A 96‐Well Ultrafiltration Approach for the High‐Throughput Proteome Analysis of Extracellular Vesicles Isolated From Conditioned Medium

细胞外小泡 蛋白质组 微泡 蛋白质组学 超滤(肾) 计算生物学 小泡 胞外囊泡 纳米粒子跟踪分析 CD63 生物 定量蛋白质组学 超离心机 外体 再现性 化学 色谱法 生物信息学 细胞生物学 生物化学 膜 小RNA 基因
作者
Jarne Pauwels,Tessa Van de Steene,Freya De Muyer,Dirk De Pauw,Femke Baeke,Sven Eyckerman,Kris Gevaert
出处
期刊:Journal of extracellular vesicles [Taylor & Francis]
卷期号:14 (7)
标识
DOI:10.1002/jev2.70103
摘要

ABSTRACT Extracellular vesicles (EVs), nanoscale vesicles that are secreted by cells, are critical mediators of intercellular communication and play a crucial role in diverse pathologies such as cancer development. Therefore, EVs are regarded as having high potential in the clinic, both for diagnostic and therapeutic applications. Unfortunately, EVs reside in complex biofluids and their consistent preparation at sufficient purity for mass spectrometry‐based proteomics has proven to be challenging, especially when increased high‐throughput is required. Here, we describe the incorporation of our previously reported filter‐aided EV enrichment (FAEVEr) strategy for the separation of EVs from conditioned medium, from harvest to proteomic analysis completely to a streamlined 96‐well format. We compared our approach with ultracentrifugation, the most widely used method for EV enrichment, in terms of protein identifications, consistency, reproducibility and overall performance, including the invested time, resources and required expertise. In addition, our results show that including relative high percentages of Tween‐20, a mild detergent, markedly improves the final purity of the EV proteome by removing the bulk of non‐EV proteins (e.g., serum proteins) and significantly increases the number of identified transmembrane proteins. Moreover, our FAEVEr 96‐well strategy improves the overall reproducibility with a consistent number of protein identifications and decreased number of missing values across replicates. This promotes the validity and comparability between results, which is essential in both a clinical and research setting, where consistency is paramount.
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