Ein neues Tool, entwickelt von Helmholtz Munich, dem Deutschen Zentrum für Diabetesforschung und der Universität Bonn, vereinfacht die Anwendung räumlicher Proteomik und Lipidomik – ganz ohne Programmierkenntnisse. Mit C-COMPASS können Wissenschaftler:innen präzise analysieren, wo sich Proteine und Lipide innerhalb von Zellen befinden und wie sich diese Muster unter dem Einfluss von Krankheiten oder anderen Faktoren verändern. Durch den Wegfall technischer Hürden macht die Software „Spatial Omics“ einem breiteren Kreis von Forschenden zugänglich.
Bisherige Werkzeuge in der räumlichen Proteomik waren oft unzureichend, da sie weder multiple Lokalisierungen von Proteinen präzise erfassen noch deren Verteilung über verschiedene Zellkompartimente hinweg zuverlässig quantifizieren konnten. Zusätzlich erschwerten technische Einstiegshürden wie fehlende Benutzeroberflächen und notwendige Programmierkenntnisse die Nutzung. Auch in der Lipidomik mangelte es bislang an praktikablen Lösungen zur subzellulären Lokalisierung.
C-COMPASS schließt diese Lücke: Mithilfe neuronaler Netzwerke sagt die Software mehrere subzelluläre Proteinlokalisationen voraus und kombiniert diese Informationen mit Gesamtproteomdaten zur Analyse von Proteinverteilungen und Organellenhäufigkeit. Der integrierte Workflow und die benutzerfreundliche Oberfläche erleichtern reproduzierbare Analysen – auch für Forschende ohne Programmierkenntnisse.
Das Team setzte C-COMPASS ein, um Proteine in humanisiertem Lebergewebe unter verschiedenen Stoffwechselbedingungen zu untersuchen. Die Kombination mit Lipidom-Daten ermöglichte erstmals die räumliche Lipidomik: Lipide wurden über Referenzkarten lokalisiert, die aus Proteomdaten abgeleitet wurden. So konnten Veränderungen in der Lipidverteilung bei metabolischen Störungen identifiziert werden.
Zukünftig soll C-COMPASS auf weitere Datensätze angewendet und um zusätzliche Omics-Methoden wie die räumliche Transkriptomik erweitert werden, um dynamische zelluläre Prozesse noch umfassender zu erfassen.