新技术能够更好的了解乳腺癌的生物学复杂性

蛋白质组学将下一代DNA和RNA测序的实验室技术与基于质谱的分析相结合，从而对癌细胞中的蛋白质和蛋白质修饰进行深入，无偏的定量分析，以及用于对该数据进行综合分析的计算方法。美国国家癌症研究所临床蛋白质组学肿瘤分析协会(NCI-CPTAC)的研究人员已将这种蛋白质组学方法广泛应用于研究癌症。

重要的是，我们的分析包括鉴定磷酸化和乙酰化，蛋白质修饰，从而揭示有关单个蛋白质活性的信息。以前尚未在乳腺癌中鉴定出蛋白质乙酰化。这些新方法有望对难于治疗的乳腺癌以及解剖反应异质性的能力提供生物学见解。”

Matthew Ellis博士，通讯作者，乳腺癌肿瘤学家，贝勒医学院莱斯特和苏·史密斯乳房中心主任，教授，贝勒大学的麦克奈尔学者和苏珊·科门学者

同时分析遗传密码的变化以及由此产生的蛋白质功能改变，比孤立地分析每个成分，可以更全面地了解乳腺癌肿瘤内部的状况。

贝勒医学院，麻省理工学院和哈佛大学等机构的研究人员已经应用了强大的蛋白质组学方法来更好地了解乳腺癌的生物学复杂性。通过这种方法，研究人员能够对已知的治疗靶标提出更精确的诊断方法，确定新的肿瘤易感性以转化为侵袭性肿瘤的治疗方法，并暗示涉及乳腺癌抗药性的新机制。该研究发表在《细胞》杂志上。

改善诊断和治疗

研究人员希望他们的发现能够激发乳腺癌科学家探索他们在这项研究中发现的新生物学改变的治疗或诊断潜力。他们还乐观地认为，他们的发现将鼓励人们努力将蛋白质组学转化为一种癌症分析方法，这种方法可在临床上常规用于改善诊断和治疗。

“我们认为，蛋白质组学方法将继续帮助我们确定新的候选治疗靶标，更好地了解乳腺癌和其他癌症的免疫状况，深入了解反应和耐药性，并朝着实现个性化癌症治疗目标的*终进展迈进。”通讯作者迈克尔·吉列特博士(Michael Gillette)是麻省总医院的肺和重症监护医师，也是布罗德(Broad)的蛋白质组学高级组长。“科学是强大而令人兴奋的，但*终，我们可以提供给患者的才是重要的。”

在《Cell》杂志上找到有关这项工作的所有贡献者及其所属单位的完整列表，以及此项研究的所有财务支持。

更精确的数据

研究人员使用“癌症基因组图谱”中的残留样品对乳腺癌进行了初步的蛋白质组学分析，从而提供了蛋白质组学代表了乳腺癌分析进展的原理证明。目前的研究是一项重大的进步，因为它包括使用特异性保留蛋白质修饰协议收集组织样本，分析更多的样本，进行基因组学和上完全相同的组织碎片蛋白质组表征，并加入蛋白乙酰化仿形到蛋白磷酸化，DNA和RNA测量。蛋白质组学分析技术在*近几年已经相当成熟，并且这些尖端方法已应用于该数据集。

研究人员完成了122例未经治疗的原发性乳腺癌样本的蛋白质组学分析。他们的测量产生了大量数据?每个肿瘤大约38,000个蛋白质磷酸化位点和将近10,000个蛋白质乙酰化位点，以及整个外显子组和RNA测序?需要的计算方法来分析和整合信息。Broad的共同通讯作者，首席计算科学家DR Mani博士说：“如今，这类复杂的分析现在通常在大规模蛋白质组学数据集上进行，并且我们正在开发使这一过程自动化的工具。”

埃利斯说：“我们在这里描述了迄今为止针对这些类型的分析而有目的收集的的乳腺癌样品的蛋白质组学特征，从而程度地保证了结果的准确性和准确性。” “每个肿瘤细胞实际上都有数百个基因组变化。大多数情况下，我们在临床或生物学上都不了解它们的重要性。我们说明的方法使人们能够更深入，更全面地了解每个人的乳腺癌。”

确定药物靶标

例如，分析表明，某些乳腺癌亚型具有某些可靶向的酶(称为激酶)，其磷酸化程度高于其他癌症，这表明其活性更高，因此可靶向性更高。这些分析包括*近确定的药物靶标，例如CDK4 / 6及其调控环境，以及作为新免疫治疗药物靶标的程序性细胞死亡受体和配体。综合分析还确定了可以用这些药物治疗的新的雌激素受体阳性乳腺癌。这是重要的，因为当前这些试剂仅限于雌激素受体阴性疾病。

其他分析对ER +和ER-乳腺癌的代谢脆弱性提出了全新的见解。Broad蛋白质组学主任史蒂文·卡尔博士同时表示：“我们对乳腺肿瘤中首个乙酰基蛋白质组的全球分析揭示了乳腺癌亚型特异性代谢的新细节。”

原创作者：上海信帆生物科技有限公司