Cell-surface proteins are of great biomedical importance, as demonstrated by the fact that 66% of approved human drugs listed in the DrugBank database target a cell-surface protein. Despite this biomedical relevance, there has been no comprehensive assessment of the human surfaceome, and only a fraction of the predicted 5,000 human transmembrane proteins have been shown to be located at the plasma membrane. To enable analysis of the human surfaceome, we developed the surfaceome predictor SURFY, based on machine learning. As a training set, we used experimentally verified high-confidence cell-surface proteins from the Cell Surface Protein Atlas (CSPA) and trained a random forest classifier on 131 features per protein and, specifically, per topological domain. SURFY was used to predict a human surfaceome of 2,886 proteins with an accuracy of 93.5%, which shows excellent overlap with known cell-surface protein classes (i.e., receptors). In deposited mRNA data, we found that between 543 and 1,100 surfaceome genes were expressed in cancer cell lines and maximally 1,700 surfaceome genes were expressed in embryonic stem cells and derivative lines. Thus, the surfaceome diversity depends on cell type and appears to be more dynamic than the nonsurface proteome. To make the predicted surfaceome readily accessible to the research community, we provide visualization tools for intuitive interrogation (wlab.ethz.ch/surfaceome). The in silico surfaceome enables the filtering of data generated by multiomics screens and supports the elucidation of the surfaceome nanoscale organization.

Abstract Delineating the molecular nanoscale organization of the surfaceome is pre-requisite for understanding cellular signaling. Technologies for mapping the spatial relationships of cell surface receptors and their extracellular signaling synapses would open up theranostic opportunities and the possibility to engineer extracellular signaling. Here, we developed an optoproteomic technology termed LUX-MS that exploits singlet oxygen generators (SOG) for the light-triggered identification of acute protein interactions on living cells. Using SOG-coupled antibodies, small molecule-drugs, biologics and intact viral particles, we show that not only ligand-receptor interactions can be decoded across organisms, but also the surfaceome receptor nanoscale organization ligands engage in with direct implications for drug action. Furthermore, investigation of functional immunosynapses revealed that intercellular signaling inbetween APCs and CD8 + T cells can be mapped now providing insights into T cell activation with spatiotemporal resolution. LUX-MS based decoding of surfaceome signaling architectures provides unprecedented molecular insights for the rational development of theranostic strategies.

Neurons are highly compartmentalized cells with tightly controlled subcellular protein organization. While broad brain transcriptome, connectome and global proteome maps are being generated, system-wide analysis of temporal protein dynamics at the subcellular level are currently lacking for neuronal development and synapse formation. We performed a temporally-resolved surfaceome analysis of developing primary neuron cultures to a depth of 1000 bona fide surface proteins and reveal dynamic surface protein clusters that reflect the functional requirements during distinct stages of neuronal development. Moreover, our data shows that synaptic proteins are globally trafficked to the surface prior to synapse formation. Direct comparison of surface and total protein pools demonstrates that, depending on the time scale, surface abundance changes can correlate or differ from total protein abundance. The uncoupling of surface and total abundance changes has direct functional implications as shown in the context of synaptic vesicle transport. To demonstrate the utility of our approach we analyzed the surfaceome modulation in response to homeostatic synaptic scaling and found dynamic remodeling of the neuronal surface, which was largely independent of global proteostasis, indicative of wide-spread regulation on the level of surface trafficking. Finally, we present a quantitative analysis of the neuronal surface during early-phase long-term potentiation (LTP) and reveal fast externalization of diverse classes of surface proteins beyond the AMPA receptor, providing new insights into the requirement of exocytosis for LTP. Our resource and finding of organizational principles highlight the importance of subcellular resolution for systems-level understanding of cellular processes, which are typically masked by broad omics-style approaches.

System-wide quantification of the cell surface proteotype and identification of extracellular glycosylation sites is challenging when sample is limiting. We miniaturized and automated the previously described Cell Surface Capture technology increasing sensitivity, reproducibility, and throughput. We used this technology, which we call autoCSC, to create population-specific surfaceome maps of developing mouse B cells and used targeted flow cytometry to uncover developmental cell subpopulations.