Research press release

プロテオミクスの問題を突き止める

Nature Methods

Identifying problems in proteomics

生物試料の全タンパク質を分析する「プロテオミクス」のワークフローでありがちな問題についての論文が、今週のNature Methods電子版に掲載される。プロテオミクスでは質量分析法が用いられることが極めて多いが、この方法は再現性に乏しいとされている。そのため、今回の研究は、その問題の解決法を探るための土台として利用可能と考えられる。

John Bergeronを中心とする複数の研究室による研究グループは、高度に精製された20種類のタンパク質を等濃度含む試験的な試料を作製した。この試料を27カ所の研究室に送り、それぞれ通常使用している質量分析装置およびワークフローで、その20種類のタンパク質の同定を依頼した。最初の分析で20種類のタンパク質すべてが正解だったのは、27研究室のうち7研究室にであった。しかし、この研究の企画者が各研究室のデータを再分析したところ、ほぼすべての研究室でタンパク質の同定に十分なデータが得られていながら、さまざまな理由によって何のタンパク質であるか決定できなかったことがわかった。試料の取り扱いに単純な誤りがあった研究室もあったが、質量分析法そのものではなく、プロテオームデータベース検索ツールを利用したデータ解釈の困難さに起因する問題が多かった。最終的には、研究企画者の指導により、全27研究室で20種類のタンパク質すべてが同定された。

むろん、20種類のタンパク質が複雑な生物プロテオームを代表するものであるわけではないが、この研究により、質量分析法のプロテオミクスワークフローが異なる別々の研究室で再現性のある質の高いデータを提供できることが示されている。ただし、この論文と関連するNews & ViewsではRuedi Aebersoldが、質量分析法の的確な利用には適切なトレーニングが極めて重要であることを強調している。

Common problems encountered during proteomics workflows - the analysis of all proteins in a biological sample - are identified in a paper online in Nature Methods this week. Proteomics is most often carried out using mass spectrometry technology, which has gained a reputation of being poorly reproducible. This work could therefore be used as a basis for looking into how to overcome these issues.

John Bergeron and colleagues from several other laboratories created test samples consisting of 20 highly purified proteins present at equal concentrations. They sent these samples to 27 different labs, asking the members of these labs to identify the 20 proteins by the mass spectrometry instrumentation and workflows they routinely use. Initially, only 7 of the 27 labs correctly reported all 20 proteins. However, when the study designers reanalyzed the labs’ data, they found that almost all of the labs had generated sufficient data to identify the proteins but for various reasons were unable to report the correct protein identities. Although some of the labs made simple mistakes in sample handling, most of the problems stemmed from difficulties in applying proteomic database search tools to interpret the data rather than from the mass spectrometry technology itself.In the end, with coaching from the study designers, members of all 27 labs were able to identify all 20 proteins.

Though 20 proteins is, of course, not representative of a complex biological proteome, the study demonstrates that high-quality, reproducible data can be generated by different labs using different mass spectrometry-based proteomics workflows. However, in an accompanying News & Views, Ruedi Aebersold emphasizes that proper training is very important for correctly applying this technology.

doi: 10.1038/nmeth.1333

「Nature 関連誌注目のハイライト」は、ネイチャー広報部門が報道関係者向けに作成したリリースを翻訳したものです。より正確かつ詳細な情報が必要な場合には、必ず原著論文をご覧ください。

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