根据《自然通讯》发表的研究结果，由血液学和肿瘤学以及生物化学和分子遗传学系的医学教授NeilKelleher博士领导的研究人员开发了一种自动化技术，用于成像和识别卵巢癌组织中的蛋白质形式。
Kelleher说，该技术为蛋白质形式(组织样本中蛋白质的所有修饰版本)的高分辨率、高通量成像提供了目前最快的速度和准确性，并且在癌症诊断中具有多种潜在应用。
目前有几种技术用于对人体组织中的蛋白质进行成像，但很少有技术能够对蛋白质形式进行成像。那些可以直接从组织中提取蛋白质形式的样品是通过电离组织进行质谱分析来实现的。其他技术阻止科学家了解组织中存在的蛋白质形式，并且不能立即识别样品中所有现有的蛋白质形式。
为了更好地了解给定组织内蛋白质型的空间位置，Kelleher的团队开发了蛋白质型成像质谱(PiMS)，该技术在《科学进展》2022年发表的一项研究中进行了详细介绍。该技术的工作原理是通过纳米液滴从组织中对蛋白质型进行采样，“称重”提取的蛋白质型以识别达到一定尺寸的蛋白质型，然后使用该数据构建扫描组织的蛋白质型图像。
在当前的研究中，Kelleher和他的合作者基于这项技术创建了AutoPiMS，它利用计算引擎自动识别和表征癌症组织薄片内的蛋白质形式。
AutoPiMS能够识别和表征人类卵巢癌组织样本中的300多种蛋白质形式，并以每种蛋白质形式一分钟的速度绘制出样品中特定癌症相关蛋白存在的位置。AutoPiMS还能够识别同一患者的癌组织和非癌组织。
“这项技术对于癌症组织成像和癌症诊断非常重要，”凯莱赫说，他也是蛋白质组学卓越中心和生命过程化学研究所的主任。“我们在这篇论文中表明，我们不仅可以定位蛋白质，还可以定位它们的无数蛋白质形式，这是我的蛋白质组学领域中的超特异性测量类型。”
Kelleher表示，该技术将提供给西北大学的其他蛋白质组学研究人员，他希望AutoPiMS能够加速该领域的发现。
他说，展望未来，凯莱赫和他的合作者将将该技术应用于单细胞蛋白质组学。
“如果我们能够获得有关单细胞蛋白质形式的信息，我们就能获得有关蛋白质在空间、时间和组成方面的最精确信息。这是使蛋白质分析更加精确的终极技术，”凯莱赫说。“精准医学需要精准的蛋白质组学。我们做得越精确，我们就越能推进药物开发、降低副作用并改善诊断，所有这些都与西北大学CLP研究所的新使命相一致。”
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