Superkomputer: Zastosowania

Wprowadzenie: Spektrometria mas jest jedną z obecnie stosowanych w badaniach naukowych metodą do identyfikacji i sekwencjonowania białek, jest też głównym narzędziem w badaniach proteomicznych (poznanie kompozycji białkowej tkanek, komórek czy całych organizmów). Szczególnie istotne jest to, że w ostatnich latach opracowano kilka metod pozwalających nie tylko na identyfikacje poszczególnych białek, ale też na określanie ich stężeń. Rozwój technologii i metod stosowanych w badaniach proteomicznych i związanych z tym redukcja kosztów wykonywania badań, pozwala na potencjalne zastosowanie tego metod w diagnostyce medycznej. W ostatnich latach opracowaliśmy na Międzyuczelnianym Wydziale Biotechnologii UG i GUMed) metodologię pozwalająca na wykonanie pomiarów proteomicznych zarówno jakościowych jak i ilościowych [1] w relatywnie krótkim czasie i po umiarkowanych kosztach jednostkowych, co pozwala na zastosowanie tego rodzaju metodologii do badania próbek klinicznych na skalę masową. Otwiera to możliwości wprowadzenia badań proteomicznych opartych o spektrometrię mas do rutynowych analiz stosowanych w diagnostyce medycznej.
Cel badań: Opracowanie narzędzi i protokołów do przetwarzania i analizy danych proteomicznych otrzymanych z pomiarów na próbkach klinicznych. We współpracy z kilkoma ośrodkami medycznymi krajowymi i zagranicznymi uczestniczymy w realizacji projektów badawczych mających na celu stworzenie nowoczesnych procedur i metod diagnostycznych wspomagających rozpoznanie i leczenie wielu chorób np. niepłodności, nowotworów ślinianek schorzeń związanych z tzw. amyloidozami.
Stosowane narzędzia: Komercyjne pakiety stosowane do podstawowego opracowywania surowych danych pochodzących z pomiarów wykonanych za pomocą spektrometrii mas (ProteinPilot, MaxQuant, Mascot i inne) . Własne oprogramowanie tworzone głównie w języku Python. Planowane prace wymagają przetwarzana i przechowywania znacznych ilości danych, wyniki pojedynczego pomiaru wykonanego za pomocą spektrometrii mas to pliki o rozmiarach 10-100 MB, przy pomiarach z setek i tysięcy próbek (należy uwzględni konieczność wykonywania od trzech do pięciu powtórzeń pomiaru dla każdej próbki) wymagany jest dostęp do odpowiednej przestrzeni do magazynowania danych.
[1] Aleksandra Lewandowska, Katarzyna Macur, Paulina Czaplewska, Joanna Liss, Krzysztof Łukaszuk, Stanislaw Oldziej . Qualitative and quantitative analysis of proteome and peptidome of human follicular fluid using multiple samples from single donor with LC-MS and SWATH methodology. Journal of Proteome Research 2017, 16(8): pp 3053–3067