蛋白質(zhì)組學(xué)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(lái)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(shí)已為進(jìn)展期，其預(yù)后往往較差。因此，早期診斷是改善患者預(yù)后的關(guān)鍵，這也是許多研究者追求的目標(biāo)。

生物標(biāo)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(biāo)志物的水平可以反映患者的健康或疾病狀態(tài)，以及對(duì)抗癌治療的反應(yīng)。由于胃癌的強(qiáng)異質(zhì)性，采用蛋白質(zhì)組學(xué)技術(shù)發(fā)現(xiàn)新的特異性生物標(biāo)志物，將可以大大提高患者診斷的敏感性和準(zhǔn)確性。

1994年，學(xué)者們提出了蛋白質(zhì)組學(xué)的概念，此后蛋白質(zhì)組學(xué)及其相關(guān)技術(shù)迅速發(fā)展，在癌生物學(xué)的研究中逐漸得到了廣泛的應(yīng)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(biāo)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(yīng)用較為廣泛的方法是非標(biāo)記定量(label-free)蛋白質(zhì)組學(xué)技術(shù)，它是通過(guò)液質(zhì)聯(lián)用技術(shù)對(duì)蛋白質(zhì)酶解肽段進(jìn)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(biāo)簽做內(nèi)部標(biāo)準(zhǔn)，只需分析大規(guī)模鑒定蛋白質(zhì)時(shí)所產(chǎn)生的質(zhì)譜數(shù)據(jù)，比較不同樣品中相應(yīng)肽段的信號(hào)強(qiáng)度，從而對(duì)肽段對(duì)應(yīng)的蛋白質(zhì)進(jìn)行相對(duì)定量。本文針對(duì)非標(biāo)記蛋白組學(xué)技術(shù)在胃癌早期診斷中的應(yīng)用做了解讀。

中文題目：借助蛋白質(zhì)組學(xué)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(biāo)記（label-free）定量蛋白質(zhì)組學(xué)

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(xué)分析

利用非標(biāo)記蛋白組學(xué)方法，借助LC-ESI-MS/MS技術(shù)手段對(duì)來(lái)自于111位胃癌前病變和58位胃癌患者的胃部組織進(jìn)行檢測(cè)，共鑒定了15158個(gè)基因產(chǎn)物，F(xiàn)DR為1%，其中9119個(gè)被認(rèn)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(jìn)展的蛋白質(zhì)表達(dá)模式

對(duì)三個(gè)預(yù)選定的受試者組進(jìn)行了蛋白質(zhì)組學(xué)數(shù)據(jù)的無(wú)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(jìn)展的級(jí)聯(lián)探索了詳細(xì)的蛋白質(zhì)表達(dá)模式，并提取了 6 個(gè)具有相似軌跡的蛋白質(zhì)簇，展示了蛋白質(zhì)組學(xué)譜的從輕度胃病變、晚期胃病變至GC的動(dòng)態(tài)變化。

在聚集的簇中，cluster-蛋白在晚期胃病變中高度表達(dá)，特別是在生物氧化和細(xì)胞氨基酸代謝過(guò)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(dá)，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(dá)隨著胃病變的嚴(yán)重程度而增加，并且在白細(xì)胞介素12刺激（例如CA1和SP100）和氧運(yùn)輸（例如SLC4A1和PSME2）后在JAK-STAT信號(hào)通路中富集。cluster-4 中的蛋白質(zhì)富含囊泡介導(dǎo)的轉(zhuǎn)運(yùn)蛋白（例如HPX和IGF2R）和免疫系統(tǒng)途徑中的細(xì)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(guò)程（例如APOA1BP和SLC44A2）和羧酸分解代謝過(guò)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(xì)胞遷移的負(fù)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?cè)俚紾C的波動(dòng)。

3）基于蛋白質(zhì)組學(xué)的胃病變分子亞型

其后文章中討論了超出細(xì)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?；谠诔^(guò) 3/4 的胃病變受試者中檢測(cè)到的前 100 種變異最大的蛋白質(zhì)，通過(guò)NMF算法得出胃病變的 4 個(gè)分子亞型（S1-S4）。發(fā)現(xiàn)分子亞型與病理診斷的嚴(yán)重程度之間存在顯著相關(guān)性，亞型 S1 代表蛋白質(zhì)組學(xué)定義的輕度胃病變，S4 代表最嚴(yán)重的胃病變。

蛋白質(zhì)組學(xué)亞型的分布獨(dú)立于幽門(mén)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(dá)的蛋白質(zhì)在凋亡過(guò)程中富集。

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

文章研究了關(guān)鍵的單個(gè)蛋白質(zhì)，以尋找有關(guān)潛在方便生物標(biāo)志物的線索。1201個(gè)蛋白質(zhì)在發(fā)現(xiàn)階段與侵襲性GC風(fēng)險(xiǎn)顯著相關(guān)（FDR-q<0.05，邏輯回歸分析），并集中驗(yàn)證了217個(gè)早期GC風(fēng)險(xiǎn)，包括104個(gè)正相關(guān)蛋白和113個(gè)負(fù)相關(guān)蛋白。

通過(guò)對(duì)驗(yàn)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(jìn)展風(fēng)險(xiǎn)之間的關(guān)聯(lián)。其中的四種蛋白質(zhì)，即 APOA1BP、PGC、HPX 和 DDT，進(jìn)一步與胃病變進(jìn)展風(fēng)險(xiǎn)和隨訪終點(diǎn)發(fā)生IM或更嚴(yán)重胃病變的風(fēng)險(xiǎn)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(jìn)展呈正相關(guān)，而 APOA1BP、PGC 和 DDT 呈負(fù)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(jìn)展風(fēng)險(xiǎn)評(píng)分及預(yù)測(cè)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(biāo)志物蛋白質(zhì)，得出風(fēng)險(xiǎn)評(píng)分模型risky score=-1.485*APOA1BP-1.231*PGC+1.686*HPX-0.565*DDT。根據(jù)驗(yàn)證隊(duì)列，風(fēng)險(xiǎn)評(píng)分與胃病變進(jìn)展風(fēng)險(xiǎn)獨(dú)立相關(guān)，風(fēng)險(xiǎn)評(píng)分每增加一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)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(jìn)展和早期 GC風(fēng)險(xiǎn)的蛋白質(zhì)組學(xué)特征，這對(duì)識(shí)別患胃癌高危人群和胃癌的早期檢測(cè)具有重要意義，有助于提高靶向胃癌預(yù)防的潛力。

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參考文獻(xiàn)：

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