纽约(基因组网)-美国国家癌症研究所临床蛋白质组学肿瘤分析联盟的研究人员已经确定了一对蛋白质，它们可能是三阴性乳腺癌(TNBC)耐药性发展的关键。
这一发现,上个月发表的在癌症研究华盛顿大学医学院肿瘤学副教授、这篇论文的资深作者Cynthia Ma说，该研究证明了蛋白质基因组学和磷蛋白质组学分析在揭示癌症耐药性机制方面的效用，同时也为人类临床试验的后续研究提供了一对特定靶点。
该研究还提供了一个第三阶段该项目比前两个阶段更注重翻译工作。对患者药物反应和耐药性发展的研究是这一最新阶段的中心。
在这项研究中，研究人员开始探索为什么PI3K抑制剂在治疗TNBC中收效甚微，尽管这类癌症通常表现出较高的PI3K信号。
为此，他们分析了一组6个患者来源的TNBC异种移植(PDX)模型，这些模型对泛pi3k抑制剂布帕利西布表现出不同的响应性。通过结合转录组学、反相蛋白阵列、基于质谱的蛋白质组学和磷蛋白质组学分析，研究人员生成了布帕利西布治疗和未治疗、治疗后2小时和50小时的异种移植瘤的转录组学、蛋白质组学和磷蛋白质组学图谱。这些TNBC肿瘤模型之前已经进行了外显子组测序，该信息也包括在分析中。
在他们的质谱仪分析中，研究人员使用了六plex串联质量标签标记，这使他们能够在单个实验中跨五种条件运行每个PDX模型，以及一个公共内部参考样本，使他们能够集成和比较从六个总质谱仪实验中收集的数据(六个PDX模型各一个)。在Thermo Fisher Scientific Q Exactive仪器上运行样本，每个样本平均量化了10027个蛋白质和35412个磷位点。
重复这个实验，使用前面的富集步骤，只关注蛋白质激酶，他们量化了每个样本平均257个激酶，在所有30个样本中总共348个激酶。
这项研究的第一作者、布罗德研究所(Broad Institute)研究员史蒂夫·卡尔(Steve Carr，也是这篇论文的作者)实验室的博士后菲利普·蒙特(Filip Mundt)说，从这些分析中获得了许多观察结果，包括“对著名生物学的再现”。
例如，芒特说，研究人员看到，当对PI3K抑制的抵抗力增加时，预期与MEK信号通路的交叉交流。“此外，我们还发现众所周知的AKT底物AKT1S1/PRAS40的磷酸化缺失，”他说，并指出，“这在以前已经被证明，苏氨酸残基246的磷酸化缺失是PI3K抑制的一个真正的标志。”
除了对这些已建立的观察结果进行总结，CPTAC的研究人员还发现了其他几个AKT1S1残基，这些残基在PI3K抑制后显示出磷酸化的变化，以及Ki-67蛋白的显著磷酸化变化，这是一种已建立的细胞增殖标记物和乳腺癌预后标记物。
“事实上，在所有的PDX模型中，Ki-67是治疗后磷酸化变化数量最多的蛋白质，”Mundt说，并补充说，虽然研究人员还没有确定这些变化的确切含义，但它们发生在Ki-67蛋白表达水平下降之前。Ki-67高表达在乳腺癌中与较高的转移和复发发生率相关。
事实上，Ki-67磷酸化模式的变化先于蛋白质表达的下降，这表明“这种细胞周期标记的磷酸化状态可能是比其蛋白质水平更敏感的读数，”Mundt说。
该研究还确定了蛋白质NEK9和MAP2K4是布帕利西布耐药性发展的关键角色。芒特认为这可能是最重要的发现，并指出这些蛋白质的研究相对较少。
他们通过寻找激酶磷酸化事件来识别这些蛋白质，这些激酶磷酸化事件在肿瘤磷酸化蛋白组中高度富集，然后在与敏感肿瘤相比的布帕利西布耐药肿瘤中高度富集。他们使用shRNAs来敲除PDX模型中的一种细胞系中的这些蛋白质，发现敲除其中任何一种都抑制了肿瘤细胞的生长，同时增加了对布帕利西布的敏感性。结合NEK9和MAP2K4的蛋白质组学和磷蛋白质组学分析以及更广泛的PI3K信号网络与基因组数据，研究人员将这些蛋白质在布帕利西布对特定PIK3CA突变的耐药性中的作用联系起来，展示了蛋白质基因组学分析在跨多个水平组学数据拼合与疾病相关的细胞过程中的潜力。
CPTAC向蛋白质基因组学的发展始于该计划的第二阶段，在这一阶段中，研究人员对三种类型的肿瘤进行了蛋白质组学分析——乳腺、结直肠和卵巢——此前由NCI的癌症基因组图谱项目在基因组和转录组水平上进行了特征分析。
NCI战略计划中心癌症临床蛋白质组学研究办公室主任Henry Rodriguez去年在宣布参与项目第三阶段的站点时指出，“癌症蛋白质组学和基因组数据的联合分析有很大的潜力获得新的见解，因为蛋白质组学数据提供了额外的关键信息，而这些信息很难或不可能仅从基因组数据中推断出来。”
在这种情况下癌症研究马说，在这项研究中，磷蛋白质组学分析提供了许多最值得注意的见解。由于蛋白质磷酸化是蛋白质信号的关键，它是蛋白质组学和癌症研究中非常感兴趣的一个领域。考虑到像布帕利西布这样的激酶抑制剂在癌症治疗中越来越多的使用，这种情况尤其明显。
“对于激酶抑制剂的评估，磷蛋白组学评估是评估药物暴露后的靶向和脱靶效应以及适应性耐药机制的最稳健和动态的方法，”Ma说。“此外，磷蛋白水平反映了通路信号活性，而总蛋白可能不会。可以想象，磷酸化蛋白水平是对激酶抑制剂反应的更好预测指标。”
在过去，许多临床磷蛋白组学工作都是使用RPPA完成的，与MD Anderson癌症中心的研究人员合作戈登·米尔斯和乔治梅森大学的伊曼纽尔Petricoin广泛使用这种基于抗体的方法来测量肿瘤样本中的蛋白质磷酸化，在某些情况下，有助于指导治疗。
质谱法由于灵敏度较低，较少用于人体临床样本的这类分析，但随着技术性能的提高，它已变得更适合于肿瘤样本的磷蛋白组学分析。vwin德赢ac米兰合作
的癌症研究该研究着眼于PDX模型和细胞系，而不是人类临床样本，但Ma指出，这些发现证明了质谱仪的潜在优势。
她说:“与RPPA相比，基于质谱的蛋白质组学技术可以进行更多无偏性的生物vwin德赢ac米兰合作标志物研究，RPPA在生物标志物的数量上(受抗体可用性的限制)受到限制。”“例如，NEK9和MAP2K4，这两个标记不在我们使用的RPPA面板上，如果我们没有做基于质谱的蛋白质组学分析，就会被遗漏。”
马教授说，她和她的同事现在计划进一步研究NEK9和MAP2K4在乳腺癌中的作用。
“NEK9和MAP2K4都是研究不足的激酶，”她说。“未来的研究将专注于在人体临床试验中验证这一发现，并[试图]进一步阐明它们在乳腺癌和耐药性中的分子功能。”