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方法跟着问题走 用侦探的思维做科研 ——访北京大学医学部精准医疗多组学研究中心主任黄超兰

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分享: 2020/08/28 09:22:45
导读: 黄超兰早早意识到质谱在生物大分子研究中的潜力,从香港到圣迭戈,从质谱机理到蛋白质组学,她师从蛋白质组学界的泰斗John Yates,从此便在由质谱技术搭建的世界里,游刃有余地进行着科研和方法开发。

有这么一位有个性的科学家,本科毕业她在高中母校当教师,过着稳定又安逸的生活。4年之后的一天,她突然“开窍”,毅然放弃了高薪安稳的工作,重新投入科研的海洋。“港大化学初相见,一遇质谱误终身”,自此找到了一生的“情人”,专攻质谱技术,爱得难舍难分。她早早意识到质谱在生物大分子研究中的潜力,从香港到圣迭戈,从质谱机理到蛋白质组学,她师从蛋白质组学界的泰斗John Yates,从此便在由质谱技术搭建的世界里,游刃有余地进行着科研和方法开发。

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黄超兰在实验室

她就是黄超兰,生性具有强烈的好奇心和求知欲,她喜欢挑战、爱飙车、染艳紫和亮绿的头发、酷爱推理小说;也爱钻研科研,她沉迷质谱技术本身,也擅长利用质谱技术开发新方法解决生物医学研究的难题。

2013年,放弃国外的优越条件,她以一颗热忱的赤子之心学成归来,投身于国家蛋白质科学中心的建设与发展。如今她更是担任北京大学医学部精准医疗多组学研究中心主任,希望将质谱技术真正应用到临床上,服务精准医疗。

仪器信息网近日采访了黄超兰教授,与她进行了深入的交谈,探寻她开挂般人生与科研背后的故事。

因为热爱,可以不断从0到1

2013年回国前,黄超兰在美国斯克利普斯研究所(Scripps Research Institute)任长聘资深科学家,在一次回国参加学术论坛的机会中,了解到国家将投资建设蛋白质科学中心。“会上有人咨询我建设中心需要采购的质谱仪器,希望我帮忙审核采购内容,当时我便按照中心想要做的事情,列了一个该买的仪器清单,也许因为我是客观的专家,局外人,我的建议被采纳了。”黄超兰说道,“回到美国后我收到邀请,科学院希望我能回国帮助建设蛋白质中心。我在美国时就从零开始建了Scripps的proteomics center (CPP),也参与Yeast Resources Center(YRC)多年,非常有建设多学科交叉合作中心的经验,我不否认自己是最合适的人选。”经过一番思考黄超兰做出了选择,她决定带着自己刚出生的孩子一起投身到祖国的科学事业中。黄超兰回忆道:“当时从毛坯房开始,设计布局电路,气路,空调,装修等,由中心非常有经验的”老李老师“执行,我手把手地建立了国家蛋白质科学中心(上海)的质谱系统,就和养育我的孩子一样倾注了不少心血。”2014年入驻,2015年4月就完成了国家发改委的验收。在黄超兰的主持下,质谱系统是当时国内最好的,也是国际领先的技术平台,吸引了众多的国内外学者前来合作。在15-17两年间中心质谱系统发表了26篇高水平的文章,其中两篇是和施一公教授合作的影响重大的剪接体结构的Science文章,大大地提高了我国生命科学基础研究的水平。

中心进入常规平稳的运行后,黄超兰便马不停蹄地朝着下一个“零关卡”进发。“一直以来我的合作者大都是基础科研的科学家,一次机缘巧合,我接触到一个乙肝疾病相关的课题,也使我坚定了质谱技术应该向临床靠近的想法。这两个不同领域之间存在很大的‘鸿沟’,需要有像我这样的‘交叉人’去搭建桥梁,于是,2017年我来到北京,又一次从零开始,建设精准医疗多组学研究中心。”黄超兰笑说自己和Elon Musk的性格很像,都是不达目的不罢休。“即使中途有很多障碍和阻力,能解决的解决,不能解决的就想别的办法,这条路走不通了,我会选择另一条路,哪怕是从零开始自己修一条路,反正无论如何都要朝着最初的目标走。”

说到精准医疗多组学研究中心的发展目标,黄超兰指着墙上的一张“Med Map”对笔者说到:“ 我在摸索一种结合临床和基础科研的新模式或者新路径,希望借助乙肝的研究进一步演示如何能有效地找到真正的生物标志物。”

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北京大学医学部精准医疗多组学研究中心张贴的“Med Map”

黄超兰进一步举例说到,传统的疾病研究,是科学家在实验室用细胞或动物做机制,探究生物学本身的奥秘,虽发表了无数成果,但这对于临床医生治疗病人,还有很远的路要走,所以bench to bed之间有很宽广的距离。“因此,精准医学多组学研究中心的任务就是在实践另一套思路,即一开始就直接从研究对像,也就是人的样品入手。所以我们需要有最specific的临床问题,尽可能地构建相应准确纯粹的疾病队列等,我们从人体样品中找到标志物后,再回到动物、细胞上去验证,应该会更加有效和准确。”黄超兰补充到。

精准医疗多组学研究中心正式成立于2018年, 这期间黄超兰也一直在为实现这一目标而努力,她带领团队与不同领域的学者开展交叉研究,探索着质谱技术的无限潜力。

10年磨一剑 探求科研真相

近日,黄超兰团队与中国科学院上海生化与细胞所许琛琦、美国加州大学圣地亚哥分校惠恩夫三方联手在国际学术期刊《细胞》上发表了重磅研究成果。该研究通过黄超兰团队开发的基于质谱的绝对定量蛋白质组新方法,揭示了T细胞受体-共受体(TCR-CD3)复合物络氨酸在不同抗原刺激下的动态磷酸化修饰全貌,发现了一条亚基CD3ε的单磷酸化新功能,增加了人们对CD3亚基功能多样性的理解。该研究成果在血液瘤和实体瘤治疗中展现出良好应用前景,也为CAR-T细胞疗法的发展提供了新的思路和指导。

说到此次合作的契机,黄超兰娓娓道来,“ T细胞是免疫系统里的‘猎人’,它依靠T细胞受体(TCR)识别肿瘤抗原,杀伤肿瘤细胞。而TCR下面有很多条亚基,不同的抗原进来,人体就会‘招募’不同的蛋白实现不同的抵抗功能,那么招募谁关键就在于这几条亚基的络氨酸的磷酸化状况。当时许老师用讲故事的方式吸引了我,希望知道不同的抗原刺激下的TCR究竟是如何被磷酸化,谁多谁少谁快谁慢,这需要进行绝对定量检测。当时我首先被这个有趣的科研问题吸引了,于是便有了这次合作。”

TCR中有20个磷酸化位点,分为12种不同类型,等于有212种可能,要实现对全部磷酸化位点的同时定量分析,绝非易事。因此,为了直观比较不同TCR刺激下的磷酸化模式,精确绘制出TCR所有酪氨酸磷酸化的动态过程,黄超兰团队开发了一种新颖的绝对定量方法(Targeted-IP-Multiplex-Light-Absolute-Quantitative Mass Spectrometry,TIMLAQ-MS)。“该方法区别于目前报道的蛋白组绝对定量手段,不需要加入同位素重标的合成肽段,而是巧妙地利用串联质量标签(TMT),设计将6个标准样品和4个分析样品混合起来作为内标。标准样品为不同浓度梯度的合成非重标磷酸化/非磷酸化CD3肽和从未经抗原刺激的T细胞中通过IgG抗体免疫沉淀下来的背景蛋白的混合物。用数据依赖采集结合平行反应监测的方式获得抗原刺激下,TCR-CD3免疫沉淀复合物中不同酪氨酸位点的磷酸化/非磷酸化在不同时间点的定量结果。”TIMLAQ成功绕过了以前的定量方法中通常使用的同位素重标记肽,既节约了成本,又有效降低了方法的复杂性和数据采集误差,进一步提高了定量准确性,最终可完全实现在一次测量中对不同时间点全部ITAM磷酸化修饰的绝对定量,描绘TCR-CD3复合物的酪氨酸动态磷酸化修饰全貌。(点击了解发表成果的详细信息:蛋白质组学Cell重磅新成果:黄超兰团队利用新型绝对定量质谱法揭示CD3ε的多重信号转导功能

而这一重磅成果的研究过程也如“过山车”般经历了很多,“这个研究进行了近10年,当时我们开发的方法在经过验证后能够很细致地看到一个新颖的单磷酸化的结果,于是许老师便继续深挖它的生物学功能,一次机缘巧合他意识到该结果和其课题组一个CAR-T的研究似乎有关联性,于是便联合了加州大学圣地亚哥分校惠恩夫老师团队,开始进一步研究单磷酸化在CAR-T中的意义。课题一步步深入,从许老师的一个博士生到第二个直博7年的博士生,从上海到北京再到美国,虽然这个源于偶然的成果偏离了我们最初想了解的问题,但科研就是这样,你永远预测不到未来的成果,所以科学家需要耐得住寂寞,不能浮躁,当新的‘线索’出现时,就牢牢把握住,并想尽办法查出‘真相’。”

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合影(中为黄超兰教授)

后记:

谈到合作,黄超兰也表达了她的想法,成功的跨界合作需要志同道合的伙伴,更需要互相信任,大家都心无杂念地朝着一个目标使劲。这次的合作就是我们三方鼎力共同努力的结果,缺一不可。

采访的最后,笔者询问黄超兰针对质谱方法开发研究的体会,她说到,“我不是那种先弄个方法出来,然后找别人去用的人,而是‘以问题来驱动方法开发’。质谱领域还有很多方法需要被开发,我就像一个接诊‘疑难杂症’的医生,做自己的课题就当在自我诊断;而合作课题,就像是其他科学家来找我‘看病’,我也能依据他的‘病症’来转变自己的思维。

黄超兰再做了这样一个隐喻:“假如某天有人为了能被展示(等同于能被发表)来找我说要做一辆方形轮子的车,即使会得奖我也不会花时间去造一个新奇形状的轮子。因为我知道,最终大家也许都会意识到,车的基本功能是动,而不是‘被展示’。正如我的创意和方法开发,一定会和解决我认为有价值和意义的问题所挂钩。而这个‘问题’,可以是一个和实际应用相关的,也可以是生物学某个基础的科学问题。”


采访撰稿编辑:万鑫


点击了解更多:爱飙车的美女科学家:像玩车一样玩质谱!

[来源:仪器信息网] 未经授权不得转载

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作者:ONE

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网友评论  13
全部评论(13条)
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Ins_4d2d43c22021-03-08 15:43:42
为你骄傲!
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冰饼兵2020-08-30 15:49:22
赞值得关注
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qszhao2020-08-30 11:07:11
学习了!!!!
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pycaicn2020-08-30 07:03:02
了解一下。
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p33346402020-08-30 05:46:30
赞赞赞赞赞赞赞赞赞
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小维2020-08-29 19:30:38
学习了!!
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冰饼兵2020-08-29 12:23:34
赞值得关注
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pycaicn22020-08-29 08:04:11
了解一下。
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Insm_c6ff47c02020-08-29 07:21:53
方法跟着问题走
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p33346402020-08-29 05:39:01
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