ヒトTCRシグナロソームにおけるタンパク質複合体の多重マトリックスネットワーク解析

Sci. Signal. 02 Aug 2016:
Vol. 9, Issue 439, pp. rs7
DOI: 10.1126/scisignal.aad7279

Stephen E. P. Smith^1,*,†, Steven C. Neier^1,†, Brendan K. Reed¹, Tessa R. Davis¹, Jason P. Sinnwell²,Jeanette E. Eckel-Passow², Gabriel F. Sciallis³, Carilyn N. Wieland³, Rochelle R. Torgerson³, Diana Gil¹,Claudia Neuhauser^4,‡, and Adam G. Schrum^1,‡

¹ Department of Immunology, Mayo Clinic College of Medicine, Rochester, MN 55905, USA.
² Division of Biomedical Statistics and Informatics, Department of Health Sciences Research, Mayo Clinic, Rochester, MN 55905, USA.
³ Department of Dermatology, Mayo Clinic, Rochester, MN 55905, USA.
⁴ University of Minnesota Informatics Institute, University of Minnesota, Minneapolis, MN 55455, USA.

^‡ Corresponding author. Email: schrum.adam@mayo.edu (A.G.S.); neuha001@umn.edu (C.N.)

* Present address: Center for Integrative Brain Research, Seattle Children's Research Institute and Department of Pediatrics, University of Washington, Seattle, WA 98101, USA.

^† These authors contributed equally to this work.

要約

多タンパク質複合体は、広範囲の相互作用ネットワークを介して細胞シグナルを伝達するが、少量の臨床生検検体から得た細胞においてこれらのネットワークを解析する能力は限られている。これに対処するために、われわれは、適応可能な多重マトリックスシステムを、細胞株またはヒト患者検体から分離された、生理学的に重要なシグナル伝達タンパク質複合体に適用した。近位T細胞受容体（TCR）シグナロソームに着目し、210組のPiSCES（表面エピトープ露出によって検出される共通複合体内のタンパク質）を評価した。Jurkat細胞をスーパー抗原添加抗原提示細胞で刺激すると、このシステムによって、ネットワーク活性の可視化を可能にする高次元データが生成された。網羅的解析プラットフォームにおいて、目的変数のない階層的クラスタリング、主成分分析、経験的カットオフによる適応ノンパラメトリック解析、加重相関ネットワーク解析を適用することにより、PiSCESバイオシグネチャーを生成した。われわれは、対照患者または自己免疫性皮膚疾患である円形脱毛症を有する患者の4 mmの皮膚パンチ生検材料から、PiSCESバイオシグネチャーを生成した。この解析により、疾患の患者と対照が識別され、自己免疫患者における基礎TCRシグナル伝達の亢進が検出され、疾患を示す可能性のあるシグナル伝達ネットワークシグネチャー候補が同定された。したがって、PiSCESバイオシグネチャーの生成は、臨床生検検体から得られる少量の初代培養細胞などの試料において、タンパク質シグナル伝達ネットワークの活性に関する情報を提供することが可能な手法となる。

Citation: S. E. P. Smith, S. C. Neier, B. K. Reed, T. R. Davis, J. P. Sinnwell, J. E. Eckel-Passow, G. F. Sciallis, C. N. Wieland, R. R. Torgerson, D. Gil, C. Neuhauser, A. G. Schrum, Multiplex matrix network analysis of protein complexes in the human TCR signalosome. Sci. Signal. 9, rs7 (2016).