蛋白组学揭示造血干细胞分化过程中的动态变化
景杰编者按：细胞分化是一个动态而又复杂的过程，该过程涉及到众多蛋白的动态变化，因此分析蛋白质的变化是了解该过程的基础。随着技术的发展和成熟，蛋白组学逐渐成为研究细胞分化的一种有效的手段。前不久来自荷兰乌特勒支大学的研究人员，利用基于同位素标记的高分辨率质谱方法研究了不同发育阶段的海马神经元蛋白质组的动态变化，揭示了细胞黏附因子在神经元发育过程中的关键作用[1]。
同样来自乌特勒支大学的研究者再次利用蛋白组学，分析了7类人类最常见的CD8+T细胞分化前后蛋白全谱的变化，不仅证明了细胞分化属于一个循序渐进的过程，也突出了细胞骨架/黏附蛋白在CD8+T细胞免疫应答中的重要作用[2]。
最近，利用蛋白组学在细胞分化方面的探索又有了新的突破。来自瑞典隆德大学隆德干细胞研究中心的研究人员在Cell Reports上发表了造血干细胞分化研究的最新成果。该文章比较分析了小鼠胚胎造血干祖细胞（E14.5FL）和成体骨髓造血干祖细胞（ABM）在蛋白组水平上的表达差异。结果发现ABM中蛋白更复杂，特异性表达的蛋白种类也更多，同时报道了代谢过程和蛋白复合物化学计量学的差异以及对病原菌和ROS刺激的不同的应答机制等[3]，为研究不同发育阶段正常和解释儿童、成人白血病的病因提供了基础。
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关键词：造血干祖细胞HSPCs，蛋白组学，ROS, 嗜中性粒细胞蛋白酶体NSPs
研究思路和成果：
图1. A 胚胎和成体HSPCs蛋白组差异比较流程图
B 差异蛋白分布图 蓝色和红色分别表示成体和胚胎特异性表达的蛋白
为了研究胚胎和成体干祖细胞的蛋白表达差异，首先利用细胞分选系统，分离发育14.5天的胚胎肝脏（E14.5FL）和成体骨髓（ABM）的约50万个干祖细胞，随后利用氘代同位素标记蛋白，分别分析这些细胞中的蛋白组（图1 A）。鉴定到6909个蛋白，5430有定量信息，454个有表达差异，其中316个在ABM中有更高的表达水平，33个在ABM中特异性表达，只有19个在FL中特异性表达（图1 B）。GO富集分析发现成体细胞（ABM）差异表达的蛋白显著富集在免疫反应、葡萄糖代谢等生物过程中，而胚胎（FL）差异表达蛋白则显著富集于细胞循环和增殖相关的生物过程。
蛋白质复合物是细胞生物学功能的效应物，根据其组成可以区分细胞表型。研究人员通过鉴定与蛋白复合物共表达的蛋白组分来鉴定个体发育特异性的蛋白复合物成分，同时研究了胚胎和成体HSPCs蛋白复合物化学计量学发生差异的蛋白。结果显示TCP-1及其伴侣蛋白以及S100a10-annexin 2 复合物分别在胚胎和成体干细胞中高表达。在胚胎HSPCs中，20S蛋白酶体的三个催化亚基高表达，相对应的在成体HSPCs中，20S免疫蛋白酶体和11S蛋白酶体（PA28 α/β）高表达（图2 A B），这些成体HSPCs特异的蛋白组分受氧化压力和IFN α的诱导，与此对应的，胚胎处于低免疫和氧化压力条件下，依赖20S蛋白酶体和PA28 γ发挥功能。
图2 . A 发育过程中化学计量学的变化热图
B 胚胎和成体HSPCs 20S蛋白酶体复合物组分化学计量学的变化
进一步研究发现，嗜中性粒细胞丝氨酸蛋白酶体、Mpo和特异性蛋白酶Lyz2在成体HSPCs中高表达，而在胚胎中低表达，并且从胚胎、新生骨髓到成体骨髓，成熟的嗜中性粒细胞逐渐增多，原粒细胞逐渐减少（图3 A），说明从胚胎到成体，细胞逐步发育成熟，能够清除细胞内抗原和炎症反应中产生的组织碎片，保护细胞。同时发现，成体HPSCs中，谷胱甘肽转移酶GST全部高表达，其他与抗氧化相关的蛋白也都高表达，表明成体PHSCs通过GSH氧化等过程来抵抗ROS引起的损害，而胚胎极易受到蛋白不可逆氧化引起的损害。同时发现IFN-α信号途径相关的蛋白也在成体HSPCs中高表达（图3 B），包括一些抗原抵抗和呈递相关的蛋白，说明与胚胎HSPCs相比，成体HSPCs更能有效防御细菌和病毒的侵害。但是胚胎HSPCs对IFN-α更敏感。
图3. A 嗜中性粒细胞祖细胞、成熟细胞在胚胎、新生骨髓和成体骨髓中的分布
B IFN-α信号途径受体和下游产物的相对表达水平分布图
总结：
通过蛋白组学，研究了胚胎和成体HSPCs的蛋白表达差异，发现胚胎和成体的HSPCs中蛋白表达差异巨大，成体细胞中具有更多特异性表达的蛋白，而且与胚胎相比，成体HSPCs中与病毒和细菌防御相关蛋白、抵抗ROS诱导蛋白氧化等蛋白高表达，有效保护细胞免受外界环境造成的损害。发现IFN-α和NSPs对胚胎和成体HSPCs具有不同的影响。
利用蛋白组学解释了分化过程中造血干组细胞的蛋白表达差异，为研究哪些因素影响和调控胎儿和成人的正常和恶性造血功能疾病提供了分子基础。
参考文献：
1. Christian Frese, et al. (2017) Quantitative Map of Proteome Dynamics during Neuronal Differentiation. Cell Reports 18, 1527–1542
2. Michiel Aalderen, et al. (2017) Label-free Analysis of CD8+T Cell Subset Proteomes Supports a Progressive Differentiation Model of Human-Virus-Specific T Cells. Cell Reports 19, 1068-1079
3. Maria Jassinskaja, et al. (2017) Comprehensive Proteomic Characterization of Ontogenic Changes in Hematopoietic Stem and Progenitor Cells. Cell reports 21, 3285-3297
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