マルディイメージング質量分析を使用したホルマリン固定パラフィン包埋組織マイクロアレイのハイスループットプロテオーム解析

ホルマリン固定パラフィン包埋（FFPE）組織マイクロアレイ（TMA）のハイスループットプロテオーム解析の新しい方法は、組織前のトリプシン消化消化を使用してMALDIイメージングMSを使用して説明されています。肺腫瘍患者の112の針コア生検を含むTMAセクションをMSを使用して分析し、データは連続ヘマトキシリンとエオシン（H＆E）染色セクションと相関しています。。各質量スペクトルを定義された組織領域と相関させることにより、生検と扁平上皮癌生検と生検を十分に区別できる統計分類モデルが生成されました。これらの分類モデルは、TMAの生検のトレーニングセットを使用して構築され、残りの生検で検証されました。関心のあるペプチドマーカーは、MALDI MS/MSシーケンス分析を使用してTMAセクションから直接識別されました。ハイスループットアプローチでのFFPEサンプルの大規模なコホートの腫瘍マーカータンパク質を検出および特性化する能力は、腫瘍生物学を研究する研究者だけでなく、診断および予後の目的のための臨床医にとっても大きな利点があります。

A novel method for high-throughput proteomic analysis of formalin-fixed paraffin-embedded (FFPE) tissue microarrays (TMA) is described using on-tissue tryptic digestion followed by MALDI imaging MS. A TMA section containing 112 needle core biopsies from lung-tumor patients was analyzed using MS and the data were correlated to a serial hematoxylin and eosin (H&E)-stained section having various histological regions marked, including cancer, non-cancer, and normal ones. By correlating each mass spectrum to a defined histological region, statistical classification models were generated that can sufficiently distinguish biopsies from adenocarcinoma from squamous cell carcinoma biopsies. These classification models were built using a training set of biopsies in the TMA and were then validated on the remaining biopsies. Peptide markers of interest were identified directly from the TMA section using MALDI MS/MS sequence analysis. The ability to detect and characterize tumor marker proteins for a large cohort of FFPE samples in a high-throughput approach will be of significant benefit not only to investigators studying tumor biology, but also to clinicians for diagnostic and prognostic purposes.