乔治梅森大学研究人员Emmanuel Petricoin正在开发一个数据库，详细描述了与常见癌症相关的各种蛋白质信号通路中的磷酸化水平。
GMU应用蛋白质组学和分子医学中心联合主任Petricoin说，该数据库可以帮助医生做出更好的治疗决策，帮助制药公司的药物开发工作，并发现现有疗法的新适应症ProteoMonitor．
这些数据是基于Petricoin实验室对500多个不同恶性肿瘤的分析，包括肺癌、乳腺癌、前列腺癌、肾癌和脑癌。研究人员通过激光捕获微解剖分离出肿瘤，并使用反相蛋白质微阵列来测量其中的蛋白质磷酸化水平。
他说，这种方法使他们能够绘制出一系列癌症中关键信号通路的激活水平。
Petricoin将该项目比作癌症基因组图谱(Cancer Genome Atlas)，后者旨在对一系列不同的肿瘤基因组进行测序。他说:“我们几乎有一个类似于TCGA的计划，我们只是在我们的实验室里对人类癌症进行大规模的通路映射。”“我们正在对数百个乳腺、结肠和前列腺的肿瘤进行显微解剖，这样我们就可以开始回答哪些通路被激活的问题。”
Petricoin说，该数据库涵盖了大约12到15种与癌症相关的特定途径中150到200种磷酸蛋白的激活水平。他指出，该项目的结果表明，通过通路激活来分类癌症可能比通过肿瘤起源部位来分类更好。
他说:“这项研究揭示的是，患者是根据通路激活而不是根据部位进行分组的。”“我们将把乳腺癌、结直肠癌和肺癌患者分组在一起，因为他们有共同的通路安排。如果我不告诉你哪一种是肺癌、结肠癌和乳腺癌，你也无法根据通路分组来区分。”
这样的分类可以创造选择癌症治疗方法的新方法，并为现有药物确定潜在的新适应症。
Petricoin说:“我们一直在根据肿瘤的起源部位进行治疗——赫赛汀治疗乳腺癌，格列卫治疗白血病。”“但我们了解到，癌症是一种途径疾病，而不是一种源头疾病。因此，乳腺癌患者(其肿瘤在分子水平上)可能看起来像肾细胞癌。”
这意味着通常用于一种癌症的药物可能适用于其他各种癌症。这就是Petricoin和CAPMM联合主任兰斯•利奥塔(Lance Liotta)去年夏天与诺华(Novartis)开展的一项临床试验背后的理念，该试验旨在研究诺华的白血病药物格列卫(Gleevec)是否也能用于治疗结直肠癌（点1/22/2010）．
结直肠癌是美国第三大常见癌症，每年约有10万例新确诊病例。如果格列卫被证明是一种有效的治疗方法，它可能成为诺华的一个重要收入渠道。
今年2月，Petricoin和Liotta启动了一项试验，将分析蛋白质信号通路，以确定乳腺癌潜在的靶向治疗方法。
在弗吉尼亚州非营利组织Side-Out基金会的资助下，研究人员一直在研究转移性乳腺癌患者药物靶向蛋白的激活水平，希望能更好地调整他们的治疗过程。
“我们可以测量所有直接药物靶点的磷酸化水平，药物击中的蛋白质，”Petricoin说。“我们正在测量这些物质在患者样本中是否活跃。”
在这项研究中，合作伙伴进行激光捕获显微解剖，溶解细胞，并打印阵列。Petricoin说:“所有东西都是作为定量的、校准的检测方法开发的。”“我们有高、低对照和校准器，就像fda批准的临床化学分析一样，然后我们从人群数据中生成切点，这样我们就知道什么是高、什么是低。”
他指出，他的团队可以在收到肿瘤样本后72小时内生成一份医生报告，显示哪些通路被激活或未被激活。然后，医生可以根据通路激活数据做出治疗决定。
Petricoin说，其目标是“预测肿瘤的分子电路图”，这样医生“就能……做出分子上的合理决定”。
乳腺癌和结肠直肠癌的研究是为期两年的试验，有可能延长到三年。Petricoin说，虽然试验中的患者目前正在根据研究期间获得的通路激活信息进行治疗，但现在确定这种方法是否会改善结果还为时过早。
与此同时，他的实验室正在整理这些试验和其他独立测绘工作中收集到的通路信息。
Petricoin说:“我们有一个非常大的、不断增长的来自患者活检的微解剖肿瘤数据库。”“特别是一旦我们开始知道谁对治疗有反应，谁对治疗没有反应，我们就可以确定我们是否能在数据中找到一个可以预测反应的切入点。所以这将是一个不断发展、不断增长的数据库。”
Petricoin说，他正在“准备”发表一篇基于这一通路数据的论文，尽管他补充说，“数据的专有方面将受到已有的商业化安排的影响”，比如与Theranostics Health公司的合作。Petricoin和Liotta在2006年成立了这家生物技术公司，将他们的激光显微解剖和反相蛋白质微阵列技术商业化。
他建议Theranostics可以利用这些专有信息来开发内部分析，并建立一个数据库，以便向制药商收取访问费用。
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theranotics没有直接参与乳腺癌或结直肠癌的试验，也没有直接参与Petricoin的数据库工作。然而，该公司业务发展副总裁罗恩·亨辛告诉记者ProteoMonitor它通过与未公开的制药公司合作以及自己的诊断开发项目收集了类似的信息。
他说:“我们有一个类似于(Petricoin的数据库工作)的并行的、相当大的工作，实际上是围绕我们为测试所做的一些支持验证工作展开的。”“如果你在观察一种特定类型癌症的激活状态，你需要了解它的种群动态。”
他解释说:“因此，如果你想评估特定途径在癌症中的激活程度，你需要对来自不同个体的大量样本进行分析，以了解不同类型癌症中蛋白质表达的动态范围。”“这也是我们验证工作的一部分。”
他说，theranotics目前还没有将这些数据打包出售的计划。
theranotics公司利用其激光显微解剖和反相蛋白质微阵列平台，为三家未公开的制药公司开发了经过验证的分析面板，这些公司正在各种癌症治疗的临床试验中使用它们。
该公司还在为一种未公开的癌症开发一种内部的、经clia认证的伴随诊断方法，希望明年初推向市场。