Eco-IA en tiempo real, adquisición dependiente de datos por electroforesis con procesamiento de datos basado en IA...

Área de la Ciencia:

• Proteomía
• Biotecnología
• Química analítica

Sus antecedentes:

• La espectrometría de masas de una sola célula (SM) proporciona un perfil sensible del proteoma celular.
• Los altos costos de los instrumentos limitan la adopción generalizada de la proteómica de una sola célula.
• Necesidad de un análisis proteómico de una sola célula accesible y asequible.

Objetivo del estudio:

• Desarrollar una estrategia proteómica de una sola célula que tenga en cuenta el presupuesto.
• Ampliar el acceso al perfil proteómico de una sola célula.
• Demostrar la utilidad de un nuevo flujo de trabajo CE-MS.

Principales métodos:

• Combinando electroforesis capilar (CE), adquisición dependiente de datos (DDA) con clasificación de iones electroforesis-correlativa (Eco) y deconvolución espectral asistida por IA (CHIMERYS) en un flujo de trabajo Eco-IA en tiempo real.
• Implementación del flujo de trabajo en una plataforma CE personalizada acoplada a un espectrómetro de masas híbrido cuádrupolo-orbita.
• Utilizando el muestreo Eco-DDA en tiempo real y el procesamiento CHIMERYS para el análisis espectral.

Principales resultados:

• Se logró la identificación de hasta ~ 15 péptidos por espectro, comparable a los sistemas modernos de gama alta.
• Identificó 2142 proteínas de 1 ng de digestión de HeLa, que excede el rendimiento contemporáneo de nanoLC Orbitrap Fusion Lumos.
• Se identificaron 1799 proteínas a partir de ~250 pg (equivalente de una sola célula) en menos de 15 minutos, lo que permite un rendimiento teórico de 48 muestras/día.
• Se perfilaron 1524 proteínas de células individuales de Xenopus laevis blastulae, revelando la asimetría del proteoma.

Conclusiones:

• Eco-AI en tiempo real ofrece un enfoque potente y asequible para la proteómica de una sola célula utilizando CE-MS.
• El flujo de trabajo mejora la accesibilidad al perfil proteómico sensible.
• Factibilidad demostrada para analizar la asimetría del proteoma en contextos de biología del desarrollo.