Christoph Meier

Genomik, Proteomik, Glykomik - Die moderne Biologie ist geprägt von den „omik“-Bereichen, in denen nicht mehr Einzelmoleküle betrachtet werden, sondern Analysen grosser Mengen von Genen, Proteinen oder Zuckern durchgeführt werden. Dabei kann von aussen der Eindruck entstehen, dass bei solchen High-throughput-Studien immer die kompletten Molekülsätze der Organismen untersucht werden. Das trifft aber zumindest für die Proteine und Zucker nicht zu. Denn momentan fehlen dafür noch die entsprechenden Werkzeuge.

Der Arbeitsgruppe von Ruedi Aebersold, ETH-Professor am Institut für molekulare Systembiologie (1), ist es in Zusammenarbeit mit Forschern des Institute for Systems Biology in Seattle, der University of California in Los Angeles und von der Firma Cellzome, nun gelungen, die Analyse-Methode für Proteine zu verbessern. Die Studie, die im Februar in der Fachzeitschrift „Nature Biotechnology“ erscheinen wird (2), könnte den Weg ebnen für Analysen, die dann den kompletten Proteinsatz eines Organismus’ erfassen.

Nicht jedes Peptid ist gleich typisch

Ausgangspunkt für die neue Arbeit der Wissenschaftler war der Befund, dass bei massenspektrometrischen Analysen, die verschiedenen Peptide, also die Fragmente der untersuchten Proteine, trotz gegenteiliger Erwartung mit ungleicher Häufigkeit auftreten. Das heisst, verschiedenen Peptide eignen sich mehr oder weniger für die Identifikation ihres Mutterproteins. Die Forscher demonstrierten dieses Phänomen nochmals anhand eigener Beispiele. Dabei zeigten sie auch auf, dass im Schnitt drei verschiedene Peptide genügen, um 95 Prozente der Proteine zu identifizieren. Das wiederum bedeutet, dass Proteomanalysen mit einer geringen Anzahl proteintypischer Peptide durchführen lassen. Doch was macht ein Peptid zu einem Proteinidentifikator?

Um diese Frage zu beantworten, sammelten die Wissenschaftler möglichst viele Eigenschaften der einzelnen Protein-identifizierenden Peptide. Sie verwendeten dafür mehr als 600'000 Peptide, die sie auf vier proteomischen Plattformen – also verschiedenen Proteom-Analyseverfahren – generierten. Dabei konnte rein empririsch 16'000 proteotypische Peptide von 4030 Hefeproteinen bestimmt werden. Schliesslich entstand für jedes Peptid ein 1000-dimensionaler Eigenschaftsvektor, in den Masse wie die Ladung oder Wasserabstossung einflossen. Mit Mustererkennungsmethoden konnte dann der Eigenschaftsraum auf die fünf Dimensionen, welche am meisten Unterscheidungskraft besitzen, reduziert werden.

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