科研盛宴！CASMS會議匯集全球華人質譜學者聚焦創(chuàng)新科技
美國時間2023年8月28日，第三屆美國華人質譜學會（CASMS）會議在線上召開。作為該領域的獨具影響力的盛會，CASMS為與會者提供了一個共享最新科研成果、交流思想和展示創(chuàng)新技術的平臺，并得到了來自美國、加拿大、德國、西班牙、奧地利、臺灣和中國大陸等各地的支持和關注。本屆會議邀請了超過60位科研學界以及工業(yè)界的杰出研究人員帶來精彩演講。分析測試百科網作為會議支持媒體，為您帶來28號當天的全程報道，接下來的3天時間還有很多精彩內容。
葛蘭素史克（GSK）高級總監(jiān)，CASMS主席 翁乃棟致開幕詞
翁乃棟主席代表第三屆CASMS會議的聯(lián)合主席對參與本屆會議的所有報告人，會議組織者、分會主席和志愿者們的工作表示了感謝。并感謝贊助商們對本屆會議的大力支持。本屆會議將由57位高級質譜專業(yè)人士帶來一共14場會議共計91個學術報告。演講者們來自世界各地，并且其中至少有4位ASMS Biemann獎章得主，9位ASMS研究獎得主，以及5位國際期刊編輯。并還將舉辦涵蓋各種熱門話題和職業(yè)發(fā)展的CASMS研討會。希望與會者能享受本次會議。
美國加利福尼亞大學河濱分校教授、CASMS當選主席 汪寅生致開幕詞
汪寅生主席介紹了馬蒂亞斯·曼恩（Matthias Mann）教授作為代表性的質譜學領域的杰出科學家，以其在蛋白質組學和質譜技術方面的卓越貢獻而聞名。他是德國馬普生物化學研究所（Max Planck Institute of Biochemistry）的主任，同時也在丹麥哥本哈根大學（University of Copenhagen）擔任教授職務。他曾獲得諸多獎項并在2013年當選為德國國家科學院院士，他的論文已被引用超過30余萬次，曾多年是全球第二被引用次數(shù)最多的化學家。
Opening Plenary Session開幕主題會議
丹麥哥本哈根大學健康科學學院教授、德國馬普生物化學研究所主任 馬蒂亞斯·曼恩（Matthias Mann）教授
報告題目：《Advances in MS-based proteomics for precision medicine（基于質譜學的蛋白質組學在精準醫(yī)學領域的進展）》
馬蒂亞斯·曼恩（Matthias Mann）教授介紹了質譜學在蛋白質組學領域的最新技術進展。他的團隊開發(fā)了單細胞蛋白質組學的工作流程，該工作流程將微型樣品制備、尖端質譜技術與低流速液相色譜相結合，可以準確地測量數(shù)千種蛋白質，從而深入理解細胞多樣性。這種技術被命名為“深度視覺蛋白質組學”（DVP），它將高內容顯微鏡、AI驅動的圖像識別和超靈敏質譜技術結合在一起。這種整合能夠在單細胞類型水平上鏈接視覺、空間和分子蛋白質組學數(shù)據。目前，團隊正在利用DVP來研究各種疾病。他表示，相信未來DVP方法所提供的空間分辨率具有巨大的潛力，可以用于對癌癥中的細胞類型進行表征，有助于為精準腫瘤學鋪平道路。
Sponsor workshopⅠ贊助商研討會
中國藥科大學 教授 葉慧
報告題目：《Mining the dark proteome: Cyclic immonium ion oflactyllysine reveals wide la（挖掘暗蛋白質組：乳酰賴氨酸的環(huán)狀亞胺離子揭示了人體中廣泛存在的乳?；F(xiàn)象。）》
葉慧教授的研究團隊通過合成和研究模型乳酰化肽段的譜圖，首次發(fā)現(xiàn)了攜帶乳?；揎椯嚢彼岬亩嚯脑谂鲎彩抑薪涍^二級碎裂會形成鏈狀亞胺離子，該離子經過脫氨形成次生碎片——環(huán)狀亞胺離子，并提出該離子可作為判定數(shù)據庫檢索的乳?；鎸嵟c否的金標準。乳酰化是廣泛存在于人類組織和細胞中的一種非組蛋白特異性的、具有生物學功能的翻譯后修飾。利用先進的化學生物學技術——基因密碼子擴展技術，首次實現(xiàn)向靶蛋白 ALDOA 定點引入乳?；揎?，并發(fā)現(xiàn)修飾后酶活性顯著降低，揭示了乳酸蓄積后，能通過共價修飾糖酵解通路的上游代謝酶，抑制糖酵解活躍度的反饋調節(jié)機制，對生物化學領域現(xiàn)有的“終產物抑制”的調控模式進行了補充。她表示，乳?；菑V泛存在于人類組織和細胞中的一種非組蛋白特異性的、具有生物學功能的翻譯后修飾。
百蓁生物 單寶珍博士
報告題目：《Identifying glycan profile differences of CD33 expressed in HEK293 and CHO cells with GlycanFinder（使用GlycanFinder鑒定HEK293和CHO細胞中CD33的糖基譜差異）》
使用新的PEAKS Glycan Module軟件，單博士介紹了對在HEK293和CHO細胞中表達的CD33蛋白的六個位點上的糖基配置差異進行了表征。他們在SinoBiological和R&D Systems的樣本中確定了CD33蛋白上六個高度糖基化的位點，這些位點共有超過200種不同的N-鏈接糖基。每個糖基化位點都獲得了深度的糖肽覆蓋。這項研究的結果可能有助于理解CD33蛋白在不同細胞類型中的糖基譜變化，以及這些變化是否可能影響其功能或相互作用。研究結果可能對進一步的生物醫(yī)學研究、蛋白質工程以及藥物開發(fā)具有重要意義。
Parallel Symposiums --Proteomics in Precision Medicinee
并行研討會--精準醫(yī)學中的蛋白質組學
弗雷德·哈欽森癌癥中心 CLIA靶向蛋白質組實驗室主任 Amanda G. Paulovich博士
報告題目：《Proteomics in Precision Medicine（精準醫(yī)療中的蛋白質組學）》
Amanda G. Paulovich博士介紹了蛋白質組學對目前以基因組驅動為基礎的精準腫瘤學方法的附加價值，并總結基于選擇性/多重反應監(jiān)測（SRM/MRM）質譜法的定向蛋白質組測量在臨床前研究、臨床試驗以及臨床實驗室領域的應用，以支持靶點發(fā)現(xiàn)、藥效動力學和作用機制研究以及診斷性蛋白質的定量。她認為，蛋白質組學的建立在腫瘤學及其他領域的更廣泛精準醫(yī)學應用中具有重要意義。
美國國家老齡化研究所（NIA）和美國國家神經疾病和中風研究所（NINDS） Andy Qi博士
報告題目：《Mis-spliced transcripts generate de novo proteins in TDP-43-related ALS/FTD（錯剪接轉錄本在TDP-43相關的ALS/FTD中產生了新的蛋白質）》
Andy Qi博士的團隊通過利用蛋白質組學方法研究了TDP-43耗盡引起地誘導多能干細胞（iPS）細胞分化的神經元的轉錄組和蛋白組的變化，以將肽段映射到精確的隱蔽外顯子坐標，證明了隱蔽外顯子在細胞模型和疾病樣本中產生了新的蛋白質?；趇PS模型中識別的編碼新蛋白質的隱蔽外顯子，他們準確地將這些新蛋白質與ALS/FTD患者的人腦組織中表達的新蛋白質相匹配。并且在三重四極質譜儀上開發(fā)了一個高通量的靶向蛋白質組學測定方法，用于測量整潔的腦脊液中的兩個隱蔽肽段，這可以作為臨床上的“即用型”方法他表示，在TDP-43功能障礙的下游，特定的隱蔽外顯子翻譯對于理解ALS/FTD的病理生理學至關重要，并引入了未來生物標志物開發(fā)的先進策略。
威斯康星大學麥迪遜分校 教授 葛瑛
報告題目：：《Top-down Proteomics for Cardiac Precision Medicine（心臟精準醫(yī)學中的自上而下蛋白質組學）》
葛瑛教授團隊開發(fā)了超高靈敏度的頂級蛋白質組學，用于單細胞分析，捕獲了大蛋白質形態(tài)（> 200 kDa）中的單個肌肉細胞異質性。并且通過動物模型和人類臨床樣本將異常的心臟蛋白質形態(tài)與心臟疾病中的收縮功能障礙聯(lián)系起來。此外，課題組正在將創(chuàng)新的自上而下蛋白質組學技術與患者特異性的hPSC衍生心肌細胞（CMs）相結合，在工程化的心臟組織中理解心臟疾病中的蛋白質形態(tài)生物學，以用于精準醫(yī)學。
貝勒醫(yī)學院 分子與人類遺傳學 教授 Bing Zhang
報告題目：《Pan-cancer proteogenomics expands the landscape of therapeutic targets（泛癌癥蛋白質組學擴展了治療靶點的領域）》
Bing Zhang教授團隊對2863種可藥用蛋白質進行泛癌癥特征分析揭示了大范圍的蛋白質表達動態(tài)范圍，以及影響mRNA與蛋白質相關性不佳的生物學因素。將腫瘤的蛋白質組學數(shù)據與細胞系的遺傳篩選數(shù)據整合，確定了蛋白質過表達或高活化驅動的可藥用依賴關系。他認為，蛋白質組學鑒定的合成致死性為針對腫瘤抑癌基因喪失提供了一種策略，可以結合蛋白質組學分析和MHC預測，優(yōu)先選擇新抗原候選者。通過計算識別共享的腫瘤相關抗原，隨后進行實驗確認，將肽段提名為免疫療法的靶點。綜合這些分析，創(chuàng)造了一個全面的蛋白質和肽段靶點的全貌，為未來伴隨診斷、藥物再利用和新療法的開發(fā)鋪平了道路。
圖蘭大學醫(yī)學院細胞與分子診斷中心助理教授、圖蘭大學蛋白質組核心設施主任 Jia Fan
報告題目：《Universal Identification of Mycobacterial Pathogens at Subspecies Resolution by the PEP-TORCH Algorithm（PEP-TORCH算法實現(xiàn)了對分枝桿菌病原體亞種分辨率的通用識別）》
Jia Fan助理教授團隊開發(fā)了一種集成方法，用于富集分枝桿菌蛋白質，以進行基于質譜的肽段組學分析，可以在早期生長培養(yǎng)物中鑒定分枝桿菌的物種和亞種。這種分析流程為當前臨床技術提供了節(jié)省時間的替代方法，并允許鑒定密切相關的分枝桿菌物種和亞種，包括傳統(tǒng)上難以區(qū)分的M. abscessus的耐藥和敏感亞種。該方法還可以消除其他質譜診斷方法所采用的次級培養(yǎng)的需求，并且可以在培養(yǎng)第七天檢測到結核分枝桿菌特異性肽段，比標準培養(yǎng)方法提前了二十天進行診斷。她提議，這種自動化流程可以在臨床環(huán)境中加速基于質譜的分枝桿菌物種和亞種鑒定，以改善診斷、治療決策和疾病結果。
國家衛(wèi)生研究院阿爾茨海默病及相關癡呆疾病中心（CARD） 博士后 Ying Hao
報告題目：《Longitudinal proteomic landscape of iPSC-derived Microglia study reveals altered expression of risk genes associated with Alzheimer's disease（iPSC衍生的微膠質細胞的縱向蛋白質組學研究揭示了與阿爾茨海默病相關的風險基因表達的改變。）》
Ying Hao博士介紹了她的研究使用兩步生長因子為基礎的分化方案，其在45天的微膠質細胞分化過程中進行了縱向蛋白質組學分析，通過質譜技術基于數(shù)據無差別獲?。―IA）蛋白質組學獲得了8個時間點的蛋白質組數(shù)據。研究發(fā)現(xiàn)IFN-γ在微膠質細胞發(fā)育過程中下調了高風險阿爾茨海默?。ˋD）基因（例如TREM2、CR1、ABCA1）的表達，但上調了微膠質細胞特異性的AD風險基因CD33，從而抑制了微膠質細胞的發(fā)育。這些結果表明，早期的炎癥刺激可能促進微膠質細胞的成熟和功能，而晚期炎癥可能會對微膠質細胞的功能產生負面影響。她認為通過調節(jié)神經炎癥通路提供了治療AD和相關疾病的潛在藥物靶點的證據。
Parallel Symposiums--Regulated Bioanalysisincluding patient centric samplinge
并行研討會 —— 包括以患者為中心的采樣的受控生物分析
生科創(chuàng)新公司（Biogen）董事 Long Yuan
報告題目：《Hybridization LC-MS/MS for Quantification of siRNA in Plasma, CSF and Tissue Samples（雜交液相色譜-質譜/質譜技術用于血漿、腦脊液和組織樣本中 siRNA 定量）》
Long Yuan董事報告了公司的研究比較了DNA和肽核酸（PNA）探針在雜交提取siRNA候選藥物（siRNA-01）方面的效果，結果顯示PNA探針實現(xiàn)了更好的提取回收率。并對雜交LC-MS/MS方法進行了優(yōu)化，并成功對猴子血漿、腦脊液（CSF）和各種組織中的siRNA-01進行了定量分析，濃度范圍為2.00 - 1000 ng/mL。經過優(yōu)化的雜交LC-MS/MS方法在更廣泛地用于定量分析其他siRNA和雙鏈寡核苷酸方面具有巨大潛力。這一進展標志著制藥領域新興治療藥物分析的重大進展。
生物分析發(fā)現(xiàn)與開發(fā)科學部門 科學家 Karan Agrawal
報告題目：《Target Engagement Assessments Using Immunocapture-LC/MS-Based Antibody-Bound and Total Protein Measurements（靶點參與評估：基于免疫捕獲液相色譜/質譜的抗體結合和總蛋白質測量）》
Karan Agrawal科學家展示了一種基于通用化的雜交LC-MS的靶標參與度測定方法，該方法不僅評估了治療藥物結合的靶標和總靶標濃度，還確定了用于藥代動力學評估的治療藥物濃度，所有這些信息都可以從兩個5 μL樣本小分冊中獲取。之后還討論了方法開發(fā)過程、樣本數(shù)據分析以及在受監(jiān)管環(huán)境中進行方法驗證的建議。結論，這個工作流程代表了一種工具，可用于未來的生物分析研究，用于開發(fā)單克隆抗體治療藥物的有效雜交LC-MS靶標參與度測定方法。
Resolian 高級總監(jiān) Aihua Liu
報告題目：《Bioanalytical Challenges and Strategies Used to Develop Ultra-sensitive LC-MS/MS Assays to Quantify Inhalation Drugs in Human Plasma（生物分析挑戰(zhàn)和策略：開發(fā)超靈敏度的LC-MS/MS測定法用于定量人類血漿中吸入藥物）》
Aihua Liu總監(jiān)報告了開發(fā)超靈敏度的LC-MS/MS測定法來定量人類血漿中吸入藥物所面臨的挑戰(zhàn)和策略。他表示，在開發(fā)超靈敏度的LC-MS/MS方法時，應考慮分析物的結構，包括化學結構、關鍵功能基團和平衡酸解離常數(shù)（pKa）值；增加LC柱上的分析物量；通過使用正交提取方法進行樣品提取的優(yōu)化（PPE+SPE，LLE+SPE）；通過加入切換閥以進行柱的反向沖洗和正向沖洗，并使用二維（2D）色譜，如保護柱捕集或“心臟切割”色譜，以減少背景噪聲，從而增加信噪比；以及增加質譜靈敏度；使用最靈敏的質譜系統(tǒng)，并添加幾個MRM過渡以獲得靈敏度。這些創(chuàng)新策略成功地應用于通過LC-MS/MS定量上述超低濃度吸入藥物在人類血漿中的含量。
葛蘭素史克GSK 首席科學家Kasie Fang
報告題目：《Derivatize on the anabolites----LC-MS/MS strategies for the selective and sensitive determination of intracellular di- and tri-phosphate in PBMC?（酯化代謝產物 - 用于選擇性和靈敏測定PBMC內二磷酸和三磷酸的LC-MS/MS策略）》
Kasie Fang科學家討論了有選擇性和靈敏度的LC-MS/MS測定方法開發(fā)策略，穩(wěn)健的PBMC采集和有效的分析物穩(wěn)定方法。她采用了化學酯化方法，使用1-乙基-3-(3-二甲氨基丙基)羧酸二亞胺（EDC）和己胺來降低分析物的極性，實現(xiàn)了在反相液相色譜-質譜分析中的直接應用。采用30/70/2（體積比）的RPMI-1640/甲醇/三氯乙酸處理PBMC，發(fā)現(xiàn)這種方法對于分析物的穩(wěn)定和回收非常有效。還開發(fā)了用于犬和大鼠PBMC中同時分析GSK1-DP和GSK1-TP的方法，檢測區(qū)間為2-2,000 ng/mL，以支持臨床前研究。隨后，對于在人類PBMC中分析GSK1-TP進行了優(yōu)化，檢測區(qū)間為0.1-100 ng/mL，以支持“人體首次給藥”研究。所有三種測定方法均顯示出高精密度和準確性。對分析物儲備液、基質、工作臺、長期、凍融和處理提取物的穩(wěn)定性進行了系統(tǒng)評估，并證明是穩(wěn)定的。
艾伯維（Abbive）DMPK-BA部門主管 Qin Ji
報告題目：《Honorable Highlighted Early Career Industry Scientists（杰出的早期職業(yè)行業(yè)科學家）》
Qin Ji主管介紹道，從今年的CASMS虛擬會議開始，他們將專門進行一個演講，重點介紹質譜領域中早期職業(yè)行業(yè)科學家的情況。在演講的下一部分，這些杰出科學家將為自己做兩張幻燈片的介紹。他認為這將是一個展示杰出科學家的絕佳機會。這些杰出的科學家將激勵其他人追求在行業(yè)中的職業(yè)進展。并鼓勵其他人在未來聯(lián)系CASMS，參與明年的演講。隨后有五位行業(yè)精英進行了精彩的快速介紹。
Parallel Symposiums--Frontiers in Data Acquisition and Analysise
并行研討會 —— 數(shù)據獲取與分析的前沿
美國東北大學教授 Olga Vitek
報告題目：《Multilevel statistical modeling for proteomic experiments with complex designs and isobaric labeling（復雜設計和同位素標記的蛋白質組學實驗的多層次統(tǒng)計建模）》
Olga Vitek教授表示希望對隨時間和多種條件下多次采集的生物樣本中蛋白質豐度和翻譯后修飾的變化進行表征。與此同時，蛋白質組學實驗越來越多地引入串聯(lián)質譜標簽（TMT）標記，這是一種多重標記策略，既能夠提高相對蛋白質定量的準確性，又能夠提高樣本通量。將復雜的實驗設計與TMT多重標記相結合，會產生多種感興趣的系統(tǒng)性變異源和干擾性變異的獨特相互作用。他提倡在這種復雜情況下對數(shù)據進行統(tǒng)計分析進行多層次建模，并介紹其在開源的 R/Bioconductor 軟件包系列中能夠實現(xiàn)，特別是 MSstatsTMT、MSstatsPTM 和 MSstatsShiny。
加拿大滑鐵盧大學 教授 Bin Ma
報告題目：《Novor.Cloud: Cloud-based proteomics free software for database search and de novo peptide sequencing（Novor.Cloud：基于云的蛋白質組學免費軟件，用于數(shù)據庫搜索和新序肽片段測序）》
Bin Ma教授介紹了Novor.Cloud是一款基于云計算的蛋白質組學軟件，支持新序肽段測序和數(shù)據庫搜索。用戶可以將他們的自下而上的質譜數(shù)據以原始格式上傳。分析結果可以通過網絡瀏覽器進行可視化，并通過網絡鏈接方便地與合作者共享。本演講將討論該軟件的算法和特點。該軟件可以免費登錄訪問，網址為 http://novor.cloud。
印第安納大學伯明頓分校 教授 Haixu Tang
報告題目：《Deep learning approaches to computational?mass?spectrometry（深度學習在計算質譜學中的應用）》
Haixu Tang教授介紹了幾種深度學習方法，用于解析分子的MS/MS譜中的復雜模式和規(guī)則，隨后用于分子鑒定。PredFull是一個用于從肽段序列預測完整MS/MS譜的深度神經網絡。PepNet可以解決逆問題，它使用全卷積神經網絡從MS/MS譜中進行新序肽片段測序。最后介紹了3DMolMS，這是一個基于點的深度神經網絡，用于從分子的三維（3D）構象中預測MS/MS譜。這些工具在大規(guī)模實驗性MS/MS譜上進行了訓練和評估，并在各自的任務中取得了最先進的性能。這些結果再次證實，深度學習算法可以從大規(guī)模實驗數(shù)據中發(fā)現(xiàn)復雜的模式和規(guī)則，對科學研究非常有幫助。
阿爾茨海默病及相關癡呆疾病研究中心 數(shù)據科學家 Ziyi Li
報告題目：《ProtPipe: A multifunctional pipeline for mass spectrometry-based proteomics and peptidomics（ProtPipe：一款用于基于質譜的蛋白質組學和肽組學的多功能流程）》
Ziyi Li 科學家介紹了Protpipe ，它是一個多功能的蛋白質組學和肽組學數(shù)據分析工具。它旨在整合各種步驟和工具，以實現(xiàn)高效、準確的質譜數(shù)據分析，從而幫助研究人員更好地處理和解析蛋白質和肽的質譜數(shù)據，簡化的多階段數(shù)據處理和可視化。這個項目旨在建立一個簡化的多階段數(shù)據處理和可視化流程，用于標準化質譜后數(shù)據分析，并且還開發(fā)了一個集成的免疫肽組去卷積流程，旨在識別和解析復雜的免疫肽組數(shù)據。這個流程可以幫助科學家更好地理解免疫肽組中的肽段，從而為免疫學研究提供更深入的見解。它有多平臺兼容性以及開源免費等優(yōu)點。
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