蛋白質(zhì)組學助力胃癌的早期診斷

胃癌是世界范圍內(nèi)發(fā)病率和死亡率都很高的疾病，特別是在東亞地區(qū)。來自2018年GLOBOCAN的數(shù)據(jù)顯示，全球胃癌新增病例103370l例，死亡病例782685例。目前，胃癌的早期診斷方法有限，患者通常在被確診時已為進展期，其預后往往較差。因此，早期診斷是改善患者預后的關(guān)鍵，這也是許多研究者追求的目標。

生物標志物是指能反映生物體內(nèi)的生理、生化、免疫和遺傳等多方面的分子水平改變的物質(zhì)，患者樣本(如血液、血漿、唾液和尿液)中生物標志物的水平可以反映患者的健康或疾病狀態(tài)，以及對抗癌治療的反應。由于胃癌的強異質(zhì)性，采用蛋白質(zhì)組學技術(shù)發(fā)現(xiàn)新的特異性生物標志物，將可以大大提高患者診斷的敏感性和準確性。

1994年，學者們提出了蛋白質(zhì)組學的概念，此后蛋白質(zhì)組學及其相關(guān)技術(shù)迅速發(fā)展，在癌生物學的研究中逐漸得到了廣泛的應用。研究者使用各種蛋白分離技術(shù)，如二維凝膠電泳、液相色譜串聯(lián)質(zhì)譜（LC-MS）等技術(shù)手段篩選新的癌癥生物標志物的潛在靶蛋白，為早期診斷和治療提供重要依據(jù)。目前應用較為廣泛的方法是非標記定量(label-free)蛋白質(zhì)組學技術(shù)，它是通過液質(zhì)聯(lián)用技術(shù)對蛋白質(zhì)酶解肽段進行質(zhì)譜分析，該技術(shù)不需要使用昂貴的穩(wěn)定同位素標簽做內(nèi)部標準，只需分析大規(guī)模鑒定蛋白質(zhì)時所產(chǎn)生的質(zhì)譜數(shù)據(jù)，比較不同樣品中相應肽段的信號強度，從而對肽段對應的蛋白質(zhì)進行相對定量。本文針對非標記蛋白組學技術(shù)在胃癌早期診斷中的應用做了解讀。

中文題目：借助蛋白質(zhì)組學分析與胃癌前病變和早期胃癌相關(guān)的特征

材料與方法

研究材料：取自胃部的組織樣本

研究方法：非標記（label-free）定量蛋白質(zhì)組學

技術(shù)路線：

研究結(jié)果

1）胃癌前病變和胃癌的蛋白質(zhì)組學分析

利用非標記蛋白組學方法，借助LC-ESI-MS/MS技術(shù)手段對來自于111位胃癌前病變和58位胃癌患者的胃部組織進行檢測，共鑒定了15158個基因產(chǎn)物，F(xiàn)DR為1%，其中9119個被認為具有高可靠性。所有樣品在組織蛋白質(zhì)組的量化中都顯示出良好的一致性。

2）隨著胃病變進展的蛋白質(zhì)表達模式

對三個預選定的受試者組進行了蛋白質(zhì)組學數(shù)據(jù)的無監(jiān)督聚類分析：即輕度胃病變 (SG/CAG)、晚期胃病變 (IM/LGIN) 和胃癌（GC），揭示了從胃病變到 GC的不同特征。然后沿著胃病變進展的級聯(lián)探索了詳細的蛋白質(zhì)表達模式，并提取了 6 個具有相似軌跡的蛋白質(zhì)簇，展示了蛋白質(zhì)組學譜的從輕度胃病變、晚期胃病變至GC的動態(tài)變化。

在聚集的簇中，cluster-蛋白在晚期胃病變中高度表達，特別是在生物氧化和細胞氨基酸代謝過程中富集。Cluster-2蛋白在碳水化合物途徑的消化和代謝中富集，并且在輕度至晚期胃病變的受試者中表現(xiàn)出降低的表達，然后在GC中急劇下降。已知的胃特異性蛋白質(zhì)聚集在cluster-2中。相比之下，cluster-3蛋白的表達隨著胃病變的嚴重程度而增加，并且在白細胞介素12刺激（例如CA1和SP100）和氧運輸（例如SLC4A1和PSME2）后在JAK-STAT信號通路中富集。cluster-4 中的蛋白質(zhì)富含囊泡介導的轉(zhuǎn)運蛋白（例如HPX和IGF2R）和免疫系統(tǒng)途徑中的細胞因子（例如PSMC5和STAT6），并且在胃病變中呈現(xiàn)穩(wěn)定變化，但在GC急劇增加。簇5中的蛋白質(zhì)在含核堿基的小分子代謝過程（例如APOA1BP和SLC44A2）和羧酸分解代謝過程（例如GLUL和ALDH6A1）的途徑中富集。cluster-6中的蛋白質(zhì)在平滑肌收縮通路（例如 COX5A 和 CALM1）和巨噬細胞遷移的負調(diào)節(jié)通路（例如DDT和MIF）中富集。簇5和簇6均出現(xiàn)從輕度到晚期胃病變再到GC的波動。

3）基于蛋白質(zhì)組學的胃病變分子亞型

其后文章中討論了超出細胞形態(tài)水平的胃病變（SG、CAG、IM 或 LGIN）的分子相似性和異質(zhì)性。基于在超過 3/4 的胃病變受試者中檢測到的前 100 種變異最大的蛋白質(zhì)，通過NMF算法得出胃病變的 4 個分子亞型（S1-S4）。發(fā)現(xiàn)分子亞型與病理診斷的嚴重程度之間存在顯著相關(guān)性，亞型 S1 代表蛋白質(zhì)組學定義的輕度胃病變，S4 代表最嚴重的胃病變。

蛋白質(zhì)組學亞型的分布獨立于幽門螺桿菌感染。亞型特異性蛋白質(zhì)顯示在以上的熱圖中。與S1亞型相比，在其他亞型中高表達的蛋白質(zhì)在凋亡過程中富集。

4）與胃病變進展和早期GC相關(guān)的關(guān)鍵個體蛋白質(zhì)的發(fā)現(xiàn)

文章研究了關(guān)鍵的單個蛋白質(zhì)，以尋找有關(guān)潛在方便生物標志物的線索。1201個蛋白質(zhì)在發(fā)現(xiàn)階段與侵襲性GC風險顯著相關(guān)（FDR-q<0.05，邏輯回歸分析），并集中驗證了217個早期GC風險，包括104個正相關(guān)蛋白和113個負相關(guān)蛋白。

通過對驗證集中受試者的前瞻性隨訪，考查了上文詳述的217種蛋白質(zhì)與胃病變進展風險之間的關(guān)聯(lián)。其中的四種蛋白質(zhì)，即 APOA1BP、PGC、HPX 和 DDT，進一步與胃病變進展風險和隨訪終點發(fā)生IM或更嚴重胃病變的風險顯示出相關(guān)（P < 0.05，邏輯回歸分析）。HPX與早期GC和胃病變進展呈正相關(guān)，而 APOA1BP、PGC 和 DDT 呈負相關(guān)。這四種突出顯示的蛋白質(zhì)分別聚集在蛋白簇-2 (PGC)、-4 (HPX)、-5 (APOA1BP) 和 -6 (DDT) 中。

5）胃病變進展風險評分及預測模型的構(gòu)建

結(jié)合在前瞻性分析中選出的的四種關(guān)鍵標志物蛋白質(zhì)，得出風險評分模型risky score=-1.485*APOA1BP-1.231*PGC+1.686*HPX-0.565*DDT。根據(jù)驗證隊列，風險評分與胃病變進展風險獨立相關(guān)，風險評分每增加一個標準差，OR為4.09（95% CI：1.48-11.27，邏輯回歸分析）。
研究結(jié)論

本文定義了胃病變進展和早期 GC風險的蛋白質(zhì)組學特征，這對識別患胃癌高危人群和胃癌的早期檢測具有重要意義，有助于提高靶向胃癌預防的潛力。

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參考文獻：

Li X, Zheng NR, Wang LH, et al. Proteomic profiling identifies signatures associated with progression of precancerous gastric lesions and risk of early gastric cancer. EBioMedicine. 2021;74:103714. doi:10.1016/j.ebiom.2021.103714