蛋白組＋轉錄組：揭示乳腺癌藥物治療靶點
二代測序技術（NGS）已廣泛應用於臨床實踐，體細胞成藥基因組變化的快速診斷為個體化癌症治療提供了條件。然而，體細胞突變的信號和生物學效應在人類腫瘤樣本中並沒有確定，並且在大多數臨床樣本中並沒有通過NGS檢測到成藥基因組的改變。全面的蛋白質組學分析提供了一個有效的方法，來驗證基因組結果，比如發現可能的生物驅動因子，尋找針對性治療策略等。
免疫缺陷小鼠中的人源性腫瘤組織異種移植（PDX）模型可以維持源病人腫瘤組織學和分子異質性，最近有研究確定了PDX和原發性腫瘤之間相似的蛋白表達譜。由於患者治療的異質性，很難在腫瘤樣本中將治療和蛋白質組學研究結果建立聯繫。
利用PDX系統，研究試圖揭示，針對個體患者，蛋白質組學是否比單獨基因組分析能提供更有效的治療假設和預測生物標記物。
因此，這種模擬人腫瘤特異性的模型對腫瘤臨床前期評估、治療和預後具有重要的轉化意義，特別是對於腫瘤的個體化診斷和治療具有不可代替的價值。
小知識：
人源性腫瘤組織異種移植（patient-derived xenografts，PDX）是指將患者的新鮮腫瘤組織處理後移植到免疫缺陷鼠上，依靠小鼠提供的微環境進行生長。PDX模型保持了源病人腫瘤的組織病理學特徵和腫瘤遺傳學特徵，為腫瘤的生物學研究、診斷標誌物的尋找和藥物篩選提供了一個重要的體內模型。
研究材料
24例乳腺癌PDX模型，分別來自原發性或轉移性乳腺癌腫瘤，其中10例basal，1例CLDN-low，9例luminal B及4例HER2陽性。
24個PDX模型進行蛋白質組學iTRAQ（Isotope Tagging for Relative and AbsoluteQuantitation）分析，利用lable-free定量（LFQ）對18個PDX模型進行驗證和確定。
23個PDX模型進行DNA和RNA測序，並對一個樣本進行Sanger測序分析熱點突變。
研究思路
利用DNA-seq、RNA-seq、iTRAQ和LFQ，主要進行體細胞突變譜、拷貝數變異（CNV）、mRNA表達、蛋白表達、磷酸化修飾水平及位點分析。
研究結果
1
乳腺癌異種移植的蛋白組學分析
作者利用24個PDX模型進行全面的蛋白質基因組分析，檢測了12個乳腺癌腫瘤樣本和對應的PDXs中顯著突變基因中的體細胞突變。結果表明，這些基因中大部分關鍵的體細胞突變被保留，驗證了PDX模型的保真度。
RNA-seq數據確定了16209個基因的表達，iTRAQ則確定了並篩選了10069種蛋白和36609個磷酸化位點用於後續分析。iTRAQ和 LFQ數據在標準化後顯示合理的相關性，表明這兩種檢測手段利用相同的PDX模型能夠交叉驗證蛋白組結果。
2
蛋白質基因組整合與比較
mRNA表達和蛋白質丰度之間的相關性分析結果顯示，83.6%的基因表現出顯著正相關。隨後檢測mRNA-蛋白相關性是否與特定的KEGG信號通路有關，結果表明，一些管家基因在兩個組學中都表現出非常強的正相關性，其中谷胱甘肽代謝通路顯著性最高。
進一步檢測乳腺癌關鍵基因CNV、mRNA和蛋白質表達水平的相關性：EGFR，ERBB2（HER2），ESR1，GATA3，PGR，PIK3CA，AKT1 / 2/3，MTOR和TP53，在大多數樣本中，CNV、mRNA和蛋白質的表達水平是一致的，並且關鍵基因的整體表達模式和臨床亞型診斷也是一致的。
圖1 PDX樣本中蛋白質基因組相關性分析
3
人乳腺腫瘤和異種移植的蛋白質分型
為了探究蛋白質組亞型和磷酸化蛋白質組亞型，對iTRAQ結果的前436種不同表達的蛋白質進行聚類分析（標準差大於2），發現了兩個不同的集群，一類包含所有basal和唯一的CLDN-low乳腺腫瘤（WHIM12），另一類包含所有luminal B和HER2-E乳腺腫瘤。
同時利用iTRAQ磷酸肽表達數據推斷蛋白磷酸化亞型,也產生了兩個主要的集群，將luminal B和basal亞型分隔開。
圖2 乳腺癌PDX樣本轉錄組學和蛋白質組學聚類
對TCGA人腫瘤的77個蛋白質組數據進行蛋白質分型的驗證，分析結果和24個PDXs聚類的亞型類似。
為了尋找luminal B和basal亞型的定義標記，作者對各個亞型的PDXs進行差異表達分析，最終發現了一些在LFQ和iTRAQ中均差異表達的蛋白標記物，包括SPR、GSTP1和SERPINB5。
4
磷酸化圖譜揭示腫瘤特異性激活的信號通路
利用KEGG信號通路中基因的蛋白質磷酸化圖譜，尋找PDXs中腫瘤特異性激活的信號通路，結果顯示，磷酸化富集分析確定了12個顯著激活的信號通路，包括Ras、MAPK和NFκB通路。
一些已知的信號通路（如PI3K/AKT/MTOR）在大多數乳腺癌中被激活，但由於特異的基因組或蛋白組的改變，其他互補的腫瘤發生相關通路也在一小部分乳腺癌中被激活，如RAS/MAPK，顯示出可替代的治療機會。
除此之外，蛋白質磷酸化組分析揭示了不易被基因組數據預測到的的信號通路的激活。
圖3 磷酸化信號通路富集分析檢測激活的信號通路
5
互補的基因組學/蛋白組學藥物靶標
原癌基因的激活突變可以作為治療靶標，同時異常過表達或活化蛋白產物也提供了可利用的治療機會，比如HER2。因此，作者進一步尋找過表達基因/蛋白質或者具有高度磷酸化位點的蛋白質。
利用表達值四分位距（IQR）大於1.5篩選離群值，結果顯示，mRNA和蛋白表達離群值顯示出中度的正相關，但mRNA異常表達不保證蛋白的高表達。
相似地，部分磷酸化離群值也沒有在蛋白水平檢測到。因此，基於轉錄後和翻譯後事件確定的潛在藥物治療需要同時考慮蛋白表達和基因表達。
蛋白質異常事件，如基因組驅動突變，在PDXs和人腫瘤中均觀察到，一些蛋白質異常事件可能代表腫瘤發生的「蛋白驅動」，因此也可能是乳腺癌的潛在藥物靶標。
圖4 蛋白質基因組分析確定乳腺癌治療靶標
6
利用乳腺癌異種移植模型進行靶向治療
利用PDX模型進行靶向HER2和PI3K信號通路的藥物治療，研究結果顯示，藥物反應的程度可能與下游信號靶標有關，如AKT蛋白的過度和磷酸化。並且，PI3KCA在基因水平和AKTs在蛋白水平的雙重激活可能是乳腺癌的共同特徵。研究結果還顯示出了利用對乳腺癌蛋白基因組特徵進行組合治療的可能性。
圖5 乳腺癌異種移植的靶向治療
小 結
1.利用PDX模型可獲得與臨床樣本相似的結果，暗示了該模型應用於腫瘤治療和研究的潛在價值。
2.將基因組和蛋白組進行整合分析，更精確地預測癌症變化機理，尋找癌症治療靶標。
3.大多數藥物作用靶標是蛋白，針對蛋白質組進行治療藥物篩選及藥物應答效果預測比基因組更為有效。
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參考文獻：
Huang K, Li S, Mertins P, et al. Proteogenomic integration reveals therapeutic targets in breast cancer xenografts[J]. Nature communications, 2017, 8.
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