Summary

Un approccio basato sulla spettrometria di massa per identificare le fosfatasi delle fosfoproteine e i loro interattori

Published: April 29, 2022
doi:

Summary

Qui presentiamo un protocollo per l’arricchimento delle fosfatasi fosfoproteine endogene e delle loro proteine interagenti da cellule e tessuti e la loro identificazione e quantificazione mediante proteomica basata sulla spettrometria di massa.

Abstract

La maggior parte dei processi cellulari sono regolati dalla fosforilazione dinamica delle proteine. Più di tre quarti delle proteine sono fosforilate e le fosfoproteine fosfatasi (PPP) coordinano oltre il 90% di tutta la defosforilazione cellulare di serina/treonina. La deregolazione della fosforilazione proteica è stata implicata nella fisiopatologia di varie malattie, tra cui il cancro e la neurodegenerazione. Nonostante la loro attività diffusa, i meccanismi molecolari che controllano i PPP e quelli controllati dai PPP sono scarsamente caratterizzati. Qui, viene descritto un approccio proteomico chiamato perline inibitrici della fosfatasi e spettrometria di massa (PIB-MS) per identificare e quantificare i PPP, le loro modifiche post-traduzionali e i loro interattori in appena 12 ore utilizzando qualsiasi linea cellulare o tessuto. PIB-MS utilizza un inibitore PPP non selettivo, microcistina-LR (MCLR), immobilizzato su perline di sefarosio per catturare e arricchire i PPP endogeni e le loro proteine associate (chiamate PPPome). Questo metodo non richiede l’espressione esogena di versioni marcate di PPP o l’uso di anticorpi specifici. PIB-MS offre un modo innovativo per studiare i PPP evolutivamente conservati ed espandere la nostra attuale comprensione della segnalazione di defosforilazione.

Introduction

La fosforilazione proteica controlla la maggior parte dei processi cellulari, tra cui, ma non solo, la risposta al danno al DNA, la segnalazione del fattore di crescita e il passaggio attraverso la mitosi 1,2,3. Nelle cellule di mammifero, la maggior parte delle proteine sono fosforilate in uno o più residui di serina, treonina o tirosina ad un certo punto nel tempo, con fosfosine e fosfotreonine che costituiscono circa il 98% di tutti i siti di fosforilazione 2,3. Mentre le chinasi sono state ampiamente studiate nella segnalazione cellulare, il ruolo dei PPP nella regolazione dei processi cellulari dinamici sta ancora emergendo.

Le dinamiche di fosforilazione sono controllate dall’interazione dinamica tra chinasi e fosfatasi. Nelle cellule di mammifero, ci sono più di 400 protein chinasi che catalizzano la fosforilazione di serina / treonina. Oltre il 90% di questi siti sono defosforilati dalle fosfatasi fosfoproteiche (PPP), una piccola famiglia di enzimi costituita da PP1, PP2A, PP2B, PP4-7, PPT e PPZ 2,3. PP1 e PP2A sono responsabili della maggior parte della fosfoserina e della fosfotreonina defosforilazione all’interno di una cellula 2,3,4. La notevole differenza di numero tra chinasi e fosfatasi e la mancanza di specificità delle subunità catalitiche PPP in vitro hanno portato alla convinzione che le chinasi siano il principale determinante della fosforilazione 2,3. Tuttavia, diversi studi hanno dimostrato che le fosfatasi stabiliscono la specificità del substrato attraverso la formazione di oloenzimi multimerici 5,6,7,8,9. Ad esempio, PP1 è un eterodimero costituito da una subunità catalitica e, in un dato momento, una delle oltre 150 subunità regolatorie 6,7,8. Al contrario, PP2A è un eterotrimero formato da un’impalcatura (A), una subunità regolatoria (B) e una catalitica (C) 2,3,9. Esistono quattro famiglie distinte di subunità regolatorie PP2A (B55, B56, PR72 e striatina), ognuna con più geni, varianti di giunzione e modelli di localizzazione 2,3,9. La natura multimerica dei PPP colma il divario nel numero di chinasi e subunità catalitiche PPP. Tuttavia, crea sfide analitiche per lo studio della segnalazione PPP. Per analizzare in modo completo la segnalazione PPP, è fondamentale studiare i vari oloenzimi all’interno di una cellula o di un tessuto. Grandi progressi sono stati fatti nello studio del kinome umano attraverso l’uso di perline inibitrici della chinasi, chiamate perle o kinobeadi inibitori multiplex, una strategia proteomica chimica in cui gli inibitori della chinasi sono immobilizzati su perline e la spettrometria di massa viene utilizzata per identificare chinasi arricchite e i loro interattori 10,11,12,13.

Abbiamo stabilito un approccio simile per studiare la biologia PPP. Questa tecnica prevede la cattura di affinità di subunità catalitiche PPP utilizzando perline con un inibitore PPP immobilizzato e non selettivo chiamato microcistin-LR (MCLR) chiamato sfere inibitrici della fosfatasi (PIB)14,15. A differenza di altri metodi che richiedono la marcatura endogena o l’espressione di subunità PPP esogene che potrebbero alterare l’attività o la localizzazione delle proteine, PIB-MS consente l’arricchimento di subunità catalitiche PPP endogene, le loro subunità regolatorie e di impalcatura associate e le proteine interagenti (chiamate PPPome) da cellule e tessuti in un dato momento o in condizioni di trattamento specifiche. MCLR inibisce PP1, PP2A, PP4-6, PPT e PPZ a concentrazioni nanomolari, rendendo i PIB altamente efficaci nell’arricchimento per il PPPome16. Questo metodo può essere scalato per l’uso su qualsiasi materiale di partenza dalle cellule ai campioni clinici. Qui, descriviamo in dettaglio l’uso di PIB e spettrometria di massa (PIB-MS) per catturare, identificare e quantificare in modo efficiente il PPPome endogeno e i suoi stati di modifica.

Figure 1
Figura 1: Riepilogo visivo del protocollo PIB-MS. In un esperimento PIB-MS, i campioni possono essere ottenuti in varie forme, dalle cellule ai tumori. Il campione viene raccolto, lisato e omogeneizzato prima dell’arricchimento PPP. Per arricchire i PPP, il lisato viene incubato con PIB con o senza un inibitore PPP, come MCLR. I PIB vengono quindi lavati e i PPP vengono eluiti in condizioni di denaturazione. I campioni vengono preparati per l’analisi della spettrometria di massa mediante la rimozione di detergenti attraverso l’arricchimento proteico SP3, la digestione triptica e la desalinizzazione. I campioni possono quindi essere facoltativamente etichettati TMT prima dell’analisi della spettrometria di massa. Fare clic qui per visualizzare una versione più grande di questa figura.

PIB-MS comporta lisi e chiarificazione di cellule o tessuti, incubazione del lisato con PIB, eluizione e analisi dell’eluato tramite western blotting o approcci basati sulla spettrometria di massa (Figura 1). L’aggiunta di MCLR libero può essere utilizzata come controllo per distinguere specifici leganti PIB da interattori non specifici. Per la maggior parte delle applicazioni, un approccio senza etichette può essere utilizzato per identificare direttamente le proteine negli eluati. Nei casi in cui è necessaria una maggiore precisione nella quantificazione o nell’identificazione di specie a bassa abbondanza, è possibile utilizzare un’ulteriore elaborazione con etichettatura TMT (Tandem Mass-Tag) per aumentare la copertura e ridurre l’input.

Protocol

NOTA: La generazione di PIB viene effettuata come descritto da Moorhead et al., dove 1 mg di microcistina e circa 6 mL di sefarosio sono accoppiati per generare PIB con una capacità di legame fino a 5 mg/mL17. 1. Preparazione del campione NOTA: Una quantità iniziale tipica per PIB-MS è di 1 mg di proteina totale per condizione. Per questo esperimento, circa 2,5 x 106 cellule HeLa sono state utilizzate per estrarre…

Representative Results

Figura 2: Identificazione di specifici leganti PIB. (A) Una varietà di tipi di tessuto o cellule può essere analizzata tramite PIB-MS. Le cellule HeLa nel tripliceto biologico sono state trattate con DMSO o l’inibitore PPP MCLR, incubate con PIB e analizzate tramite LC-MS / MS. (B) Grafico vu…

Discussion

PIB-MS è un approccio di proteomica chimica utilizzato per profilare quantitativamente il PPPome da varie fonti di campioni in un’unica analisi. Molto lavoro è stato fatto usando perline inibitrici della chinasi per studiare il kinome e come cambia nel cancro e in altri statipatologici 10,11,12,13. Tuttavia, lo studio del PPPome è in ritardo. Prevediamo che questo approccio sia in grado di c…

Divulgazioni

The authors have nothing to disclose.

Acknowledgements

A.N.K. riconosce il supporto di NIH R33 CA225458 e R35 GM119455. Ringraziamo i laboratori Kettenbach e Gerber per la loro utile discussione.

Materials

Acetonitrile (ACN) Honeywell AH015-4 CAUTION: ACN is flammable and toxic; wear gloves, and work in a chemical fume hood.
Anhydrous Acetonitrile Sigma-Aldrich 271004-100ML CAUTION: ACN is flammable and toxic; wear gloves, and work in a chemical fume hood.
Benchtop centrifuge Eppendorf model no. 5424
Beta-glycerophosphoric acid, disodium salt pentahydrate Acros Organics 410991000
Centrifuge Eppendorf model no. 5810 R 15 amp version
Distilled water
DMSO Fisher Scientific BP231-100
Dounce tissue grinder Fisherbrand Pellet Pestles 12-141-363
Empore solid phase extraction disk, C18 CDS Analytical 76333-132
Eppendorf tubes, 1.5 mL Eppendorf 22363204 CRITICAL: Other tubes may leach polymer into sample, contaminating the analysis.
Eppendorf tubes, 2 mL Eppendorf 22363352 CRITICAL: Other tubes may leach polymer into sample, contaminating the analysis.
Extraction plate manifold Waters WAT097944
Falcon tubes, 50 mL VWR 21008
Generic blunt end needle and plunger
Generic magnetic separation rack
HEPES Sigma-Aldrich H3375
Hydrogen chloride (HCl) VWR Chemicals BDH BDH3028 CAUTION: HCl is corrosive; wear gloves and work in a chemical fume hood.
Hydroxylamine solution 50% (wt/vol) Sigma-Aldrich 467804
Incubator, 65 °C VWR model no. 1380FM
Koptec Pure Ethanol, 200 Proof Decon Labs V1001
Methanol for HPLC (MeOH) Sigma-Aldrich 34860-4L-R CAUTION: MeOH is flammable and toxic; wear gloves, and work in a chemical fume hood.
Microcystin LR (MCLR) Cayman Chemical 10007188 CAUTION: MCLR is toxic; wear gloves when handling and avoid skin contact.
PBS, 1× without calcium and magnesium, pH 7.4 ± 0.1 Corning  21-040-CV
pH test strips, such as MilliporeSigma MColorpHast pH test strips and indicator papers Fisher Scientific M1095310001
PIBs For protocol for the generation of PIBs, see Moorhead et al., 2007.
Pierce BCA Protein Assay Kit Thermo Scientific 23225
Pipette tips, 10 μL Eppendorf 22491504 CRITICAL: Other tips may leach polymer into samples, contaminating the analysis.
Pipette tips, 1000 μL Eppendorf 22491555 CRITICAL: Other tips may leach polymer into samples, contaminating the analysis.
Pipette tips, 200 μL Eppendorf 22491539 CRITICAL: Other tips may leach polymer into samples, contaminating the analysis.
plastic syringe, 10 mL BD 309604
Protease inhibitor cocktail III Research Products International P50700-1
Q Exactive Plus Hybrid Quadrupole-Orbitrap Mass Spectrometer, Oribtrap Fusion, Orbitrap Fusion Lumos, or Orbitrap Eclipse Tribrid Mass Spectrometer  Thermo Scientific
Refrigerated benchtop centrifuge Eppendorf model no. 5424 R
Rotator (Labquake Shaker Rotisserie) Thermo Scientific 13-687-12Q 8 rpm rotation
Sample collection plate, 96- well, 1 mL Waters WAT058957
SDS Fisher Scientific BP1311-1
Sequencing grade modified trypsin Promega V511C
Sodium azide EMD Chemicals SX0299-1 CAUTION: Sodium azide is explosive and toxic; wear gloves, work in a chemical fume hood and avoid contact with metals.
Sodium chloride (NaCl) Fisher Chemical S27110
Sonicator (Branson digital sonifier) model no. SFX 250
SPE C18 desalting plate Waters 186001828BA
SpeedBeads magnetic carboxylate modified particles (SP3 beads) Cytiva 6.51521E+13
Thermomixer Eppendorf model no. 5350
TMT10plex Isobaric Label Reagent Set plus TMT11-131C Label Reagent, 3 × 0.8 mg per tag ThermoFisher A37725
Trifluoroacetic acid (TFA) Honeywell T6508-25ML CAUTION: TFA is corrosive and will irritate skin on contact. Wear gloves and eye protection, and work in a chemical fume hood.
Tris Base Research Products International T60040
Triton X-100 Sigma-Aldrich T9284
Vacuum centrifuge and vapor trap Thermo Scientific model nos. SpeedVac SPD120 and RVT5105
Vortexer (Vortex-Genie 2) Scientific Industries
Water LC-MS Honeywell LC365-4

Riferimenti

  1. Nilsson, J. Protein phosphatases in the regulation of mitosis. Journal of Cell Biology. 218 (2), 395-409 (2019).
  2. Brautigan, D. L. Protein Ser/Thr phosphatases–the ugly ducklings of cell signalling. The FEBS Journal. 280 (2), 324-345 (2013).
  3. Brautigan, D. L., Shenolikar, S. Protein serine/threonine phosphatases: keys to unlocking regulators and substrates. Annual Review of Biochemistry. 87, 921-964 (2018).
  4. Janssens, V., Goris, J. Protein phosphatase 2A: A highly regulated family of serine/threonine phosphatases implicated in cell growth and signalling. Biochemical Journal. 353, 417-439 (2001).
  5. Virshup, D. M., Shenolikar, S. From promiscuity to precision: protein phosphatases get a makeover. Molecular Cell. 33 (5), 537-545 (2009).
  6. Bollen, M., Peti, W., Ragusa, M. J., Beullens, M. The extended PP1 toolkit: designed to create specificity. Trends in Biochemical Sciences. 35 (8), 450-458 (2010).
  7. Qian, J., Winkler, C., Bollen, M. 4D-networking by mitotic phosphatases. Current Opinion in Cell Biology. 25 (6), 697-703 (2013).
  8. Heroes, E., et al. The PP1 binding code: a molecular-lego strategy that governs specificity. The FEBS Journal. 280 (2), 584-595 (2013).
  9. Eichhorn, P. J., Creyghton, M. P., Bernards, R. Protein phosphatase 2A regulatory subunits and cancer. Biochimica et Biophysica Acta. 1795 (1), 1-15 (2009).
  10. Bantscheff, M., et al. Quantitative chemical proteomics reveals mechanisms of action of clinical ABL kinase inhibitors. Nature Biotechnology. 25 (9), 1035-1044 (2007).
  11. Klaeger, S., et al. Chemical proteomics reveals ferrochelatase as a common off-target of kinase inhibitors. ACS Chemical Biology. 11 (5), 1245-1254 (2016).
  12. Duncan, J. S., et al. Dynamic reprogramming of the kinome in response to targeted MEK inhibition in triple-negative breast cancer. Cell. 149 (2), 307-321 (2012).
  13. Cooper, M. J., et al. Application of multiplexed kinase inhibitor beads to study kinome adaptations in drug-resistant leukemia. PLoS ONE. 8 (6), 66755 (2013).
  14. Lyons, S. P., et al. A quantitative chemical proteomic strategy for profiling phosphoprotein phosphatases from yeast to humans. Molecular and Cellular Proteomics. 17 (12), 2448-2461 (2018).
  15. Nasa, I., et al. Quantitative kinase and phosphatase profiling reveal that CDK1 phosphorylates PP2Ac to promote mitotic entry. Science Signaling. 13 (648), (2020).
  16. Swingle, M., Ni, L., Honkanen, R. E. Small-molecule inhibitors of ser/thr protein phosphatases: specificity, use and common forms of abuse. Methods in Molecular Biology. 365, 23-38 (2007).
  17. Moorhead, G. B. G., Haystead, T. A. J., MacKintosh, C. Synthesis and use of the protein phosphatase affinity matrices microcystin-sepharose and microcystin-biotin-sepharose. Methods in Molecular Biology. 365, 39-45 (2007).
  18. Brauer, B. L., Wiredu, K., Mitchell, S., Moorhead, G. B., Gerber, S. A., Kettenbach, A. N. Affinity-based profiling of endogenous phosphoprotein phosphatases by mass spectrometry. Nature Protocols. 16 (10), 4919-4943 (2021).
  19. Hughes, C. S., Moggridge, S., Müller, T., Sorensen, P. H., Morin, G. B., Krijgsveld, J. Single-pot, solid-phase-enhanced sample preparation for proteomics experiments. Nature Protocols. 14 (1), 68-85 (2019).
  20. Rappsilber, J., Mann, M., Ishihama, Y. Protocol for micro-purification, enrichment, pre-fractionation and storage of peptides for proteomics using StageTips. Nature Protocols. 2 (8), 1896-1906 (2007).
  21. Zecha, J., et al. TMT labeling for the masses: A robust and cost-efficient, in-solution labeling approach. Molecular and Cellular Proteomics. 18 (7), 1468-1478 (2019).
  22. Elias, J. E., Gygi, S. P. Target-decoy search strategy for increased confidence in large-scale protein identifications by mass spectrometry. Nature Methods. 4 (3), 207-214 (2007).
  23. Eng, J. K., Jahan, T. A., Hoopmann, M. R. Comet: an open-source MS/MS sequence database search tool. Proteomics. 13 (1), 22-24 (2013).
  24. Tyanova, S., et al. The Perseus computational platform for comprehensive analysis of (prote)omics data. Nature Methods. 13 (9), 731-740 (2016).
  25. Yu, S. H., Ferretti, D., Schessner, J. P., Rudolph, J. D., Borner, G. H. H., Cox, J. Expanding the Perseus software for omics data analysis With custom plugins. Current Protocols in Bioinformatics. 71 (1), 1-29 (2020).
check_url/it/63805?article_type=t

Play Video

Citazione di questo articolo
Smolen, K. A., Kettenbach, A. N. A Mass Spectrometry-Based Approach to Identify Phosphoprotein Phosphatases and their Interactors. J. Vis. Exp. (182), e63805, doi:10.3791/63805 (2022).

View Video