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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