ruedi aebersold, ph · 2016. 3. 22. · • jedoch: “nur” 60–85% der frauen mit brca1...
TRANSCRIPT
Von der Genomik zur Proteomik – die stille Revolution im Gesundheitssystem
Ruedi Aebersold, Ph.D Institute of Molecular Systems Biology, ETH-Zürich; Faculty of Science, University of Zürich SystemsX.ch
We learn as students: Do a controlled experiment
Change one variable: e.g. • Add a drug, or • Delete a gene
• Do a measurement • Generalize the finding to all mice in all conditions (e.g. gene
XX causes cancer) • Write paper
Keep all variables constant
• strain, • age, • time of day, • food state • temperature • Microbes in cage
(perferably none) • etc
Recipe: Test hypothesis
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Die Population im Fokus von Medizin und Forschung
• Grundlagenforschung: Wie funktionieren die Prozesse des Lebens? • Medizin: Was sind die molekularen Grundlagen einer Krankheit und
wie kann man sie korrigieren?
Eine diverse Popula8on: das Dilemma der Medizin
Leider ist diese Gruppe haeufig die Minoritaet (warum? Mechanismus?)
JOINT STATEMENT BY PRESIDENT CLINTON AND PRIME MINISTER TONY BLAIR
PRESIDENT CLINTON ANNOUNCES THE COMPLETION OF THE FIRST SURVEY OF THE ENTIRE HUMAN GENOME Hails Public and Private Efforts Leading to This Historic Achievement June 26, 2000 Today….!
!!!
Press release US. Govt.
....announced that the international Human Genome Project and Celera Genomics Corporation have both completed an initial sequencing of the human genome -- the genetic blueprint for human beings.He congratulated the scientists working in both the public and private sectors on this landmark achievement, which promises to lead to a new era of molecular medicine, an era that will bring new ways to prevent,diagnose, treat and cure disease.!
!Now, scientists will be able to use the working draft of the human genome to:!!* Alert patients that they are at risk for certain diseases. !!* Reliably predict the course of disease. !!• Precisely diagnose disease and ensure the most effective treatment is used. !
• Developing new treatments at the molecular level.!
Press release US. Govt.
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Presse Report, Januar 2014
Published GWA Reports, 2005 – 6/2012 To
tal N
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atio
ns
Calendar Quarter Through 6/30/12 postings
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2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012
1350
Teri Manolio, NHGRI
Some with > 50.000 Individuals
Published GWA Reports, 2005 – 6/2012 To
tal N
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Calendar Quarter Through 6/30/12 postings
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2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012
• ….als auch: • 100.000 genome program UK • BGI: 1 Mio individual sequences • ….
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Teri Manolio, NHGRI
Some with > 50.000 Individuals
Das Traum-Szenario der Personalisierten Medizin
• Fortschritte in der Genomtechnologie ermoeglichen die Bestimmung individueller Genomsequenzen
• Vergleiche genomische Sequenzen (z. B. gesundes und Tumorgewebe) und lese die Unterschiede
• Erkenne daraus den Krankheitstyp und waehle die beste Therapie
Zwischenbilanz
• Fortschritte in der Genomtechnologie ermoeglichen die Bestimmung individueller Genomsequenzen, schnell, billig und zuverlaessig
• Die Erwartungen die die Genomsequenz geweckt hat wurden nicht wirklich erfuellet (in Bezug auf Medizin)
• Die Innovationen der Genomik fanden nicht in der Schweiz statt • Das Konzept der Personalized/precision Medicine wurde entwickelt – sehr
stark basierend auf genomischer Information
• Warum nicht? Zu frueh?, nicht genuegend grosse Studien? Ungenuegende biologische Grundlagen?
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Genotypen (poten8al)
Phaenotypen (z.B Krankheit) (abgerufenes Poten8al
Umsetzung in Rahmen der Molekularbiologie
Environment,
Epigenome
BRCA 1: Ein “Gen fuer Brustkrebs”
• Google hat > 3.5 Mio Eintraege ueber BRCA1 und Brustkrebs
• Mutationen im sogenannten “Brustkrebsgen” BRCA1 werden in bis zu 1% der Frauen in bestimmten Populationen gefunden
• Die Praesenz von BRCA1 Mutationen erhoeht das Risiko fuer Brustkrebs bis
zu 5-fach
• Jedoch: “Nur” 60–85% der Frauen mit BRCA1 Mutationen werden Brustkrebs entwickeln (60–85% Penetranz). D.h. fuer 15–40% ist das nicht der Fall.
• Viele Frauen mit Brustkrebs haben kein mutierted BRCA1 Gen
• Kommerzielle Tests fuer BRCA1 Mutationen sind erhaeltlich (und teuer)
• Actionability der Testresultate?
10/27/15 Ernst Hafen – Swiss Society of Medical Gene8cs April 20, 2012 16
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17 Non-‐silent muta8ons
Num
ber o
f pa8
ents
Bell et al. Integrated genomic analyses of ovarian carcinoma. Nature (2011) vol. 474 (7353) pp. 609-‐615
GENOMIC MUTATIONS IN OVARIAN CANCER (OC)
• No muta+on occurs in all pa+ents
• Few muta+ons occur in some pa+ents
• Most muta+ons occur in very few pa+ents
• Context ma9ers !!
Tarlov, A.R., Public Policy Frameworks for Improving Population Health. Annals of the New York Academy of Sciences, 1999. 896(SOCIOECONOMIC STATUS AND HEALTH IN INDUSTRIAL NATIONS: SOCIAL, PSYCHOLOGICAL, AND BIOLOGICAL PATHWAYS): p. 281-293.l
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Genotyp Phaenotyp (z.B Krankheit)
Umsetzung: Genotyp-Phaenotyp
Environment,
Epigenome
?
Proteine uebersetzen Genotyp in Phaenotyp
• Sickle cell anemia: a defined muta8on induces a structural change in Hb which causes a phenotype
• Generalized: One gene-‐ one protein-‐one func8on • Paradigm since the 1940’s!!
Network representa8on of Metabolism
Network representa8on of Metabolism
• Jeder Knoten ist ein Protein (Enzym) • Jedes Protein hat spezifische Interaktionen
• Hypothese: Die gesamtheitliche Messung der Proteine und ihrer Interaktionen betimmen den Phaenotypen
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The proteome as seen by a mass spectrometer: Possibly:10exp6- 10exp8 features
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SWATH-MS Acquisition Principle
Wir teilen das Proteom in 10exp4 Pixel und digitalizieren den Inhalt jedes Pixels
⇒ Digitale Repraesentation des Proteoms im
Computer ⇒ Analogie Digitale Kamera
BigData Waehrung von Proteomikdaten: Datenmatrix von Proteinen, quan8fiziert ueber
Kondi8onen
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Conditions 1-n
Pro
tein
s 1-
-n
• Genaue und reproduzierbare Quan8fizierung von tausenden von Proteinen
• Kondi8onen: • Clinical cohorts • Time courses • Dosage courses • Samples with
structured genomes • popula8ons
Der Ansatz des Sta8s8kers: Correla8on
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• Zwei abhaengige Variablen werden unter vielen Bedingungen gemessen • Wenn eine Variable grosser wird wird auch die andere groesser • Heute werden in der Biologie Millionen von Daten erhoben.
• Korrela+on ist nicht ursaechlich !!
Profiling of molecules
Sensi8vity (IC50) to 100,000 compounds
# cell line
The NCI-‐60 cell line compendium
Final quantification matrix!44,598 proteotypic peptides "
5101 Swiss-Prot proteins"
Kidney cancer (8)"
Prostate cancer (2)"
Lung cancer (9)"
Colon cancer (7)"
Leukaemia (6)"
Breast cancer (6)"
Ovarian cancer (7)"
Brain cancer (6)"
Skin cancer (9)"
2. Data normalisation Batch correction!
NCI60 cell lines!
PCT-assisted !sample !
preparation!
1. OpenSWATH!
Primary peptide/protein id"
Acquire peptide fragmentation maps (60 x 2 replicate injections)"
Spectral assay library generation"
2. Feature alignment!
1!
2!
3!
4!
1!
2!
3!
Pep !Prot!
LC-MS/MS analysis! Protein Quantification!
a. Chromatogram extractionb. Peak-group scoringc. Statistical analysis (e.g. pyprophet)"
Inte
nsity"
Time"
1a. Shotgun acquisition1b. Library generation!
2. SWATH MS acquisition!
66 injections"
Targeted data analysis!
1. Peptide to protein inference (Top2)!
cycle time"
m/z!
retention time"
MS1 map!
Swath width = 25 Da"
Consistent feature quantification across 120 runs"
Inte
nsity"
Time"
Inte
nsity"
Time"
Genera8on of NCI60 Proteotype Dataset
Quan8fica8on of 5101 Swiss-‐Prot proteins in NCI-‐60 cells
X-‐axis: NCI60 cells, each has two technical replicates, therefore 120 columns Y-‐axis: 5101 SwissProt proteins Color: log10 scaled protein intensity. Green: high abundant; red: low abundant.
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• Data analysis:
² Mathema8cally correlate proteotype and phenotype (drug resistance/sensi8vity)
² Classify cell lines according to resistance/sensi8vity profiles
² Iden8fy principal discrimina8ng proteins
Rela+ng Proteotype and Drug sensi+vity phenotype
• MEK Kinase inhibitor kinase • Three clusters of resistance • Different biochemical mechanisms?
Resistant cluster 1
Resistant cluster 2
Resistant cluster 3
(Ac8onable) proteins separate the three resistant clusters
Dihyropterin reductase
Protein kinase
Membrane transporter
ATP’ase transporters
Sorbitol dehydrogenase
• Each node represents a cell line; the color of which indicates its sensitivity to the respective drug. The number label of the node matches to the identity of the cell as follow:
Drug Response Tree of representative chemotherapy and targeted drugs.
Panel selek8ver Pharmaka Zustand molekularer Netzwerke
Pa8ent A
Pa8ent B
Pa8ent C
Drug 1
Drug 2
Drug 3
Drug 4
Drug 5
Personalized medicine
Eine Vision… …teilweise realisiert
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President Obama, State of the Union Address, Jan. 20, 2015: "21st century businesses will rely on American science, technology, research and development. I want the country that eliminated polio and mapped the human genome to lead a new era of medicine -‐-‐ one that delivers the right treatment at the right 8me. In some pa?ents with cys?c fibrosis, this approach has reversed a disease once thought unstoppable. Tonight, I’m launching a new Precision Medicine Ini8a8ve to bring us closer to curing diseases like cancer and diabetes -‐-‐ and to give all of us access to the personalized informa8on we need to keep ourselves and our families healthier."
Was haben wir gelernt?
• Personalized/precision Medicine bezeichnen eine neue Medizin in der Entscheide ausgehend der persoenlichen molekularen Profile gemacht werden
• Personalized Medicine war bisher wesentlich auf der Genomik aukauend, mit maessigem Erfolg
• Wir koennen das Genom lesen aber die Informa8on nicht verstehen. Daten sind nur nuetzlich wenn ein Paradigma fuer ihre Analyse besteht
• Die Umsetzung eines Genotypen in Phaenotypen wird durch Proteine und ihre Interak8onen katalysiert
• Neue Technologien erlauben es uns das Proteome schnell und praezis zu messen und damit den molekularen Phaenotypen zu bes8mmen
• Die Schweiz ist weltweit fuehrend in der Entwicklung der Proteomik • Viel basic Science Forschung ist dringend noe8g • Die oekonomischen Konsequenzen sind unbekannt
Thank you for your anen8on!