unterschiedliche Analysesoftware bisweilen verschiedene Ergebnisse liefert“, unterstreicht Prof. Tenzer. Für seine aktuelle Forschungsarbeit verwendete Prof. Tenzer zwei Proben mit genau definierten Mengenverhältnissen. Darüber hinaus entwickelten die zu Tenzers Team gehörenden Bioinformatiker, Dr. Pedro Navarro und Dr. Jörg Kuharev, eine spezielle Software. Damit lassen sich Unterschiede zwischen verschiedenen Auswertungsprogrammen detailliert analysieren. „Mit dieser Software konnten wir nachweisen, dass sich die von verschiedenen Programmen gelieferten Ergebnisse teilweise deutlich unterscheiden“, erklärt Dr. Navarro und Prof. Tenzer ergänzt: „Allein diese Erkenntnis hat das Potential, die Fachwelt aufhorchen zu lassen. Doch wir sind noch einen Schritt weiter gegangen: Die enge Zusammenarbeit mit den Entwicklern der jeweiligen Programme ermöglichte es, die verschiedenen Auswertungsprogramme so zu modifizieren, dass sich deren Ergebnisse gut miteinander vergleichen lassen.“ Dies verbessert die Anwendbarkeit der sogenannten quantitativen Proteomanalyse mittels Massenspektrometrie. Das Proteom definiert die Gesamtheit aller Proteine einer Zelle. „Somit kann die Massenspektrometrie künftig einen noch größeren Nutzen sowohl für die Grundlagenforschung als auch als potentielles ´Diagnosetool´ haben“, so Prof. Tenzer weiter.
„Dieser Fortschritt ist ein Meilenstein für die quantitative Proteomanalyse und macht diese Methode zunehmend interessant als Standardnachweis bei verschiedenen Erkrankungen wie Krebs oder Allergien“, sagt der Wissenschaftliche Vorstand der Universitätsmedizin Mainz, Univ.-Prof. Dr. Ulrich Förstermann, und ergänzt: „Es erfüllt mich mit Stolz, dass Wissenschaftler der Universitätsmedizin Mainz Forschungsprojekte von solcher Tragweite ergebnisorientiert realisieren.“
Die wegweisenden Ergebnisse wurden im Rahmen der Technologieplattform "Quantitative Proteomanalytik" des Forschungszentrums für Immuntherapie (FZI) der Johannes Gutenberg-Universität Mainz (JGU) gewonnen. „Dieser Erfolg demonstriert die Notwendigkeit der Bündelung von Expertisen in Technologieplattformen an der Universitätsmedizin. Ohne zentrale Unterstützung sind Erfolge wie dieser in der heutigen Zeit kaum mehr realisierbar“, führt Univ.-Prof. Dr. Hansjörg Schild, Direktor des Instituts für Immunologie und langjähriger Sprecher des FZI aus.
Die Mainzer Wissenschaftler um Prof. Tenzer haben die Methode der quantitativen Eiweißbestimmung mittels Massenspektrometrie im Laufe der letzten Jahre mehrfach verbessert. Diese Methode weist in Proben von Zellen, Geweben oder Flüssigkeiten des Körpers bestimmte Eiweiße nach, die entweder besonders häufig, selten oder gar nicht vorkommen. „Die jahrelange Arbeit innerhalb der Technologieplattform, insbesondere im Rahmen internationaler Kooperationen ermöglichte einen Quantensprung im Hinblick auf die Zuverlässigkeit der proteomanalytischen Massenspektrometrie“, erläutert Prof. Tenzer.

Originalveröffentlichung:
„A multicenter study benchmarks software tools for label-free proteome quantification“
Pedro Navarro1,11, Jörg Kuharev1,11, Ludovic C Gillet2, Oliver M. Bernhardt3, Brendan MacLean4, Hannes L. Röst2, Stephen A. Tate5, Chih-Chiang Tsou6, Lukas Reiter3, Ute Distler1, George Rosenberger2,7, Yasset Perez-Riverol8, Alexey I. Nesvizhskii6,9, Ruedi Aebersold2,10, Stefan Tenzer1

1 Institute for Immunology, University Medical Center of the Johannes-Gutenberg University Mainz, Mainz, Germany
2 Department of Biology, Institute of Molecular Systems Biology, Eidgenoessische Technische Hochschule (IMSB-ETH) Zurich, Zurich, Switzerland
3 Biognosys AG, Schlieren, Switzerland
4 Department of Genome Sciences, University of Washington, Seattle, Washington, USA
5 AB Sciex, Concord, Ontario, Canada
6 Department of Computational Medicine and Bioinformatics, University of Michigan, Ann Arbor, Michigan, USA
7 PhD Program in Systems Biology, University of Zurich and Eidgenoessische Technische Hochschule (ETH) Zurich, Zurich, Switzerland
8 European Molecular Biology Laboratory, European Bioinformatics Institute (EMBL-EBI), Hinxton, UK
9 Department of Pathology, University of Michigan, Ann Arbor, Michigan, USA
10 Faculty of Science, University of Zurich, Zurich, Switzerland
11 These authors contributed equally to this work.
http://dx.doi.org/10.1038/nbt.3685
http://www.nature.com/nbt/index.html

Pressemitteilung Fortschritt im Proteinlabor (Pdf , 60,6 KB)