肺腺癌：大规模蛋白组学分析

肺癌是全世界发病和死亡人数最多的癌症，五年生存期不足20%。 在其病理分型中，肺腺癌 （LUAD） 是最为常见的肺部恶性肿瘤之一，占比约40%。由于肺癌的高发病率和高致死率，其已经成为了人类生命健康的重要威胁，同时也一直是科学家们希望竭力攻克的“堡垒”。

然而，越来越多的证据显示，肿瘤的发生发展并不是基因突变的集合。首先，肿瘤组织出现异常的直接原因是执行功能的蛋白质发生了异常变化，而这些异常并不能在基因层面被完全反映出来。再者，目前药物作用的直接靶点都是蛋白质，而不是基因。人们之所以去检测基因，实际上是希望这些基因能够间接反映出其对应蛋白质层面的功能信息。 因此，直接检测临床肿瘤样品的蛋白质组，是未来研究的必然趋势。

无论是生信分析还是基础研究，中心法则都是基础。各个层次的组学研究也是以中心法则为基础展开的。

这类研究过去已经在乳腺癌、胃癌、肝癌等方面取得了很好的成果，但在肺癌方面还没有大规模的分析报道。因此，这篇由中科院药物所谭敏佳研究员、北京蛋白质组研究中心贺福初院士、汪宜研究员、中国医学科学院肖汀教授、上海交通大学李婧教授合作发表的中国大陆人群肺腺癌蛋白组学分析“Integrative Proteomic Characterization of Human Lung Adenocarcinoma”研究论文 [1] ，具有开创性意义 （图1） 。

图1.  肺腺癌蛋白质组分析总览

研究速读

01

技术路线

研究者选取了103对肺腺癌临床样本，使用label-free的方法进行蛋白质组学的检测，并对其中的79对样品使用TiO 2 富集并进行了磷酸化组的分析。除蛋白组以外，研究者也对核酸层面进行了分析，包括全部103对样品的WES全外显子测序以及其中约50对样品的转录组测序。 藉此，研究者构筑了一套以蛋白质组学为核心的整合性数据，共检测到11,119个蛋白和22,564个磷酸化修饰位点。

02

多组学数据的相关性和互补性

既然研究者进行了从基因、到转录、再到蛋白的多维度组学检测，那么各维度数据之间的相关性如何呢？通过相关性分析发现，蛋白和转录之间的相关性系数仅有0.28 （图2左） ，甚至比既往研究中关于乳腺癌、卵巢癌等的相关性更差 [2-3] 。同临床信息关联方面，研究者发现有561个转录本和352个蛋白质同预后相关，然而在转录和蛋白水平都与预后相关的仅有48个 （图2右） 。而在DNA层面，所有的13,865个非同义突变中，仅有166 个（占比1.2%）能够 在蛋白质水平被检测确认。 这些都证明了，基因、转录、蛋白水平存在高度的不一致性，并且在预后关联方面具有互补作用。

图2.  基因表达在转录水平和蛋白表达水平的相关性较低

03

蛋白质组分子分型及其特征

作者基于1,567个在70%以上样本中都鉴定到的、且有最大差异变化的蛋白质表 达为基础，将LUAD分为了S-I，S-II和S-III三个亚型 （图3A） 。这三个亚型中，S-I的临床预后最好，而S-II的预后最差 （图3B） 。从分子层面看，S-I型的样本具有最高的EGFR突变频率，但是S-III型总的肿瘤突变负荷最高。在磷酸化层面， S-I分型中的AKT1、S-II分型中的PRKCE以及S-III分型中的AURKB、PRKCA和MAPK14活性提高。

  图3 基于蛋白质组的LUAD分子分型及其同临床预后的关系

04

生物标志物和药物靶点分析

在临床实践中， 血液是最常用的标志物样品来源 。作者推测，肿瘤组织中的高丰度、普遍表 达的预后相关蛋白可能会被释放到血液中，进而能够被检测到。HSP 90β是一个高丰度蛋白，且以往有报道认为其同肺癌的分期相关。而在本文的蛋白质组学分析结果中，HSP 90β在肿瘤组织中的表达量显著上升。此外，高表达的HSP 90β同临床预后差以及 EGFR 和 TP53 的共同突变有相关性。为了进一步确认该假设，研究者使用ELISA方法对705例LUAD患者和282例健康对照的血浆蛋白进行了检测，发现该蛋白在LUAD患者中的表达确实显著升高，且其表达量同预后生存期负相关。接下来，作者还通过分析比较，找到了11个潜在的药物靶点，其中两个蛋白IMPDH2和GAPDH是FDA批准的药物靶点 （图4） 。这为LUAD的治疗提供了新的思路和依据。

  图4 两个潜在药物靶点IMPHD2和GAPDH的表达量 及其同预后的关系

小结

这篇我国研究者针对肺腺癌的蛋白质组学分析，深化了人们对肺癌发生机理的认识，揭示了新的有临床意义的分子分型，寻找了新的药物治疗靶点。同以往的研究相比，本篇文章还发现了血液中新的诊断和预后标志物 HSP 90β ，使得其更加贴近临床应用。

参考文献：

1. Integrative proteomic characterization of human lung adenocarcinoma. Cell. 2020

2. Proteogenomics connects somatic mutations to signalling in breast cancer. Nature. 2016

3. Integrated proteogenomic characterization of human high-grade serous ovarian cancer. Cell.

本文分享自微信公众号 - 芒果先生聊生信（from2019to2020）。
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来源：oschina

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