撰文 | 章臺柳
責編 | 兮
乳腺癌（BRCA）生物學的異質性對個性化治療提出了較高的要求，現在的精準治療常將靶向DNA修復缺陷、激活的蛋白激酶、雌激素受體（ER）和腫瘤微環境中免疫反應等方法進行聯合，這些方法的有效聯合依賴于我們對腫瘤治療敏感性的判斷，而目前BRCA早期階段的判定方法（如mRNA為基礎的診斷檢測）達不到需求【1】。雖然越來越多的復雜的基因組學技術應用于后期BRCA，但對結果的理解和臨床考量是非常具有挑戰性的，很多反復出現的突變目前是沒有可用藥，此外，近年來引進的治療方法，如CDK4/6和免疫檢查點抑制劑，也沒有強有力的預測性生物標志物，可能導致病人錯失治療的時機或過度治療【2】，
蛋白質基因組學是一種將二代DNA和RNA測序與基于質譜的蛋白質組學相結合，提供蛋白質和翻譯后修飾（如磷酸化）的深入、無偏差的量化方法【3】，臨床蛋白質組腫瘤分析聯合會（CPTAC）致力于對多種癌癥類型進行深入的蛋白質基因組學分析，利用TCGA的參與樣本對BRCA進行初步的蛋白質基因組學分析，證明了蛋白質基因組學有助于BRCA的分析。但是，能夠進行深層蛋白質組學分析的TCGA樣本較少，大多不能通過蛋白質組學質量評估，而且收集樣本過程中沒有注意對蛋白質翻譯后修飾的保護，所以，目前缺乏對癌癥樣本全面的蛋白質基因組學分析。
近日，來自Broad的D.R. Mani、Steven A. Carr、Michael A. Gillette、貝勒醫學院的Matthew J. Ellis和臨床蛋白質組腫瘤分析聯合會（CPTAC）合作在Cell雜志上發表文章Proteogenomic Landscape of Breast Cancer Tumorigenesis and Targeted Therapy，收集122個未治療的原發性乳腺癌，同時保存蛋白質的磷酸化和乙酰化等翻譯后修飾，進行蛋白質基因組學分析。蛋白質基因組學的結果挑戰了現有的乳腺癌診斷標準，可提供ERBB2擴增子的詳細分析，定義了可從免疫檢查點治療中獲益的腫瘤亞群，提供Rb狀態更準確的評估以預測CDK4/6抑制劑的反應性，磷酸蛋白質組學研究可揭示腫瘤抑制因子丟失和靶向激酶之間的新聯系，乙酰化蛋白質組分析突出了參與DNA損傷反應的關鍵核蛋白的乙酰化作用，揭示了細胞質和線粒體乙酰化、代謝之間的相互作用，研究揭示了蛋白質基因組學可用于更精準地鑒定乳腺癌的靶向途徑和生物學特征，在乳腺癌臨床研究中具有強大潛力，
研究人員首先收集未治療的原發性腫瘤，收集過程中控制組織的缺血以保存蛋白質的翻譯后修飾。腫瘤被冷凍粉碎得到單一均勻樣本，提取DNA、RNA和蛋白質進行分析，得到蛋白質基因組學數據，共鑒定出29647個體細胞突變、23692個基因水平的拷貝數變異，23121個基因轉錄本、10107個蛋白、38968個磷酸化位點和9869個乙酰化位點。利用非負矩陣因式分解（Non-negative Matrix Factorization，NMF）進行多元組學分析，定義出4個NMF簇，分別是NMF LumA-I、NMF Basal-I、NMF LumB-I和NMF Her2-I。其中NMF LumA-I、NMF Basal-I和傳統的腫瘤分類方法PAM50所判定的較為一致，而NMF LumB-I和NMF Her2-I則與PAM50亞型分類具有不一致，例如，NMF LumB-1還包含部分PAM50 LumA樣本，PAM50作為一種用于臨床的簡化分類方法，對LumA和LumB的生物差異性無法全部鑒定，對磷酸化蛋白質數據進行分析以鑒定出每種NMF亞型中假定的治療靶點，發現之前研究中PAM50亞型所觀察到富集的激酶在這個數據集的NMF亞型中也能觀察到，包括NMF Basal-I亞型中PRKDC、MAP4K4和SPEG；NMF HER2-I樣本中的ERBB2和CDK12；以及NMF-LumA-I樣本中的DCLK1。同時，利用BlackSheep方法可將磷酸化激酶異常值與反復出現的體細胞突變相關聯，而對核蛋白Ac進行無偏差聚類發現NMF Basal-I腫瘤中存在兩個亞組：N-Ac Basal-I C1和N-Ac Basal-I C3，其中N-Ac Basal-I C1顯著高表達多個DNA修復途徑的相關蛋白。兩者的相應蛋白水平并沒有差異，但特定Ac位點的修飾水平具有差異。
在蛋白質組水平對腫瘤代謝特征進行分析，將差異性表達的代謝相關蛋白進行無偏差聚類，分成4個簇的存在，且其很好地反映4種NMF簇的特征，分析蛋白質乙酰化修飾，發現NMF Basal-I簇中TCA循環和β-氧化蛋白的乙酰化（Ac）上調，而NMF LumB-I簇中葡萄糖代謝和IL-1信號相關蛋白的乙酰化上調，Ac水平在細胞不同部位也有不同的分布。與LumB-I相比，大多數差異性表達的線粒體Ac位點在NMF Basal-I上調，2/3的差異性表達的胞質Ac位點下調，這意味著NMF Basal-I亞型中Ac在細胞內不同部位具有特異性調節。這表明主要的細胞質和線粒體代謝途徑在NMF Basal-I和LumB-I亞型之間存在差異調節。
對接受輔助治療anti-ERBB2的ERBB2+ BRCA病人樣本進行蛋白質基因組學分析，發現除了ERBB2擴增且蛋白上升的腫瘤，還存在缺乏ERBB2擴增的腫瘤和“假ERBB2+”腫瘤（即有ERBB2擴增，但蛋白水平較低），而將ERBB2陽性和HER2分類進行相關聯，發現所有PAM50 HER2E/ERBB2 PG+（PG+是蛋白質基因組學陽性）樣本都具有高水平的ERBB2磷酸化，而PAM50 HER2E/ERBB2 PG-樣本具有顯著較低的ERBB2磷酸化，但其他ERBB家族成員以及MAPK信號通路的磷酸化水平上調。利用基于RNA的免疫細胞去卷積特征和免疫調節因子的蛋白質水平特征定義出四種BRCA亞型的免疫相關特征。CD3+ T細胞的浸潤代表著有活躍的免疫腫瘤微環境（I-TME）。分析發現獲得性免疫反應的特征在LumA中通常不被激活，而其他PAM50亞型，包括LumB，表現出與獲得性免疫激活一致的特征，表明具有活躍的I-TME的luminal腫瘤可以考慮進行免疫治療。APOBEC3G蛋白與PD-L1、免疫狀態具有相關性，且APOBEC富集的腫瘤中具有更高的突變負荷，表明APOBEC驅動的突變產生可能有助于形成活躍的免疫微環境。而與PD-L1表達成負相關的過程包括單鏈斷裂修復（SSBR）過程，SSBR蛋白的低表達和活躍的腫瘤免疫狀態在PAM50 luminal腫瘤中特異出現，而在basal-樣腫瘤中沒有觀察到，即luminal BRCA中，SSBR蛋白的缺失或促進腫瘤免疫。
最后，研究人員展示了蛋白質基因組學可用于分析Rb狀態，而Rb蛋白的低表達確實導致腫瘤對CDK4/6抑制劑和palbociclib治療響應性較低，而與RB1基因是否突變無關。即蛋白質基因組可提升用藥的精準性，
總的來說，研究對122例原發性乳腺癌的蛋白質基因組分析提供了臨床相關生物學的見解，包括細胞周期失調、腫瘤免疫原性、異常代謝和治療靶點表達的異質性，有助于優化現有的臨床乳腺癌分型、治療用藥精準性等，展示了蛋白質基因組學在乳腺癌臨床研究中的潛力。
https:http://doi.org/10.1016/j.cell.2020.10.036
制版人：Kira
參考文獻
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