Het proteoom: de complete verzameling eiwitten die een cel echt aan het werk zet
Je genoom is een blauwdruk: een verzameling bouwtekeningen die in elke cel van je lichaam hetzelfde is, van je hersenen tot je teennagels. Maar een bouwtekening bakt geen brood en bouwt geen huis. Dat doen de arbeiders die de tekening uitvoeren. In een cel zijn die arbeiders eiwitten: moleculen die reacties versnellen, signalen doorgeven, structuren opbouwen en vrijwel alles doen wat een cel daadwerkelijk laat functioneren. Het proteoom is de complete verzameling van al die eiwitten in een cel, weefsel of organisme, op een bepaald moment.
Het cruciale verschil met het genoom is dat een proteoom voortdurend verandert. Je genoom is in elke cel vrijwel identiek en blijft je hele leven grotendeels hetzelfde. Het proteoom van een levercel ziet er echter compleet anders uit dan dat van een hersencel, en het proteoom van diezelfde levercel verandert weer als je ziek wordt, vast of medicijnen slikt. Waar het genoom het script is, is het proteoom de voorstelling zoals die op dit moment, in dit theater, met deze acteurs, daadwerkelijk wordt opgevoerd.
Wat is het precies?
Elk gen in je DNA bevat de code voor een eiwit. Via een proces dat transcriptie heet, wordt die code eerst overgeschreven naar een tussenproduct, boodschapper-RNA (mRNA). Daarna leest een celstructuur genaamd het ribosoom dat mRNA af en bouwt op basis daarvan het eiwit op, aminozuur voor aminozuur. Dat proces heet translatie.
Zou het daarbij blijven, dan zou het proteoom simpelweg een kopie van het genoom zijn, alleen dan uitgevoerd. Maar de werkelijkheid is veel rommeliger, en juist dat maakt proteoomonderzoek zo lastig én interessant. Eén gen kan via een mechanisme dat alternatieve splicing heet, tot meerdere verschillende eiwitvarianten leiden. Bovendien worden eiwitten na hun aanmaak vaak nog chemisch aangepast: er kunnen fosfaatgroepjes, suikermoleculen of andere chemische staartjes aan vastgeplakt worden. Dit heet een post-translationele modificatie, en het kan de vorm en functie van een eiwit volledig veranderen. Het resultaat is dat het menselijk genoom ongeveer twintigduizend eiwitcoderende genen bevat, terwijl schattingen van het aantal verschillende eiwitvarianten in het lichaam oplopen tot honderdduizenden of zelfs meer.
Om een proteoom in kaart te brengen, gebruiken onderzoekers vooral een techniek die massaspectrometrie heet. Eerst worden eiwitten uit een monster, bijvoorbeeld bloed of een stukje weefsel, geknipt in kleinere stukjes met een enzym. Die stukjes worden vervolgens gescheiden op basis van hun chemische eigenschappen met vloeistofchromatografie, waarna een massaspectrometer het gewicht en de lading van elk fragment nauwkeurig meet. Met krachtige software en enorme databases van bekende eiwitsequenties wordt vervolgens teruggerekend welke eiwitten in het oorspronkelijke monster aanwezig waren, en in welke hoeveelheid.
Dat laatste, de hoeveelheid, is een belangrijk verschil met DNA-onderzoek. DNA kan je met de PCR-techniek vermenigvuldigen totdat er genoeg is om te meten, ook als je met minieme hoeveelheden begint. Voor eiwitten bestaat zo'n vermenigvuldigingstruc niet. Sommige eiwitten komen in een cel maar een paar keer voor, terwijl andere er miljoenen keren in zitten: dat verschil in hoeveelheid kan een factor van meer dan een miljoen bedragen. Die enorme spreiding, het zogeheten dynamisch bereik, maakt het extreem lastig om de zeldzame maar vaak biologisch interessante eiwitten (zoals signaalstoffen) tussen de veelvoorkomende bouwstenen te ontdekken.
Wat wil men ermee bereiken?
De belangrijkste reden om het proteoom te bestuderen, is dat eiwitten dichter bij de daadwerkelijke werking van een cel staan dan genen. Een gen kan aanwezig zijn zonder ooit tot een eiwit te leiden, en een ziekte ontstaat zelden doordat een gen simpelweg 'aan' of 'uit' staat, maar vaker doordat een eiwit verkeerd gevouwen is, in de verkeerde hoeveelheid aanwezig is, of op de verkeerde plek in de cel terechtkomt. Proteomics, de wetenschap die het proteoom bestudeert, probeert die eiwitwerkelijkheid rechtstreeks in kaart te brengen in plaats van die af te leiden uit DNA.
Een concreet doel is het vinden van biomarkers: eiwitten waarvan de aanwezigheid of concentratie in bijvoorbeeld bloed vroegtijdig kan wijzen op een ziekte, nog voordat er symptomen zijn. Denk aan eiwitten die vrijkomen bij een beginnende tumor of bij schade aan hersenweefsel bij dementie. Een ander doel is het ontwikkelen van medicijnen: de meeste geneesmiddelen grijpen aan op een eiwit, dus hoe beter bekend is welke eiwitten bij een ziekte betrokken zijn en hoe ze precies zijn opgebouwd, hoe gerichter een medicijn ontworpen kan worden.
Daarnaast hoopt men met proteoomdata de stap te zetten naar meer gepersonaliseerde geneeskunde: behandelingen afstemmen op het specifieke eiwitprofiel van een individuele patiënt, in plaats van op een gemiddelde uit een bevolkingsgroep. Tot slot is er een fundamentelere wetenschappelijke drijfveer: na het in kaart brengen van het menselijk genoom rond 2003 bleek al snel dat kennis van de DNA-volgorde alleen niet voldoende is om te begrijpen hoe een cel functioneert. Het proteoom, en later ook andere lagen zoals het metaboloom (alle kleine moleculen in een cel), moesten daaraan worden toegevoegd om het complete beeld te krijgen.
Voorbeelden uit de praktijk
Het Human Proteome Project, een initiatief van de internationale koepelorganisatie HUPO (Human Proteome Organisation) dat rond 2010 van start ging, probeert systematisch elk menselijk eiwit experimenteel te bevestigen. In de loop van de jaren tien en twintig van deze eeuw is het percentage bevestigde eiwitten geleidelijk gestegen naar ruim negentig procent van de voorspelde eiwitcoderende genen, al blijft een restgroep van moeilijk detecteerbare, zeldzame eiwitten hardnekkig onbevestigd.
Het Human Protein Atlas, een Zweeds initiatief onder leiding van onderzoeker Mathias Uhlén dat sinds 2003 loopt, brengt in kaart in welke weefsels en celtypen elk menselijk eiwit precies tot expressie komt. De resultaten zijn vrij toegankelijk via een website en worden wereldwijd door onderzoekers gebruikt om te zien waar een eiwit van interesse in het lichaam actief is.
Bij de UK Biobank, een grootschalige Britse gezondheidsdatabank, is de afgelopen jaren in samenwerking met farmaceutische bedrijven en het bedrijf Olink het bloedplasma van tienduizenden deelnemers geanalyseerd op duizenden eiwitten tegelijk. Dit soort grootschalige populatiestudies moet helpen ontdekken welke eiwitten samenhangen met veelvoorkomende ziekten zoals hart- en vaatziekten en diabetes.
Het Amerikaanse CPTAC (Clinical Proteomic Tumor Analysis Consortium), gefinancierd door het National Cancer Institute, combineert al meer dan tien jaar genetische data van tumoren met proteoomdata van diezelfde tumoren. Dat leverde bijvoorbeeld inzichten op in eierstok-, borst- en darmkanker die met alleen DNA-onderzoek niet zichtbaar waren geworden, omdat mutaties in het DNA niet altijd voorspellen hoe de bijbehorende eiwitten zich daadwerkelijk gedragen.
Een aangrenzend maar nauw verwant voorbeeld is AlphaFold, het kunstmatige-intelligentiesysteem van DeepMind dat in 2020 en 2021 een doorbraak liet zien in het voorspellen van de driedimensionale vorm van eiwitten op basis van hun aminozuurvolgorde. AlphaFold voorspelt geen proteoom in de zin van welke eiwitten waar aanwezig zijn, maar het levert wel razendsnel structuurvoorspellingen die proteoomonderzoekers helpen te begrijpen hoe een gevonden eiwit er ruimtelijk uitziet en dus mogelijk functioneert.
Hoe ver is de techniek?
Massaspectrometrie is de afgelopen twintig jaar enorm verbeterd in gevoeligheid en snelheid, waardoor onderzoekers tegenwoordig duizenden eiwitten in een enkel bloedmonster kunnen detecteren, iets wat begin deze eeuw ondenkbaar was. Het in kaart brengen van het menselijk proteoom als geheel is daardoor in grote lijnen gelukt: het overgrote deel van de voorspelde eiwitten is inmiddels minstens één keer experimenteel waargenomen.
Toch blijven er belangrijke obstakels. Het dynamisch bereik-probleem, het feit dat sommige eiwitten miljoenen keren vaker voorkomen dan andere, is nog altijd niet volledig opgelost, waardoor zeldzame maar potentieel belangrijke signaaleiwitten makkelijk over het hoofd worden gezien. Ook het routinematig meten van post-translationele modificaties, de chemische aanpassingen die de functie van een eiwit sterk kunnen veranderen, is technisch veel lastiger dan het simpelweg vaststellen of een eiwit aanwezig is.
Een veld dat nog duidelijk in ontwikkeling is, is single-cell proteomics: het meten van het eiwitprofiel van individuele cellen in plaats van een gemiddelde over miljoenen cellen tegelijk. Bij DNA en RNA is deze stap naar het niveau van de losse cel al veel verder gevorderd, onder meer dankzij technieken die specifiek voor die moleculen zijn ontwikkeld. Voor eiwitten is dat lastiger, simpelweg omdat er geen manier is om de kleine hoeveelheid eiwit in één cel te vermenigvuldigen voordat je gaat meten. De laatste jaren wordt hier wel duidelijke vooruitgang geboekt, maar de techniek is nog niet zo volwassen als de vergelijkbare methoden voor genetisch materiaal.
Wie werken eraan?
Het onderzoeksveld wordt internationaal gecoördineerd door HUPO, de Human Proteome Organisation, waarbinnen onderzoeksgroepen uit tientallen landen samenwerken aan het Human Proteome Project. Belangrijke academische centra zijn onder meer het Karolinska Institutet en de KTH in Zweden, waar het Human Protein Atlas is ondergebracht, en verschillende Amerikaanse universiteiten en onderzoeksinstituten die betrokken zijn bij CPTAC, gefinancierd door het Amerikaanse National Cancer Institute.
In Europa speelt het European Bioinformatics Institute (EBI), onderdeel van het Europees Laboratorium voor Moleculaire Biologie, een centrale rol als beheerder van grote openbare proteoomdatabanken zoals PRIDE, waarin onderzoekers wereldwijd hun massaspectrometriedata delen.
Op het gebied van technologie en apparatuur zijn bedrijven als Thermo Fisher Scientific, Bruker en Waters toonaangevend als producenten van massaspectrometers. Voor grootschalige, gerichte eiwitmetingen in bloed, zoals gebruikt in de UK Biobank-studies, zijn bedrijven als Olink en SomaLogic van belang. Daarnaast investeren farmaceutische bedrijven in toenemende mate in eigen proteomicsafdelingen, omdat eiwitdata steeds belangrijker wordt bij het zoeken naar nieuwe medicijnaangrijpingspunten.