Proteomics là gì? Các nghiên cứu khoa học về Proteomics

Proteomics là gì?

Proteomics là ngành khoa học chuyên nghiên cứu toàn bộ tập hợp protein (gọi là proteome) được biểu hiện trong một hệ sinh học cụ thể tại một thời điểm nhất định. Không giống như genomics – vốn tập trung vào bộ gen tương đối ổn định của sinh vật – proteomics xử lý những thay đổi động trong biểu hiện protein dưới các điều kiện sinh học khác nhau.

Proteome của một tế bào có thể thay đổi mạnh mẽ phụ thuộc vào yếu tố môi trường, tín hiệu nội bào, giai đoạn phát triển hoặc tình trạng bệnh lý. Điều này khiến proteomics trở thành một công cụ then chốt để hiểu rõ cơ chế sinh học ở mức chức năng – nơi các protein thực sự thực hiện nhiệm vụ, không chỉ là bản thiết kế như DNA.

Ví dụ, một gene có thể tạo ra nhiều protein khác nhau thông qua quá trình ghép nối khác nhau (alternative splicing) hoặc biến đổi sau dịch mã (post-translational modifications – PTMs) như phosphoryl hóa, glycosyl hóa, ubiquitin hóa,... Những biến thể này không thể phân tích được chỉ bằng kỹ thuật genomics, và do đó, chỉ proteomics mới cho phép hiểu đầy đủ hệ protein học trong sinh vật.

Tầm quan trọng của Proteomics trong sinh học phân tử

Protein là các thành phần chức năng chủ lực trong tế bào. Chúng đóng vai trò như enzyme, thụ thể, tín hiệu, khung xương tế bào, và chất vận chuyển. Vì vậy, việc phân tích proteome giúp giải mã cách thức tế bào thực hiện chức năng, phản ứng với kích thích và thay đổi theo trạng thái sinh lý hay bệnh lý.

Proteomics giúp phát hiện sự điều hòa biểu hiện protein, xác định các con đường tín hiệu hoạt động, và theo dõi phản ứng của tế bào với các điều trị. Nó cũng đóng vai trò quan trọng trong việc tìm kiếm biomarker – các chỉ thị sinh học có thể dùng trong chẩn đoán, tiên lượng hoặc theo dõi điều trị.

Bảng so sánh sau cho thấy sự khác biệt giữa genomics và proteomics:

Tiêu chí	Genomics	Proteomics
Đối tượng nghiên cứu	DNA	Protein
Đặc tính	Ổn định	Động, thay đổi theo thời gian
Chức năng	Chứa thông tin di truyền	Thực hiện chức năng sinh học
Khó khăn phân tích	Ít	Phức tạp hơn do đa dạng cấu trúc và biến đổi sau dịch mã

Các loại proteomics

Proteomics được chia thành ba nhánh chính, tùy theo mục tiêu nghiên cứu và phương pháp phân tích:

• Expression proteomics: Nghiên cứu sự thay đổi biểu hiện protein giữa các điều kiện sinh học khác nhau như tế bào bình thường và tế bào ung thư. Mục tiêu là xác định các protein được điều hòa lên hoặc xuống.
• Structural proteomics: Phân tích cấu trúc không gian ba chiều của protein và phức hợp protein. Giúp hiểu rõ cấu trúc gắn kết và cơ chế tương tác giữa các phân tử.
• Functional proteomics: Tìm hiểu chức năng cụ thể của protein trong các quá trình sinh học. Bao gồm cả việc phân tích tương tác protein-protein và mạng lưới điều hòa.

Các nhánh này không tách biệt mà thường được kết hợp để tạo cái nhìn toàn diện về hoạt động và chức năng của hệ protein.

Ví dụ, trong nghiên cứu ung thư, expression proteomics có thể giúp xác định protein bất thường, trong khi functional proteomics có thể tìm ra vai trò của protein đó trong thúc đẩy tăng sinh hoặc ức chế apoptosis.

Các kỹ thuật chính trong proteomics

Để phân tích proteome, các nhà khoa học sử dụng một số công nghệ cốt lõi, nổi bật nhất là khối phổ (mass spectrometry – MS). Đây là kỹ thuật cho phép xác định khối lượng peptide với độ chính xác cao, từ đó định danh protein dựa trên cơ sở dữ liệu tham chiếu.

Một số công nghệ tiêu biểu bao gồm:

• Mass spectrometry (MS): Là trung tâm của phân tích proteomics hiện đại, có thể phát hiện hàng nghìn protein từ mẫu nhỏ.
• 2D Gel Electrophoresis: Phân tách protein dựa trên điểm đẳng điện (pI) và khối lượng phân tử, sau đó nhuộm màu để định lượng.
• Liquid Chromatography (LC): Thường kết hợp với MS (LC-MS) để phân tách peptide trước khi đưa vào khối phổ.

Khối phổ không chỉ cho phép định danh protein mà còn phân tích các biến đổi sau dịch mã (PTMs), vốn có ảnh hưởng lớn đến chức năng protein. Kết quả từ MS thường cần đến phần mềm sinh học tính toán để xử lý dữ liệu, so sánh phổ peptide với cơ sở dữ liệu, và thống kê độ tin cậy.

Bảng dưới minh họa một số kỹ thuật và đặc điểm chính:

Kỹ thuật	Mục đích	Ưu điểm
MS (Mass spectrometry)	Định danh & phân tích cấu trúc peptide	Chính xác cao, phát hiện được protein ít
2D-Gel	Phân tách và định lượng protein	Phân tích nhiều protein cùng lúc
LC-MS	Phân tích hỗn hợp peptide	Hiệu quả với mẫu phức tạp

Chuẩn bị mẫu và xử lý dữ liệu

Quá trình phân tích proteomics bắt đầu bằng việc chuẩn bị mẫu sinh học, thường là mô, tế bào hoặc dịch sinh học như huyết tương. Mục tiêu là tách chiết protein một cách toàn diện, đồng thời hạn chế phân hủy hoặc mất mát. Sau đó, protein thường được tiêu hóa thành peptide bằng enzyme như trypsin, vì peptide dễ phân tích hơn trong khối phổ.

Tiếp theo, mẫu peptide được tinh sạch và cô đặc. Kỹ thuật như lọc ly tâm, sắc ký pha ngược (reverse-phase chromatography) hoặc lọc kích thước phân tử được dùng để loại bỏ tạp chất. Giai đoạn này ảnh hưởng lớn đến độ chính xác và độ lặp lại của kết quả phân tích.

Khi dữ liệu khối phổ được thu thập, việc xử lý trở nên phức tạp. Cần phần mềm chuyên dụng để:

• So sánh phổ peptide với cơ sở dữ liệu protein chuẩn (như UniProt hoặc SwissProt).
• Xác định chuỗi amino acid từ dữ liệu phổ MS/MS.
• Định lượng tương đối hoặc tuyệt đối protein.

Các công cụ phổ biến gồm MaxQuant, Proteome Discoverer (Thermo), Skyline, và Perseus. Việc sử dụng đúng pipeline xử lý dữ liệu là yếu tố quyết định chất lượng nghiên cứu.

Proteomics và ứng dụng trong y học

Proteomics mang lại tiềm năng lớn trong y học cá thể hóa, chẩn đoán bệnh, và phát triển thuốc. Khả năng phát hiện các protein thay đổi đặc hiệu trong bệnh lý giúp xác định biomarker chẩn đoán sớm hoặc tiên lượng bệnh, đặc biệt trong ung thư, tim mạch, và rối loạn thần kinh.

Ví dụ, protein HER2 là một chỉ điểm quan trọng trong ung thư vú, được xác định thông qua proteomics. Bệnh nhân có biểu hiện HER2 cao thường đáp ứng tốt với thuốc ức chế đặc hiệu như trastuzumab. Điều này mở đường cho điều trị hướng đích, nơi thuốc được thiết kế cho đúng bệnh nhân, đúng mục tiêu phân tử.

Proteomics cũng hỗ trợ phát triển thuốc bằng cách:

1. Phân tích cơ chế hoạt động của thuốc ở mức protein.
2. Phát hiện các mục tiêu (target) mới chưa từng biết đến.
3. Xác định protein gây kháng thuốc.

Nhờ vậy, ngành dược có thể tối ưu hóa quy trình sàng lọc thuốc, giảm thiểu chi phí và thời gian phát triển lâm sàng.

Vai trò của proteomics trong nghiên cứu vaccine và miễn dịch

Trong miễn dịch học và phát triển vaccine, proteomics cho phép xác định các kháng nguyên tiềm năng, đặc biệt là protein bề mặt của vi sinh vật hoặc virus. Đây là mục tiêu chính cho hệ miễn dịch và cho các vaccine thế hệ mới.

Phương pháp reverse vaccinology sử dụng dữ liệu từ proteomics để xây dựng mô hình chọn lọc kháng nguyên trên quy mô lớn. Bằng cách phân tích proteome của vi sinh vật gây bệnh, các nhà nghiên cứu có thể chọn ra protein có khả năng kích thích đáp ứng miễn dịch mạnh, ổn định và ít biến dị.

Ứng dụng này đặc biệt hữu ích với các virus có tỷ lệ đột biến cao như HIV, influenza, hoặc SARS-CoV-2. Việc hiểu rõ các epitope bảo tồn trên protein giúp thiết kế vaccine với hiệu quả rộng và lâu dài.

Phân tích tương tác protein-protein (PPI)

Hệ sinh học không hoạt động đơn lẻ từng protein mà dựa vào mạng lưới tương tác phức tạp giữa các protein với nhau. Việc phân tích protein-protein interactions (PPI) giúp hiểu rõ tổ chức và điều hòa của các hệ thống chức năng như tín hiệu, chuyển hóa, hoặc điều hòa gen.

Các phương pháp chính để nghiên cứu PPI bao gồm:

• Yeast two-hybrid: Dùng trong nghiên cứu tương tác nhị phân giữa hai protein.
• Co-immunoprecipitation (Co-IP): Kéo protein mục tiêu cùng các đối tác liên kết rồi phân tích bằng khối phổ.
• Affinity purification-mass spectrometry (AP-MS): Cách hiện đại và chính xác hơn, dùng kháng thể đặc hiệu hoặc thẻ gắn protein để kéo phức hợp tương tác.

Kết quả từ PPI thường được trực quan hóa bằng công cụ như Cytoscape hoặc STRING database để tạo thành bản đồ tương tác protein trong tế bào.

Những thách thức hiện nay trong proteomics

Proteomics vẫn phải đối mặt với nhiều khó khăn kỹ thuật và tính toán, trong đó nổi bật nhất là độ phức tạp và độ động rất lớn của proteome. Một số protein hiện diện với nồng độ cực thấp, dễ bị che lấp bởi protein dồi dào hơn như albumin trong huyết tương.

Những thách thức chính bao gồm:

• Khả năng phân tách không đủ với mẫu chứa hàng ngàn protein.
• Độ nhạy phân tích chưa đủ để phát hiện protein hiếm hoặc biến đổi nhỏ.
• Phân tích protein màng khó khăn do tính kỵ nước.
• Yêu cầu xử lý dữ liệu lớn và phân tích thống kê mạnh, dễ phát sinh sai lệch kết quả.

Do đó, vẫn cần cải tiến trong các lĩnh vực như sắc ký, MS thế hệ mới (như timsTOF, Orbitrap), và các thuật toán phân tích dữ liệu mạnh hơn để nâng cao độ sâu và độ chính xác.

Tương lai của proteomics và hướng phát triển

Proteomics đang mở rộng sang lĩnh vực phân tích động học – nơi biểu hiện protein được theo dõi theo thời gian thực hoặc điều kiện sinh học thay đổi. Kết hợp với dữ liệu từ genomics, transcriptomics và metabolomics, người ta xây dựng các mô hình hệ thống sinh học toàn diện.

Xu hướng mới là single-cell proteomics, cho phép phân tích protein trong từng tế bào riêng lẻ. Điều này rất hữu ích trong ung thư học, miễn dịch học và phát triển phôi, nơi tính không đồng nhất (heterogeneity) là đặc trưng quan trọng.

Ngoài ra, sự phát triển của AI và học máy (machine learning) đang được tích hợp vào phân tích proteomics để phát hiện mẫu phân tử ẩn, dự đoán chức năng protein và cải thiện độ chính xác nhận dạng. Các cơ sở dữ liệu như ProteomicsDB hoặc PeptideAtlas đang mở rộng nhanh chóng để phục vụ nghiên cứu toàn cầu.

Công thức liên quan (ví dụ về khối lượng peptide)

Khối lượng phân tử (monoisotopic mass) của một peptide được tính bằng công thức:

$M = \sum_{i=1}^{n} m_i + m_{H_2O}$

Trong đó $m_i$ là khối lượng từng amino acid, và $m_{H_2O} = 18.015$ Da là phần thêm vào khi tạo liên kết peptide trong chuỗi.