Sickle-like Inertial Microfluidic System for Online Rare Cell Separation and Tandem Label-Free Quantitative Proteomics (Orcs-Proteomics)

蛋白质组学 化学 定量蛋白质组学 蛋白质组 计算生物学 生物化学 生物 基因
作者
Liping Wang,Aynur Abdulla,Aiting Wang,Antony R. Warden,Khan Zara Ahmad,Yufang Xin,Xianting Ding
出处
期刊:Analytical Chemistry [American Chemical Society]
卷期号:94 (15): 6026-6035 被引量:12
标识
DOI:10.1021/acs.analchem.2c00679
摘要

Label-free proteomics with trace clinical samples provides a wealth of actionable insights for personalized medicine. Clinically acquired primary cells, such as circulating tumor cells (CTCs), are usually with low abundance that is prohibitive for conventional label-free proteomics analysis. Here, we present a sickle-like inertial microfluidic system for online rare cell separation and tandem label-free proteomics (namely, Orcs-proteomics). Orcs-proteomics adopts a buffer system with 0.1% N-dodecyl β-d-maltoside (DDM), 1 mM Tris (2-carboxyethyl) phosphine (TCEP), and 2 mM 2-chloroacetamide (CAA) for cell lysis and reductive alkylation. We demonstrate the application of Orcs-proteomics with 293T cells and manage to identify 913, 1563, 2271, and 2770 protein groups with 4, 13, 68, and 119 cells, respectively. We then spike MCF7 cells with white blood cells (WBCs) to simulate the patient's blood sample. Orcs-proteomics identifies more than 2000 protein groups with an average of 61 MCF7 cells. We further recruit two advanced breast cancer patients and collect 5 and 7 CTCs from each patient through minimally invasive blood drawing. Orcs-proteomics manages to identify 973 and 1135 protein groups for each patient. Therefore, Orcs-proteomics empowers rare cells simultaneously to be separated and counted for proteomics and provides technical support for personalized treatment decision making with rare primary patient samples.
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