胃癌是世界范围内发病率和死亡率都很高的疾病,特别是在东亚地区。来自2018年GLOBOCAN的数据显示,全球胃癌新增病例103370l例,死亡病例782685例。目前,胃癌的早期诊断方法有限,患者通常在被确诊时已为进展期,其预后往往较差。因此,早期诊断是改善患者预后的关键,这也是许多研究者追求的目标。

生物标志物是指能反映生物体内的生理、生化、免疫和遗传等多方面的分子水平改变的物质,患者样本(如血液、血浆、唾液和尿液)中生物标志物的水平可以反映患者的健康或疾病状态,以及对抗癌治疗的反应。由于胃癌的强异质性,采用蛋白质组学技术发现新的特异性生物标志物,将可以大大提高患者诊断的敏感性和准确性。

1994年,学者们提出了蛋白质组学的概念,此后蛋白质组学及其相关技术迅速发展,在癌生物学的研究中逐渐得到了广泛的应用。研究者使用各种蛋白分离技术,如二维凝胶电泳、液相色谱串联质谱(LC-MS)等技术手段筛选新的癌症生物标志物的潜在靶蛋白,为早期诊断和治疗提供重要依据。目前应用较为广泛的方法是非标记定量(label-free)蛋白质组学技术,它是通过液质联用技术对蛋白质酶解肽段进行质谱分析,该技术不需要使用昂贵的稳定同位素标签做内部标准,只需分析大规模鉴定蛋白质时所产生的质谱数据,比较不同样品中相应肽段的信号强度,从而对肽段对应的蛋白质进行相对定量。本文针对非标记蛋白组学技术在胃癌早期诊断中的应用做了解读。

中文题目:借助蛋白质组学分析与胃癌前病变和早期胃癌相关的特征

材料与方法

研究材料:取自胃部的组织样本

研究方法:非标记(label-free)定量蛋白质组学

技术路线:

研究结果

1)胃癌前病变和胃癌的蛋白质组学分析

利用非标记蛋白组学方法,借助LC-ESI-MS/MS技术手段对来自于111位胃癌前病变和58位胃癌患者的胃部组织进行检测,共鉴定了15158个基因产物,FDR为1%,其中9119个被认为具有高可靠性。所有样品在组织蛋白质组的量化中都显示出良好的一致性。

2)随着胃病变进展的蛋白质表达模式

对三个预选定的受试者组进行了蛋白质组学数据的无监督聚类分析:即轻度胃病变 (SG/CAG)、晚期胃病变 (IM/LGIN) 和胃癌(GC),揭示了从胃病变到 GC的不同特征。然后沿着胃病变进展的级联探索了详细的蛋白质表达模式,并提取了 6 个具有相似轨迹的蛋白质簇,展示了蛋白质组学谱的从轻度胃病变、晚期胃病变至GC的动态变化。

在聚集的簇中,cluster-蛋白在晚期胃病变中高度表达,特别是在生物氧化和细胞氨基酸代谢过程中富集。Cluster-2蛋白在碳水化合物途径的消化和代谢中富集,并且在轻度至晚期胃病变的受试者中表现出降低的表达,然后在GC中急剧下降。已知的胃特异性蛋白质聚集在cluster-2中。相比之下,cluster-3蛋白的表达随着胃病变的严重程度而增加,并且在白细胞介素12刺激(例如CA1和SP100)和氧运输(例如SLC4A1和PSME2)后在JAK-STAT信号通路中富集。cluster-4 中的蛋白质富含囊泡介导的转运蛋白(例如HPX和IGF2R)和免疫系统途径中的细胞因子(例如PSMC5和STAT6),并且在胃病变中呈现稳定变化,但在GC急剧增加。簇5中的蛋白质在含核碱基的小分子代谢过程(例如APOA1BP和SLC44A2)和羧酸分解代谢过程(例如GLUL和ALDH6A1)的途径中富集。cluster-6中的蛋白质在平滑肌收缩通路(例如 COX5A 和 CALM1)和巨噬细胞迁移的负调节通路(例如DDT和MIF)中富集。簇5和簇6均出现从轻度到晚期胃病变再到GC的波动。

3)基于蛋白质组学的胃病变分子亚型

其后文章中讨论了超出细胞形态水平的胃病变(SG、CAG、IM 或 LGIN)的分子相似性和异质性。基于在超过 3/4 的胃病变受试者中检测到的前 100 种变异最大的蛋白质,通过NMF算法得出胃病变的 4 个分子亚型(S1-S4)。发现分子亚型与病理诊断的严重程度之间存在显着相关性,亚型 S1 代表蛋白质组学定义的轻度胃病变,S4 代表最严重的胃病变。

蛋白质组学亚型的分布独立于幽门螺杆菌感染。亚型特异性蛋白质显示在以上的热图中。与S1亚型相比,在其他亚型中高表达的蛋白质在凋亡过程中富集。

4)与胃病变进展和早期GC相关的关键个体蛋白质的发现

文章研究了关键的单个蛋白质,以寻找有关潜在方便生物标志物的线索。1201个蛋白质在发现阶段与侵袭性GC风险显著相关(FDR-q<0.05,逻辑回归分析),并集中验证了217个早期GC风险,包括104个正相关蛋白和113个负相关蛋白。

通过对验证集中受试者的前瞻性随访,考查了上文详述的217种蛋白质与胃病变进展风险之间的关联。其中的四种蛋白质,即 APOA1BP、PGC、HPX 和 DDT,进一步与胃病变进展风险和随访终点发生IM或更严重胃病变的风险显示出相关(P < 0.05,逻辑回归分析)。HPX与早期GC和胃病变进展呈正相关,而 APOA1BP、PGC 和 DDT 呈负相关。这四种突出显示的蛋白质分别聚集在蛋白簇-2 (PGC)、-4 (HPX)、-5 (APOA1BP) 和 -6 (DDT) 中。

5)胃病变进展风险评分及预测模型的构建

结合在前瞻性分析中选出的的四种关键标志物蛋白质,得出风险评分模型risky score=-1.485*APOA1BP-1.231*PGC+1.686*HPX-0.565*DDT。根据验证队列,风险评分与胃病变进展风险独立相关,风险评分每增加一个标准差,OR为4.09(95% CI:1.48-11.27,逻辑回归分析)。
研究结论

本文定义了胃病变进展和早期 GC风险的蛋白质组学特征,这对识别患胃癌高危人群和胃癌的早期检测具有重要意义,有助于提高靶向胃癌预防的潜力。

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参考文献

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

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