A CCS-centric HLA-specific trained de novo module for precise and accurate real-time immunopeptide identification on the Bruker ProteoScape platform

Význam tématu

Analýza imunopeptidomů je zásadní pro odhalování antigenů prezentovaných komplexem MHC I a II a vývoj imunoterapeutik. Precizní a rychlá identifikace těchto peptidů umožňuje hlubší pochopení imunitní odpovědi a optimalizaci diagnostiky i léčby nádorových onemocnění.

Cíle a přehled studie / článku

Studie popisuje rozšíření platformy Bruker ProteoScape (BPS) o de novo sekvenační modul BPS Novor, specificky přetrénovaný na immunopeptidomiku získanou na bázi přístroje timsTOF. Cílem bylo zvýšit přesnost a rychlost identifikace imunopeptidů v reálném čase bez prodloužení doby zpracování.

Použitá metodika a instrumentace

Pro vývoj a validaci modulu byly použity tyto přístroje a metody:

• Hmotnostní spektrometrie timsTOF s metoda dda-PASEF
• Platforma Bruker ProteoScape s možností datového streamingu Run & Done
• De novo sekvenační engine BPS Novor retrénovaný na 1,4 mil. PSMs z více než 150 000 HLA peptidů
• Výpočetní prostředí: workstation AMD Epyc 7302P (16 jader, 128 GB RAM) s GPU akcelerací
• Databázové vyhledávání ProLuCID a filtrování výsledků na 1 % PSM FDR

Hlavní výsledky a diskuse

Optimalizovaný MHC model BPS Novor přinesl oproti předchozím modelům následující zlepšení:

• Oproti předtrénovanému Orbitrap HCD modelu vzrostla přesnost aminokyselin o ~2 % a peptidů o ~1 %.
• V deseti primárních melanomových vzorcích se průměrně zvýšil počet správně identifikovaných 8–11mer peptidů o 8,5 %.
• Rychlost zpracování zůstala prakticky beze změny při LC gradientu 45 min, dosahující průměrně ~1338 spekter/s.

Přínosy a praktické využití metody

Nový modul umožňuje okamžité vyhodnocení imunopeptidových dat bez nutnosti offline analýzy. Zvýšená přesnost usnadňuje spolehlivou identifikaci nádorově specifických antigenů a zrychluje workflow v preklinickém i klinickém výzkumu.

Budoucí trendy a možnosti využití

Očekává se rozšíření MHC-specifických modelů na HLA II vzorky a integrace pokročilých algoritmů strojového učení pro další zvýšení citlivosti a selektivity. Cloudové řešení a automatizované pipeline umožní škálování pro rozsáhlé proteomické studie.

Závěr

Retrénovaný de novo modul BPS Novor s MHC-specifickým modelem výrazně zlepšuje přesnost identifikace imunopeptidů bez prodloužení doby zpracování. Tato inovace rozšiřuje možnosti platformy ProteoScape v reálném čase a podporuje pokročilé aplikace imunopeptidomiky.

Reference

1. Hoenisch Gravel N et al. TOFIMS mass spectrometry-based immunopeptidomics refines tumor antigen identification. Nat Commun. 2023;14:7472.
2. Phulphagar KM et al. Sensitive high-throughput HLA-I and HLA-II immunopeptidomics using parallel accumulation-serial fragmentation MS. Mol Cell Proteomics. 2023;22.
3. Feola S et al. PeptiCHIP: a microfluidic platform for tumor antigen landscape identification. ACS Nano. 2021;15:15992–16010.