Projektbeschreibung
Innovative Plattform identifiziert individuelle Proteine in einer Zelle
Einzelne Proteine in einer Zelle identifizieren zu können, würde die proteomische Forschung und Biomedizin von Grund auf verändern. Das EU-finanzierte Projekt NanoProt-ID wird eine solche Methodik für eine proteomweite Analyse mit Einzelproteinauflösung entwickeln. Bioinformatische Studien haben gezeigt, dass über 99 % der Proteine über die Reihenfolge bestimmt werden können, in der Lysin, Cystein und Methionin in der Aminosäuresequenz des jeweiligen Proteins angeordnet sind. Geplant ist, die Restmengen der drei Aminosäuren mit bestimmten Fluoreszenzfarbstoffen zu markieren und diese dann durch feste Nanoporen aufzufädeln, die jeweils mit einem plasmonischen Verstärker ausgestattet sind. Der Hypothese des Projekts zufolge müssten sich dadurch mehrfarbig fluoreszente und zeitlich genau nachverfolgbare Fingerabdrücke ergeben, die für jedes Protein innerhalb des Proteoms repräsentativ sind. Das Forschungsteam will diese Plattform noch im Maßstab vergrößern, um Tausende verschiedene Proteine innerhalb von Minuten analysieren zu können.
Ziel
To date, antibody-free protein identification methods have not reached single-molecule precision. Instead, they rely on averaging from many cells, obscuring the details of important biological processes. The ability to identify each individual protein from within a single cell would transform proteomics research and biomedicine. However, single protein identification (ID) presents a major challenge, necessitating a breakthrough in single-molecule sensing technologies.
We propose to develop a method for proteome-level analysis, with single protein resolution. Bioinformatics studies show that >99% of human proteins can be uniquely identified by the order in which only three amino-acids, Lysine, Cysteine, and Methionine (K, C and M, respectively), appear along the proteins’ chain. By specifically labelling K, C and M residues with three distinct fluorophores, and threading them, one by one, through solid-state nanopores equipped with custom plasmonic amplifiers, we hypothesize that we can obtain multi-color fluorescence time-trace fingerprints uniquely representing most proteins in the human proteome. The feasibility of our method will be established by attaining 4 main aims: i) in vitro K,C,M protein labelling, ii) development of a machine learning classifier to uniquely ID proteins based on their optical fingerprints, iii) fabrication of state-of-the-art plasmonic nanopores for high-resolution optical sensing of proteins, and iv) devising methods for regulating the translocation speed to enhance the signal to noise ratio. Next, we will scale up our platform to enable the analysis of thousands of different proteins in minutes, and apply it to sense blood-secreted proteins, as well as whole proteomes in pre- and post-metastatic cancer cells. NanoProt-ID constitutes the first and most challenging step towards the proteomic analysis of individual cells, opening vast research directions and applications in biomedicine and systems biology.
Wissenschaftliches Gebiet
- natural sciencesbiological sciencesbiochemistrybiomoleculesproteinsproteomics
- engineering and technologyelectrical engineering, electronic engineering, information engineeringelectronic engineeringsensors
- medical and health sciencesclinical medicineoncology
- natural sciencescomputer and information sciencesartificial intelligencemachine learning
Programm/Programme
Thema/Themen
Finanzierungsplan
ERC-ADG - Advanced GrantGastgebende Einrichtung
32000 Haifa
Israel