Die neue C-COMPASS-Software öffnet räumliche Proteomik und Lipidomie für Nicht-Programmierer

Die neue C-COMPASS-Software öffnet räumliche Proteomik und Lipidomie für Nicht-Programmierer

Ein neues Tool, das von Helmholtz München, dem Deutschen Zentrum für Diabetesforschung und der Universität Bonn entwickelt wurde, erleichtert die Anwendung räumlicher Proteomik und Lipidomik – keine Codierung erforderlich. Mit C-COMPASS können Wissenschaftler profilieren, wo sich Proteine ​​und Lipide in Zellen befinden, und verfolgen, wie sich diese Muster als Reaktion auf Krankheiten oder andere Faktoren ändern. Da keine Programmierkenntnisse erforderlich sind, macht die Software räumliche Omics einer größeren Gruppe von Forschern zugänglich.

Behebung aktueller Einschränkungen bei räumlichen Omics

Bestehende Werkzeuge für die räumliche Proteomik weisen häufig Einschränkungen auf. Viele sind nicht in der Lage, mehrere Lokalisierungen einzelner Proteine ​​vorherzusagen oder über verschiedene Zellkompartimente hinweg zu quantifizieren. Darüber hinaus erfordert ihre Verwendung häufig Programmierkenntnisse und es fehlen zugängliche Schnittstellen, was eine breitere Anwendung einschränken kann. Die räumliche Lipidomik blieb aufgrund des Fehlens zuverlässiger Marker für die Lipidlokalisierung eine Herausforderung.

Einführung eines Tools für integrierte räumliche Proteomik und Lipidomie

C-COMPASS wurde entwickelt, um diese methodischen Lücken zu schließen. Die Software verwendet neuronale Netze, um die Lokalisierung mehrerer subzellulärer Proteine ​​vorherzusagen, und bezieht Gesamtproteomdaten ein, um Veränderungen in der Proteinverteilung und der Organellenhäufigkeit zu bewerten. Es umfasst eine grafische Benutzeroberfläche und standardisierte Verarbeitungsschritte zur Unterstützung reproduzierbarer Analysen.

„Mit C-COMPASS wollten wir ein Werkzeug schaffen, das die räumliche Proteomik zugänglicher und einfacher reproduzierbar macht“, sagt Entwickler Daniel Haas.

Zum ersten Mal können wir damit auch die räumliche Lipidomik erforschen, indem wir Proteom- und Lipidomdaten in einem einheitlichen Arbeitsablauf kombinieren. Wir können jetzt zelluläre Atlanten von Organen und Geweben auf kombinierter Proteom- und Lipidom-Ebene erstellen, was es Forschern ermöglicht, viele neue Fragen zu beantworten.“

Dr. Natalie Krahmer, Projektleiterin

Das Forschungsteam nutzte C-COMPASS, um räumliche Proteinverteilungen in humanisiertem Lebergewebe zu untersuchen und untersuchte, wie sich diese Muster unter verschiedenen Stoffwechselbedingungen verändern. Anschließend erweiterten sie den Arbeitsablauf durch die Integration von Proteom- und Lipidomdaten und ermöglichten so erstmals räumliche Lipidomik. Um Lipide zu lokalisieren, kartierten die Forscher sie auf räumlichen Referenzkarten, die aus Proteomikdaten abgeleitet wurden. Dieser Ansatz wurde auf humanisierte Mäuseleberproben angewendet und zeigte Veränderungen in der Lipidverteilung, die mit Stoffwechselstörungen verbunden sind.

Zukünftige Anwendungen und laufende Weiterentwicklung

Das Team plant, C-COMPASS auf eine Vielzahl von Datensätzen anzuwenden, um tiefere Einblicke in dynamische, stoffwechselbedingte Veränderungen in der Proteinlokalisierung zu gewinnen. Sie arbeiten auch daran, die Software weiter zu verbessern – mit Funktionen wie der Unterstützung anderer räumlicher Omics-Methoden, wie etwa der räumlichen Transkriptomik.

Quellen: