JP2007248476A - 生物学的試料におけるアップレギュレーションおよびダウンレギュレーションされたタンパク質の特徴付けに対するプロテオーム解析 - Google Patents
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Abstract
【解決手段】アップレギュレートされるかまたはダウンレギュレートされるかのいずれかであって、そして影響を受けた細胞と影響を受けていない細胞とを区別する影響を受けたタンパク質、またはインビトロまたはインビボで処理されるかまたは病理学的に影響を受けているいずれかである影響を受けたタンパク質から分泌されたタンパク質の、定性的変化または定量的変化を同定または特徴づける方法。
【選択図】なし
Description
発明の分野
分子生物学およびコンピューター画像解析の分野における本発明は、診断的もしくは治療的適用のために、影響を受けたまたは影響を受けていない状態においてアップまたはダウンレギュレーションされる細胞性および分泌性タンパク質および/または核酸を特徴づけるために、生物、器官、組織、生検、一次培養、二次培養または樹立した培養細胞株および体液(血清、血漿、脳脊髄液、尿など、または培養培地)(以下、「細胞」と称する)のプロテオーム(proteome)を解析するための方法およびコンピューターシステムに関する。また、そのような方法またはコンピューターシステムを使用して特徴づけたタンパク質、ならびにペプチドフラグメント、およびタンパク質またはフラグメントをコードする核酸もまた、診断的適用における使用のために提供される。
タンパク質および二次元ゲル電気泳動。 二次元ゲル電気泳動(2-DGE)は、タンパク質混合物の分離のための特に有効な手段である。細胞タンパク質抽出物がゲルにのせられ、そして個々のタンパク質が、まず電荷により、次いで大きさにより分離される。その結果は、各々が通常、単一のタンパク質である1000〜5000スポットほどの多くの特徴的な写真となる。解像度は、ゲルサイズを大きくすること、ならびに放射性標識法、銀染色を使用し、そしてゲルの厚さを1.5mm以下の厚さまで減少させて感度を増強させることにより改善し得る。Jungblutら、Journal of Biotechnology 41: 111-120 (1995)は、5000までのタンパク質スポットが、大きさ23×30cmのゲル上でマウス脳細胞抽出物から泳動されたということを報告している。
(1)アップレギュレートされるかまたはダウンレギュレートされるかのいずれかであって、そして影響を受けた細胞と影響を受けていない細胞とを区別する影響を受けたタンパク質、またはインビトロまたはインビボで処理されるかまたは病理学的に影響を受けているいずれかである影響を受けたタンパク質から分泌されたタンパク質の、定性的変化または定量的変化を同定または特徴づける方法であって、該細胞が、特定の細胞タイプの試料、細胞株、組織、または病理学的試料に由来し、該試料は、該影響を受けないかまたは影響を受けたタンパク質を含む2次元ゲル電気泳動(2DGE)ゲルを提供するために2DGEに供され、該方法が、
(1)少なくとも1つのタンパク質を含む該電気泳動ゲルの新しい画像を捕獲する工程であって、ここで、該新しい画像が、少なくとも1つのタンパク質に対応する多数の新しい画像スポットを含み、各新しい画像スポットが、積分した光学密度パーセント(IOD%)および位置を有する、工程;および
(2)該新しい画像を分析するために使用されるマスター合成画像を生成する工程であって、ここで、該マスター合成画像が、多数のマスター混成スポットデータリストを含み、各マスター混成スポットデータリストが、少なくともIOD%および位置によって規定される、工程;
(3)マスター混成スポットデータリストを生成する工程であって、ここで、該マスター混成スポットデータリストが、該多数のマスター混成スポットデータリストの各々の少なくとも位置、IOD%、スポット数、および飽和値を含む、工程、を包含し、
ここで、該マスター混成スポットデータリストまたはマスター合成画像は、必要に応じて少なくとも1つの該タンパク質の少なくとも1つの特徴をさらに含み、該特徴が、pI、分子量、各スポットについての位置および定量的データについての信頼性係数、形状情報、局所的バックグラウンドレベル、アミノ酸配列、質量スペクトル、およびタンパク質修飾を含む群より選択される、を含む方法。
(2)項目1に記載の方法であって、
(4)データベースを生成する工程であって、該データベースが、分析される試料のタイプ;細胞のタイプ;生物のタイプ;その症状、病気または感染、および程度のタイプ;生物の処理のタイプおよび量;該データベース中のタンパク質のタイプ;該タンパク質の特徴づけまたは同一性;該試料が収集されそして処理される様式;該試料または該タンパク質で行われる実験のタイプ;および該データベースに既に存在する情報のタイプからなる群より選択される情報を含む、工程、
をさらに包含する、方法。
(3)項目1に記載の方法であって、
(5)前記新しい画像を前記マスター合成画像と位置合わせさせる工程、
をさらに包含する、方法。
(6)前記マスター混成スポットデータリストからアンカー点のセットを選択する工程、
をさらに包含する、方法。
(5)項目4に記載の方法であって、
(7)対応するアンカー点の位置の位置耐性内である位置を有し、そして対応するアンカー点のIOD%のIOD%耐性内であるIOD%を有する、新しい画像スポットを検出する工程、および適合した新しい画像スポットのセットを形成するために該対応するアンカー点に該検出された新しい画像スポットを適合させる工程、
をさらに包含する、方法。
(6)項目5に記載の方法であって、
(8)前記マスター合成画像においておよび前記新しいゲル画像において同じ数のスポットを連結するベクトルのセットを算出する工程;および各ベクトルについて長さおよび角度を決定する工程、
をさらに包含する、方法。
(7)項目6に記載の方法であって、
(9)ベクトルの差分のセットを形成するために適合した新しい画像スポットのセットのそれぞれについてベクトルの差分を算出する工程、および該ベクトルの差分が、適合されていない新しい画像スポットのセットを形成するために該ベクトルの差分のセット内の最大のベクトルの差分の所定のパーセントの中に含まれる適合した新しい画像スポットを、該適合した新しい画像スポットのセットから除去する工程、
をさらに包含する、方法。
(8)項目7に記載の方法であって、
(10)前記マスター混成スポットデータリストから十分に規定されたスポットのセットを選択する工程、対応する明確なスポットの位置の位置耐性内である位置を有する新しい画像スポットを検出する工程、該対応する明確なスポットに該検出された新しい画像スポットを適合させる工程、および該適合した新しい画像スポットのセットに該適合した新しい画像スポットを付加する工程、
をさらに包含する、方法。
(9)項目8に記載の方法であって、
(11)前記マスター混成スポットデータリストから飽和したスポットのセットを選択する工程、対応する飽和したスポットの位置の位置耐性内である位置を有する新しい画像スポットを検出する工程、該対応する飽和したスポットに該検出された新しい画像スポットを適合させる工程、および該適合した新しい画像スポットのセットに該適合した新しい画像スポットを付加する工程、
をさらに包含する、方法。
(10)項目9に記載の方法であって、
(12)前記マスター混成スポットデータリストから弱いスポットのセットを選択する工程、対応する弱いスポットの位置の位置耐性内である位置を有する新しい画像スポットを検出する工程、該対応する弱いスポットに該検出された新しい画像スポットを適合させる工程、および該適合した新しい画像スポットのセットに該適合した新しい画像スポットを付加する工程、
をさらに包含する、方法。
(11)項目10に記載の方法であって、
(13)未同定の新しい画像スポットを配置するために前記適合した新しい画像スポットのセットの外側で新しい画像を検索する工程、
をさらに包含する、方法。
(12)項目1に記載の方法であって、工程(2)が、
(1)選択された画像のセットを決定する工程であって、ここで該セット中の各選択された画像が、他の選択された画像中の対応するスポットに対応するスポットを有する、工程、および
(2)該選択された画像のセットを平均する工程であって、ここで、該平均する工程が、
(i)該選択された画像のセットの各スポットから局所的バックグラウンドを減算する工程、
(ii)各マスター混成スポットデータリストについて平均混成IOD%を形成するために、該選択された画像のセット中の対応するスポットのIOD%を平均する工程、
(iii)各マスター混成スポットデータリストについて平均物理的形状を形成するために、該選択された画像のセット中の対応するスポットの物理的形状を平均する工程、
(iv)各マスター混成スポットデータリストについて平均スポット位置を形成するために、該選択された画像のセット中の該対応するスポットのスポット位置を平均する工程、
(v)各マスター混成スポットデータリストについて該平均混成IOD%についての標準偏差を計算する工程、および
(vi)各マスター混成スポットデータリストについて該平均スポット位置についての標準偏差を計算する工程、を包含する、工程、
を包含する、方法。
(13)項目2に記載の方法であって、工程(4)が、
(a)共通アンカー点を同定する工程であって、ここで該共通アンカー点が、新しい画像におよびマスター混成スポットデータリスト共通アンカースポットに対応する、工程;
(b)該マスター混成スポットデータリスト共通アンカースポットの位置を決定する工程;
(c)該新しい画像共通アンカースポットの位置を決定する工程;および
(d)該新しい画像共通アンカースポットの位置が、該マスター混成スポットデータリスト共通アンカースポットの位置と位置合わせされるように、位置修正を適用する工程、
を包含する、方法。
(14)項目13に記載の方法であって、
(e)前記マスター混成スポットデータリスト共通アンカースポットについてスポット数を決定する工程;および
(f) 前記新しい画像共通アンカースポットに、該マスター混成スポットデータリスト共通アンカースポットについてのスポット数と同じであるスポット数を割り当てる工程、
をさらに包含する、方法。
(15)項目1に記載の方法であって、画像のセットにおいて、前記データベースに加えられた、1つまたは複数の値に対する各スポットについてのIOD%を比較する工程、
(12)画像の第一のセットおよび画像の第二のセットと比較する工程、
をさらに包含する、方法。
(16)項目15に記載の方法であって、工程(12)が、
(a)第1のセットにおいて各スポットについてのIOD%の統計学的平均を計算する工程;
(b)第2のセットにおいて各スポットについてのIOD%の統計学的平均を計算する工程;および
(c)該第1のセットにおける各スポットが、該第2のセットにおける各スポットと統計学的に異なるかどうかを決定する工程、
を包含する、方法。
(17)項目1に記載の方法であって、前記定性的変化が、前記2DGEゲルにおける前記タンパク質の少なくとも1つの構造の変化である、方法。
(18)項目1に記載の方法であって、前記定量的変化が、前記2DGEゲルにおける前記タンパク質の少なくとも1つの量の変化である、方法。
(19)項目1に記載の方法であって、前記少なくとも1つの特徴が、pI、分子量、%IOD、アミノ酸配列、質量スペクトルタンパク質同一性、およびタンパク質修飾からなる群より選択される、方法。
(20)項目1に記載の方法であって、前記細胞タイプまたは細胞株が、原核生物または真核生物細胞に由来する、方法。
(21)項目20に記載の方法であって、前記真核生物細胞が、哺乳動物細胞、昆虫細胞、または鳥類細胞である、方法。
(22)項目1に記載の方法であって、前記処理された細胞が、前記細胞試料を提供する前に、少なくとも1つの化合物で処理されている、方法。
(23)項目22に記載の方法であって、前記化合物が、タンパク質、核酸、および化学化合物からなる群より選択される、方法。
(24)項目22に記載の方法であって、前記化合物が潜在的薬物である、方法。
(25)項目1に記載の方法であって、前記細胞が、器官、組織、生検、または細胞培養物に由来する、方法。
(26)単離された形態での少なくとも1つのタンパク質であって、該タンパク質が、項目1に記載の方法によって同定または特徴付けされるタンパク質に対応する、タンパク質。
(27)項目26に記載のタンパク質の少なくとも5アミノ酸ペプチド部分をコードするかまたは相補的である、オリゴヌクレオチドプローブ。
(28)ストリンジェント条件下で項目27に記載のオリゴヌクレオチドプローブにハイブリダイズする、核酸。
(29)細胞において少なくとも1つの影響を受けたかまたは影響を受けないタンパク質の発現を阻害または増強する方法であって、
項目28に記載の核酸と前記同じかまたは異なる核酸の少なくとも1つを、細胞または生物に投与する工程であって、該少なくとも1つのタンパク質が、インビトロまたはインビボで、処理されているかまたは病理学的影響を受けている細胞で発現され、該細胞が、細胞または細胞株の試料に由来する、工程、
を包含する、方法。
(30)細胞において少なくとも1つの影響を受けたかまたは影響を受けないタンパク質の発現を阻害または増強する方法であって、
項目26に記載の影響を受けたかまたは影響を受けないタンパク質と前記同じかまたは異なるタンパク質、あるいはそのアゴニストまたはアンタゴニストの少なくとも1つを、細胞または該細胞を含む生物に投与する工程であって、該少なくとも1つのタンパク質が、インビトロまたはインビボで、処理されているかまたは病理学的影響を受けている細胞で発現され、該細胞が、細胞または細胞株の試料に由来する、工程、
を包含する、方法。
(31)影響を受けないタンパク質を同定または特徴づけるための、ならびに影響を受けたタンパク質(アップレギュレートまたはダウンレギュレートのいずれかである)の定性的もしくは定量的変化を同定または特徴づけるためのコンピュータベースのシステムであって、そしてこれは、インビトロまたはインビボで処理されているかまたは病理学的に影響を受けているいずれかである影響を受けた細胞(またはそれらから分泌されるタンパク質)と影響を受けない細胞を区別し、該細胞は、特定の細胞タイプの試料、細胞株、組織、または病理学的試料に由来し、該試料は、該影響を受けないかまたは影響を受けたタンパク質を含む2次元ゲル電気泳動(2DGE)ゲルを提供するために2DGEに供され、該システムが、
(a)該影響を受けないかまたは影響を受けたタンパク質を含む該2DGEゲルの少なくとも一部の保存された少なくとも1つのタンパク質画像またはタンパク質合成画像、および必要に応じてさらに、該ゲル画像の解釈において援助し得る情報のデータベースを有する、コンピュータ読み出し可能な媒体であって、該タンパク質が、該タンパク質画像におけるスポットとして解像可能であり、該情報が、該ゲル上の特定のタンパク質スポットに関するデータの任意の形態とともに、試料の起源、その処理、調製、および実験の条件に関連し、該情報が、他の電子媒体およびネットワークからのデータをダウンロードするための手動エントリーを含む任意のソースから得られ得る、媒体;
(b)コンピュータで実行される場合、該影響を受けないかまたは影響を受けたタンパク質の少なくとも1つを示す出力データを提供するために、必要に応じて該データベースに関して該タンパク質画像またはタンパク質合成画像をコンピュータに分析させる、少なくとも1つの計算サブルーチンであって、該出力データが、必要に応じて、該影響を受けないかまたは影響を受けた細胞からの各2DGEゲルに存在する少なくとも1つのマーカータンパク質を示す少なくとも1つのマーカー画像またはマーカー合成画像をさらに含み、ここで、該タンパク質画像またはタンパク質合成画像が、該影響を受けないおよび影響を受けたタンパク質の画像または合成画像を比較するために使用される場合、(i)該影響を受けたタンパク質の少なくとも1つの定性的または定量的変化;または(ii)該影響を受けたタンパク質の少なくとも1つの少なくとも1つの同定した特徴を同定する、サブルーチン;
(c)該タンパク質画像またはタンパク質合成画像を含む該出力データを記録するための検索手段であって、必要に応じて、(i)該マーカー画像またはマーカー合成画像についてのデータ;(ii)該定性的または定量的変化についてのデータ;または(iii)該少なくとも1つの特徴についてのデータをさらに含み、
ここで、該出力データが、
(1)該ゲルにおいて該影響を受けないタンパク質の少なくとも1つに対応する影響を受けない部分画像または影響を受けない合成画像であって、該影響を受けない部分画像または影響を受けない合成画像が、対応する分子量およびpIを有する影響を受けないタンパク質の少なくとも1つの画像を含む、画像;
あるいは、上の(1)または(2)に示すデータまたはその一部の表示のデータ表、グラフ、ヒストグラム、デンドログラム、または他の手段;および
(2)該ゲルにおいて該影響を受けたタンパク質の少なくとも1つに対応する影響を受けた部分画像または影響を受けた合成画像であって、該影響を受けた部分画像または影響を受けた合成画像が、対応する分子量およびpIを有する影響を受けたタンパク質の少なくとも1つの画像を含む、画像;
からなる群より選択される少なくとも1つの画像または合成画像を含み:そして
ここで、該出力データが、必要に応じて、さらに
(3)該ゲルにおいて該マーカータンパク質の少なくとも1つに対応するマーカー部分画像またはマーカー合成画像であって、該マーカー部分画像またはマーカー合成画像が、対応する分子量およびpIを有するマーカータンパク質の少なくとも1つの画像を含む、画像;を含み、あるいは、
ここで、該タンパク質の少なくとも1つの該少なくとも1つの特徴が、pI、分子量、各スポットについての位置および定量的データについての信頼性係数、形状情報、局所的バックグラウンドレベル、アミノ酸配列、IOD%、質量スペクトル、およびタンパク質修飾、タンパク質同一性、または該データベースから選択された他の情報を含む群より選択される画像を含む、検索手段、
を含む、コンピュータベースのシステム。
(32)項目31に記載のコンピュータシステムであって、ここで、前記分析する工程が、データ処理および整理編集、光学密度処理および積分、強度スケーリング、強度併合、位置アンカリングおよび精密化、バックグラウンド分析、タンパク質配位分析、正常か、低いか、または高い感度で境界または形状特徴を使用するタンパク質スポット同定、タンパク質スポット適合、自動指標づけ、統計学的分析、ゴムシート化、およびベクトル分析からなる群より選択される少なくとも1つの計算サブルーチンを利用する、コンピュータシステム。
(33)項目31に記載のコンピュータシステムであって、前記定性的変化が、前記2DGEゲルにおける前記タンパク質の少なくとも1つの構造の変化である、コンピュータシステム。
(34)項目31に記載のコンピュータシステムであって、前記定量的変化が、前記2DGEゲルにおける前記タンパク質の少なくとも1つの量の変化である、コンピュータシステム。
(35)項目31に記載のコンピュータシステムであって、前記少なくとも1つの特徴が、pI、分子量、アミノ酸配列、質量スペクトル、およびタンパク質修飾からなる群より選択される、コンピュータシステム。
(36)項目31に記載のコンピュータシステムであって、前記処理された細胞が、前記細胞試料を提供する前に少なくとも1つの化合物で処理されている、コンピュータシステム。
(37)項目36に記載のコンピュータシステムであって、前記化合物が、タンパク質、核酸、および化学化合物からなる群より選択される、コンピュータシステム。
(38)項目31に記載のコンピュータシステムであって、前記病理学的に影響を受けた細胞が、器官、組織、生検、体液、初代細胞株、二次細胞株、または樹立された細胞株から得られており、そしてそれらの分泌されたタンパク質を含む、コンピュータシステム。
(39)項目36に記載のコンピュータシステムであって、前記化合物が、潜在的薬物である、コンピュータシステム。
(40)項目39に記載のコンピュータシステムであって、前記潜在的薬物が、アンタゴニスト、アゴニスト、抗体、タンパク質、または化学化合物からなる群より選択される、コンピュータシステム。
(41)項目31に記載のコンピュータシステムによって提供されるその上に記録された出力データを有する、コンピュータ読み出し可能な媒体。
(42)影響を受けないタンパク質を同定または特徴づけるための、および影響を受けたタンパク質(アップレギュレートされるかまたはダウンレギュレートされるかのいずれかである)の定性的または定量的変化を同定または特徴づけるための方法であって、そしてこれは、インビトロまたはインビボで処理されるかまたは病理学的に影響を受けているいずれかである影響を受けた細胞と影響を受けない細胞(またはそれらから分泌されるタンパク質)を区別し、該細胞が、特定の細胞タイプの試料、細胞株、組織、または病理学的試料に由来し、該試料が、該影響を受けないかまたは影響を受けたタンパク質を含む2次元ゲル電気泳動(2DGE)ゲルを提供するために2DGEに供され、該方法が、
(a)該影響を受けないかまたは影響を受けたタンパク質を含む該2DGEゲルの少なくとも一部の保存された少なくとも1つのタンパク質画像またはタンパク質合成画像を有する、コンピュータ読み出し可能な媒体を提供する工程であって、該タンパク質が、該タンパク質画像においてまたは該タンパク質合成画像においてスポットとして解像可能である、工程;
(b)コンピュータにおいて、該コンピュータで実行される少なくとも1つの計算サブルーチンを使用して必要に応じて該データベースに関して該少なくとも1つのタンパク質画像またはタンパク質合成画像を分析して、該影響を受けないかまたは影響を受けたタンパク質の少なくとも1つを示す出力データを提供する工程であって、該出力データが、必要に応じて、該正常、処理された、または病理学的に影響を受けた細胞からの各2DGEゲルに存在する少なくとも1つのマーカータンパク質を示す少なくとも1つのマーカー画像またはマーカー合成画像をさらに含み、
ここで、該タンパク質画像またはタンパク質合成画像が、該影響を受けないかまたは影響を受けたタンパク質の画像または合成画像を比較するために使用される場合、(i)該影響を受けたタンパク質の少なくとも1つの定性的または定量的変化;または(ii) 少なくとも1つの該影響を受けたタンパク質の少なくとも1つの同定した特徴を同定する、工程;
(c)該タンパク質画像またはタンパク質合成画像を含み、そして必要に応じて、(1)該マーカー画像またはマーカー合成画像についてのデータ;(2)該定性的または定量的変化についてのデータ;あるいは(3)該少なくとも1つの特徴についてのデータをさらに含む、該出力データを得る工程であって、
ここで、該出力データが、
(1)該ゲルにおいて該影響を受けないタンパク質の少なくとも1つに対応する影響を受けない部分画像または影響を受けない合成画像であって、該影響を受けない部分画像または影響を受けない合成画像が、対応する分子量およびpIを有する影響を受けないタンパク質の少なくとも1つの画像を含む、画像;
あるいは、上記の(1)または(2)に示すデータまたはその一部のデータを表示するデータ表、グラフ、ヒストグラム、デンドログラム、または他の手段;および
(2)該ゲルにおいて該影響を受けたタンパク質の少なくとも1つに対応する影響を受けた部分画像または影響を受けた合成画像であって、該影響を受けた部分画像または影響を受けた合成画像が、対応する分子量およびpIを有する影響を受けたタンパク質の少なくとも1つの画像を含む、画像;
からなる群より選択される少なくとも1つの画像または合成画像を含み:そして
ここで、該出力データが、必要に応じて、さらに
(3)該ゲルにおいて該マーカータンパク質の少なくとも1つに対応するマーカー部分画像またはマーカー合成画像であって、該マーカー部分画像またはマーカー合成画像が、対応する分子量およびpIを有するマーカータンパク質の少なくとも1つの画像を含む、画像;を含み、
ここで、該タンパク質の少なくとも1つの該少なくとも1つの特徴が、pI、分子量、アミノ酸配列、IOD%、質量スペクトル、およびタンパク質修飾を含む群より選択される、工程、
を含む、方法。
(43)項目42に記載の方法であって、ここで、前記分析する工程が、データ処理および整理編集、光学密度処理および積分、強度スケーリング、強度併合、位置アンカリングおよび精密化、バックグラウンド分析、タンパク質配位分析、正常か、低いか、または高い感度で境界または形状特徴を使用するタンパク質スポット同定、タンパク質スポット適合、自動指標づけ、統計学的分析、ゴムシート化、およびベクトル分析からなる群より選択される少なくとも1つの計算サブルーチンを利用する、方法。
(44)項目42に記載の方法であって、前記定性的変化が、前記2DGEゲルにおける少なくとも1つの前記タンパク質の構造の変化である、方法。
(45)項目42に記載の方法であって、前記定量的変化が、前記2DGEゲルにおける少なくとも1つの前記タンパク質の量の変化である、方法。
(46)項目42に記載の方法であって、前記少なくとも1つの特徴が、pI、分子量、アミノ酸配列、質量スペクトル、および翻訳後修飾からなる群より選択される、方法。
(47)項目42に記載の方法であって、前記処理された細胞が、前記細胞試料を提供する前に少なくとも1つの化合物で処理されている、方法。
(48)項目47に記載の方法であって、前記化合物が、タンパク質、核酸、および化学化合物からなる群より選択される、方法。
(49)項目48に記載の方法であって、前記病理学的に影響を受けた細胞が、器官、組織、生検、体液、初代細胞株、二次細胞株、または樹立された細胞株から得られており、そしてその分泌されたタンパク質を含む、方法。
(50)項目47に記載の方法であって、前記化合物が潜在的薬物である、方法。
(51)項目50に記載の方法であって、前記潜在的薬物が、IL-1アンタゴニスト、IL-1抗体、タンパク質アゴニスト、またはタンパク質アンタゴニストからなる群より選択される、方法。
(52)項目42に記載の方法によって提供されるその上に記録された出力データを有する、コンピュータ読み出し可能な媒体。
(53)単離された形態での少なくとも1つのタンパク質であって、該タンパク質が、項目42に記載の方法によって同定または特徴づけられるタンパク質に対応する、タンパク質。
(発明の要旨)
本発明は、生物、器官、組織、生検、一次、二次または樹立細胞株、および体液(血清、血漿、脳脊髄液、尿など、または培養培地)(以後「細胞」という)の特異的細胞型プロテオームの画像を分析する方法およびコンピューターシステムに関する。このプロテオームを分析し、処置されたか、疾病に罹ったか、または免疫学的に影響を受けた状態においてアップレギュレートまたはダウンレギュレートされるタンパク質または核酸を特徴付ける。従って、本発明は、このようなタンパク質および核酸を精製形態または単離形態で提供し、そして、フラグメント、プローブおよび関連する診断および治療用の組成物および方法を提供する。
(1)新規画像を捕獲する工程。ここで、新規画像は、電気泳動ゲル中の1以上のタンパク質に対応する複数の新規画像スポットを含み、各新規画像スポットは、スポット番号、積分光学密度パーセント(IOD%)および位置を有する:
(2)新規画像の分析に使用するためのマスター合成画像を作成する工程。ここで、マスター合成画像は、複数のマスター合成スポットデータリストを含み、各マスター合成スポットデータリストは、スポット番号、IOD%および位置を有する;
(3)マスター合成スポットデータリストを作成する工程。ここで、マスター合成スポットデータリストは、複数のマスター合成スポットデータリストのそれぞれについて、スポット番号、IOD%、位置、位置およびIOD%についてのスポットの変動性(例えば、パーセントで表現された標準偏差)、ならびに飽和値((問題のスポットを誘導するために使用した元の画像からの)任意のスポットに見出される最大ピクセル強度値に対応する)(この値は、白(0)から黒(1)までのスケールでの割合として表現される)を含む;
(4)ゲル画像を意味のある方法で解釈するために必要であり得る情報を含むデータベースを作成する工程。この情報は、以下を含み得るがこれに限定されない:分析される試料の型(生物、器官、組織試料、生検、体液、単離細胞、一次細胞培養物、二次細胞培養物であるかまたは樹立細胞培養物由来であるかどうか;全細胞抽出物、細胞により産生されたタンパク質含有上清または培地かどうかを含む);細胞型(起源、種、年齢を含む);試料が疾病に罹った生物に由来するか、または疾病についてのコントロール試料であるかどうか;個々の生物または試料が、いずれかの形態の微生物、ウイルス、細菌、バクテリオファージ、プリオンまたは他の感染性因子を含む別の生物に感染していたかどうか(そして、感染していた場合、どんな感染で、どのように感染し、そしてどの程度まで進行していたのか);個々の生物または試料がいずれかの形態の薬物または化学化合物で処置されていたかどうか(そして、処置されていた場合、どんな処置で、どのように処置され、そしてどの程度の量か);個々の生物または試料が、その反応に影響を及ぼすと予想されるいずれかの形態のストレスまたは環境因子で処置されていたかどうか(そして、処置されていた場合、どんな処置で、どのように処置され、そしてどの程度の量か);試料を収集および処置した様式;実験の実行に関する情報;種々の供給源(インターネットを含む)からマニュアルで入力したかまたは読み込んだタンパク質の特徴、例えば、タンパク質の同一性、細胞局在性など;または他のゲル画像のいくつかまたは全てを分析して作成された他のデータ;
(5)新規画像をマスター合成画像と位置合わせさせる工程;
(6)マスター合成スポットデータリストから1セットのアンカー点を選択する工程;
(7)対応するアンカー点の位置の位置許容範囲内に位置を有し、そして対応するアンカー点のIOD%のIOD%許容範囲内にIOD%を有する新規画像スポットを検出し、そして検出された新規画像スポットを、対応するアンカー点に整合(match)させて、1セットの整合した新規画像スポットを作成する工程;
(8)マスター合成画像および新規ゲル画像において同じ番号のスポットを結ぶ1セットのベクトルを算出し、そして各ベクトルについて長さおよび角度を決定する工程;
(9)問題のベクトルと所定の番号を起点とするベクトルとの間の差に対応する、整合新規画像スポットの各セットについてベクトル差分を算出する工程(例えば、問題のスポットに最も近いスポットの2〜500。これは、新しい整合新規画像スポットのそれぞれについてベクトル差分を作成し、後の工程において、整合新規画像スポットのセットから、ベクトル差分が、最良(最短の長さで、数量的に最小の角度)のベクトル差分の所定の割合より大きな整合物を除去する。これらのベクトル差分を使用して、画像の位置合わせを定性的に検査し、そして最適な整合が得られるまで反復して不整合の補正をガイドする手段);
(10)マスター合成スポットデータリストから1セットの十分に規定されたスポットを選択し、対応する十分に規定されたスポット位置の位置許容範囲内に位置を有する新規画像スポットを検出し、検出された新規画像スポットを対応する十分に規定されたスポットと整合させ、そして、整合新規画像スポットを整合新規画像スポットのセットに加える工程;
(11)マスター合成スポットデータリストから1セットの飽和スポットを選択し、対応する飽和スポット位置の位置許容範囲内に位置を有する新規画像スポットを検出し、検出された新規画像スポットを対応する飽和スポットと整合させ、そして整合新規画像スポットを整合新規画像スポットのセットに加える工程;
(12)マスター合成スポットデータリストから1セットの弱スポットを選択し、対応する弱スポット位置の位置許容範囲内に位置を有する新規画像スポットを検出し、検出された新規画像スポットを対応する弱スポットと整合させ、そして整合新規画像スポットを整合新規画像スポットのセットに加える工程;および
(13)(必要に応じて、上記の工程(5)と置換する)整合新規画像スポットセット以外の新規画像を検索して、未同定の新規画像スポットの位置決めをする工程。
(a)影響を受けていないタンパク質または影響を受けたタンパク質を含む2DGEゲルの少なくとも一部分の少なくとも1つの記録画像を提供する工程であって、このタンパク質がタンパク質画像においてスポットとして解像可能である、工程;
(b)この画像を分析して(i)影響を受けていないタンパク質または影響を受けたタンパク質のうちの少なくとも1つ;(ii)影響を受けたタンパク質のうちの少なくとも1つの定性的または定量的変化;(iii)影響を受けたタンパク質のうちの少なくとも1つを同定する特徴のうちの少なくとも1つ;または(iv)正常な、処理された、疾病に罹った、または免疫学的に影響を受けた細胞由来の各2DGEゲルに存在する少なくとも1つのマーカータンパク質を同定する工程
を包含する。
(a)影響を受けていないタンパク質または影響を受けたタンパク質を含む少なくとも一部分の2DGEゲルの少なくとも1つのタンパク質画像またはタンパク質合成画像を貯蔵したコンピューター読み取り可能媒体であって、このタンパク質がタンパク質画像またはタンパク質合成画像においてスポットとして解像可能である、媒体;
(b)コンピューター上で実行した場合、コンピューターにタンパク質画像またはタンパク質合成画像を分析させ、影響を受けていないタンパク質または影響を受けたタンパク質のうちの少なくとも1つを表す出力データを提供する、少なくとも1つの計算サブルーチンであって、出力データが、必要に応じて、影響を受けた細胞および影響を受けていない細胞由来の各2DGEゲルに存在する少なくとも1つのマーカータンパク質を表す、少なくとも1つのマーカー画像またはマーカー合成画像をさらに含む、サブルーチン。ここで、タンパク質画像またはタンパク質合成画像は、影響を受けていないタンパク質および影響を受けたタンパク質の画像または合成画像を比較するために使用される場合、(i)影響を受けたタンパク質のうちの少なくとも1つの定性的または定量的変化;または(ii)影響を受けたタンパク質の少なくとも1つを同定する特徴のうちの少なくとも1つを同定する;および
(c)タンパク質画像またはタンパク質合成画像を含み、そして必要に応じてさらに、(1)マーカー画像またはマーカー合成画像のデータ;(2)定性的または定量的変化のデータ;または(3)前記の少なくとも一種の特性データを含む出力データを記録する検索手段からなる。
さらなる局面において、本発明は、以下からなるコンピューター方法を提供する。
(b)少なくとも一種の計算サブルーチンを使用して、コンピューターで実行し、少なくとも一種のタンパク質画像またはタンパク質合成画像を分析して少なくとも一種の非発症または発症タンパク質を示す出力データ、必要に応じてさらに、正常、処理性、疾病性または免疫発症細胞からの各2DGEゲルに存在する少なくとも一種のマーカータンパク質を示す少なくとも一種のマーカー画像またはマーカー合成画像を含む出力データを得る。このとき、タンパク質画像またはタンパク質合成画像を使用し、非発症および発症タンパク質の画像または合成画像と比較して、(i)少なくとも一種の発症タンパク質の定性的または定量的変化または(ii)少なくとも一種の発症タンパク質の少なくとも一種の同定特性を同定する工程;および
(c)タンパク質画像またはタンパク質合成画像を含み、必要に応じてさらに、(1)マーカー画像またはマーカー合成画像のデータ;(2)定性的または定量的変化データ;または(3)少なくとも一種の特性データを含む出力データを得る工程。
本発明は、診断的適用または治療的適用のいずれかのために、影響を受けていない(例えば、正常)または影響を受けた(例えば、処置された、羅患した、および/または免疫学的に影響を受けた)状態において、アップレギュレーションまたはダウンレギュレーションされる細胞性および分泌性タンパク質ならびに核酸を特徴づけるために、組織、生検、細胞株、および体液(血清血漿脳脊髄液、尿、など)のプロテオソームを解析するための方法ならびにコンピューターシステムに関する。また、このような方法もしくはコンピューターシステムを用いて特徴づけられたタンパク質もまた、精製または単離された形態で提供される。
ゲル画像解析のためのコンピューターに基づく方法およびシステム
本発明は、1つの局面において、画像解析のためのコンピューターに基づくプロセスに関する。本発明は、二次元ゲル電気泳動(2DGE)画像解析の状況において記載される。しかしながら、本発明は2DGE画像の解析に限定されず、そして、黒と白もしくはカラー、または画像解釈および認識が関与するいかなる状況であっても、任意の2つの類似の画像を比較するために使用され得ると理解されるべきである。このプロセスは、コンピューターメモリーデバイスから回収した画像との任意の画像捕獲デバイスからの「新たに誘導された画像」の比較を包含し得る。このような画像の例は、以下を包含し得るが、これらに限定されない:組織切片、タンパク質、RNAもしくはDNAのゲルもしくはブロット画像。
上記の通り、本発明をハードウエア、ソフトウエアまたはそれらの組み合わせにおいて実行し、コンピューターシステムまたは他の処理システムにより実行し得る。1つの実施態様において、本発明を、本明細書中に記載の機能性を実行し得るコンピューターシステムに指令する。図2に例示的なコンピューターシステム1102を示す。コンピューターシステム1102は、プロセッサー1104などの1つ以上のプロセッサーを具備する。プロセッサー1104は、通信バス1106に連結されている。様々なソフトウエア実施態様をこの例示的なコンピューターシステムの用語で記載する。この説明の読解の後、関連技術における当業者に、他のコンピューターシステムおよび/またはコンピューター体系を使用して本発明をいかに実行するかが、明らかになる。
(a)組換えDNA法;
(b)インタクトな分子またはそのフラグメントのタンパク質消化;および、
(c)影響を受けたまたは影響を受けていないタンパク質またはペプチドを生成し得る任意の他の方法。影響を受けたまたは影響を受けていないペプチドは、インビトロ、インサイチュ、インシリコまたはインビボで、公知のスクリーニングアッセイによりスクリーニングし得る、生物学的活性を有し得る。活性を有するべき最小のペプチド配列は、少なくとも1つの影響を受けたまたは影響を受けていないペプチドの、特定の領域、ドメイン、コンセンサス配列を含むか、これらからなる最小単位またはその反復単位に基づく。
(a)検出可能な標識された影響を受けたまたは影響を受けていないタンパク質またはペプチドに特異的な抗体を固相支持体と接触させて、上記影響を受けたまたは影響を受けていないタンパク質またはペプチドに特異的な抗体またはそのフラグメントを固定化する工程、
(b)影響を受けたまたは影響を受けていないペプチドを含有すると推測される試料を上記固相支持体と接触させる工程、
(c)上記の検出可能な標識された影響を受けたまたは影響を受けていないタンパク質またはペプチドに特異的な抗体を上記支持体と、固定化影響を受けたまたは影響を受けていないタンパク質またはペプチドに特異的な抗体を影響を受けたまたは影響を受けていないタンパク質またはペプチドに結合させるのに十分な時間インキュベートする工程、
(d)固相支持体を工程 (c)で得られたインキュベーション混合物から分離する工程、および、
(e)結合された標識を検出し、それによって、影響を受けたまたは影響を受けていないタンパク質またはペプチドを検出し、定量する工程を包含する。
実施例1:ゲル画像分析
実施例1A。実施例によって、3匹の個々のラットのような、3匹の異なる動物が、3つの異なる血圧を有する理由を同定することが所望され得る。3匹の異なる動物からの動脈血についての2-DGEゲル画像を比較する。ゲルを、その発現で変化し、そして動物における血圧と統計学的に相関し得るタンパク質を捜すために比較する。統計学的分析のタイプは、直線回帰である。動物の血圧と比較した各スポットの発現の直線回帰を行う。
変化:コンピューター処理化データベース
要約
膵臓島タンパク質の2次元(2-D)ゲル電気泳動は、インスリン依存性糖尿病の分子病原論の研究を容易にする重要なツールであり得る。インスリン依存性糖尿病は、ランゲルハンス島のβ細胞の自己免疫破壊によって引き起こされる。サイトカインのインターロイキン1βはインスリン放出を阻害し、そして単離された膵臓のラット島におけるβ細胞に対して選択的に細胞傷害性である。抗原誘発免疫応答、ならびにインターロイキン1β媒介β細胞細胞傷害性の作用の細胞内メカニズムは、公知ではない。しかし、これまでの研究は、タンパク質合成の変化に関連することを見いだしている。したがって、島タンパク質の2-Dゲル電気泳動は、1)β細胞の免疫破壊を開始する一次抗原の同定、2)サイトカインによって誘導される特定の島タンパク質の定性および定量的変化の決定、および3)サイトカイン作用を調節する薬剤の効果の決定に至る。したがって、この研究の目的は、標準化された培養条件下で標識された、新生仔ラット島における10%および15%アクリルアミド2-Dゲル(10%および15%DB)上のすべての再生可能な検出可能なタンパク質スポットのデータベースを生成することであった。1792スポットが、15%DBにおける5つのゲルのうちの5つに存在したが、1373スポットが、10%DBにおける5つのゲルのうちの5つに存在し、75.2%と91.7%との間の定性的再生性を得た。両方のDBでは、すべてのゲルに存在するスポットについての積分した光学密度のパーセントの変動の平均係数(%IODのCV%)は、42.4%と45.7%との間であった。同じ試料を、異なる日に、ゲルの連続セットで分析した場合(アッセイ間分析)、%IODの平均CV%は、35.3%〜36.1%であった。同じ試料をゲルの1つのセットで繰り返して分析した場合(アッセイ内分析)、%IODの平均CV%は、IEFゲルでは30.2%であったが、%IODの平均CV%は、NEPHGEゲルでは変わらなかった(45.7%)。IL-1βによって発現が変化したタンパク質を区別するために10%DBにアプライすると、105の現在未同定のタンパク質スポットは、IL-1βによってアップ/ダウンレギュレートまたは新規合成されることを見いだした。結果として、本発明者らは、ランゲルハンスの新生仔ラット島の第1の10%および15%アクリルアミド2-Dゲルタンパク質データベースを示し、そしてIL-1βによって発現が変化したタンパク質を同定するための利用を証明する。
序論
サイトカインのインターロイキン1βは、インスリン放出を阻害し、そして単離された膵臓ラット島においてβ細胞に対して選択的に細胞傷害性である(Mandrup-Poulsen, T, Diabetologia 印刷中 (1996))。活性タンパク質合成は、サイトカインのような侵襲後のβ細胞破壊、防御、および修復の重要な部分である。遊離ラジカル一酸化窒素(NO)は、島α細胞におけるサイトカインの有害な効果の重要なメディエーターであることが証明されている(Southernら, FEBS. Lett. 276:42-44 (1990);Welshら, Endocrinol. 129:3167-3173 (1991);Corbettら, J. Biol. Chem. 266:21351-21354 (1991))。したがって、NO産生のための基質のL-アルギニンのアナログは、インターロイキン1β(IL-1β)の有害な効果を抑制し(Southernら, FEBS. Lett. 276:42-44 (1990);Welshら, Endocrinol. 129:3167-3173 (1991);Corbettら, J. Biol. Chem. 266:21351-21354 (1991))、そしてサイトカイン誘導性イソ型のNOシンターゼ(iNOS)についてのmRNAは、β細胞でIL-1βによって誘導されるがα細胞では誘導されない(Corbettら, J. Clin. Invest. 90:2384-2391 (1992))。本発明者らは、最近、新生仔ラット島からiNOSをクローニングし、そして2次元(2-D)ゲル上の一連のスポットとして、おそらくリン酸化したイソ型としての組換えiNOSの発現を証明し、131kDaの予測分子量および6.8〜7.0の範囲のpI値を有する(Karlsenら, Diabetes 44:753-758 (1995))。
材料および方法
試薬。DMEM、RPMI 1640、およびハンクス平衡化塩溶液(HBSS)を、Gibco, Paisley, Scotlandから購入した。RPMI 1640に、20mM HEPES緩衝液、100,000 IU/Iペニシリン、および100mg/Lストレプトマイシンを補充した。標準の組換えヒトIL-1βは、Novo Nordisk Ltd. (Bagsvaerd, Denmark)によって提供された。比活性は、400 U/ngであった(Moelvigら, Scand. J. Immunol. 31:225-235 (1990))。以下の他の試薬を使用した:2-メルカプトエタノール、ウシ血清アルブミン(BSA)、Tris HCl、Tris塩基、グリシン(Sigma, St. Louis USA);トリクロロ酢酸(TCA)、リン酸、NaOH、グリセロール、n-ブタノール、ブロモフェノールブルー(Merck, Darmstadt, Germany);(35S)-メチオニン(SJ 204, 比活性:>1.000 Ci/mmol、0.1% 2-メルカプトエタノールを含む)、Amplify(R)(Amersham International. Amersham, UK);フィルター(HAWP 0.25μm孔サイズ)(Millipore, Boston, USA);RNA'se A、DNA'se I(Worthington, Freehold, NJ, USA);尿素(超純粋)(Schwarz/Mann, Cambridge, MA, USA);アクリルアミド、ビスアクリルアミド、TEMED、過硫酸アンモニウム(BioRad, Richmond, CA, USA);両性電解質:pH 5-7、pH 3.5-10,pH 7-9、pH 8-9.5(Pharmacia, Uppsala, Sweden);Nonidet P-40(BDH, Poole, UK);両性電解質:pH 5-7およびドデシル硫酸ナトリウム(Serva, Heidelberg, Germany);アガロース(Litex, Copenhagen, Denmark);エタノール(無水96%)(Danish Distillers, Aalborg, Denmark);メタノール(Prolabo, Brione Le Blanc, France);酢酸(技術品質、
論考:
この研究では、本発明者らは、新生児ラットのランゲルハンス島の10%および15%アクリルアミド2-Dゲルタンパク質DBを示し、これは任意の種における島またはインスリン分泌細胞の第1のタンパク質データベースを含む。1792スポットが、15%DBにおいて5つのゲルのうちの5つに存在したが、1373スポットが、10%DBにおける5つのゲルのうちの5つに存在し、75.2%と91.7%との間の定量的再現性を得た。両方のデータベースにおいて、%IODの平均CV%は、42.4%と45.7%との間であった。IL-1βによって発現が変化したタンパク質を区別するために10%DBを適用すると、105の現在未同定のタンパク質スポットを、IL-1βによってアップ/ダウンレギュレートまたは新たに合成されたことを見いだした。
発明者らは、他の細胞および組織において既に公表されたデータベースで改良する高い定性的再現性および定量的再現性を有する、新生児ラットのランゲルハンス島のタンパク質データベースを確立した。さらに、発明者らは、新生児ラット島タンパク質データベースのアッセイ内およびアッセイ間変動を決定した。データベースは、さらに、IL-1βによって発現か変化したタンパク質を同定するために適用され、これはIL-1βの作用メカニズムに重要な役割を果たし得る。IL-1βは、インスリン産生ラットB細胞に細胞傷害性であるので、現在マススペクトロメトリーおよびマイクロ配列決定法によって行われている、タンパク質の同定は、インスリン依存性糖尿病の病原についての著しい知見を得ることが期待される。
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