肿瘤异质性——蛋白质与代谢组学应用方案

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异质性是肿瘤细胞或组织普遍存在的重要特性，是肿瘤获得不同生长速度、侵袭能力、药物敏感性、预后等各方面差异的来源，也是肿瘤治疗面临的最大难题。在精准医疗的背景下，异质性研究将有助于肿瘤的精准分型、攻克耐药以及风险预测。基于质谱的蛋白质组学（蛋白翻译后修饰组学）与代谢组学技术，可以通过同时对不同异质性表型的肿瘤细胞、组织或体液等样品中的成百上千个蛋白的表达、翻译后修饰水平以及代谢物水平进行大规模分析，进而有效找出不同异质性肿瘤在蛋白质（修饰蛋白质）或代谢层面上的差异，为进一步解释异质性的分子机制、探索干预途径提供强大的工具。蛋白质组学与代谢组学作为精准医疗的重要组成，已经在肿瘤异质性研究领域得到了广泛的关注与应用。我们总结出一些在应用路线上比较有特色的文献，希望对您的科研事业有所助益！

应用一 —— 分子表型或生物行为异质性研究

应用背景

同一类型的肿瘤也往往会有不同的分子标记表型，或表现出不同的增殖、侵袭、代谢等生物学行为。通过揭示不同分子表型或生物行为异质性的关键分子机制，能够为肿瘤治疗提供有效靶点。

乳腺癌是一种高度异质性的肿瘤，主要分为ER、PR和HER2三种亚型，其分别对应荷尔蒙疗法和HER2阻断疗法。目前15-20%的乳腺癌属于高侵袭性的三阴乳腺癌(TNBC)，而上述治疗方法对TNBC患者无效。通过基因型的分类，TNBC也会被进一步分为不同亚型，并且不同亚型的TNBC对不同药物的响应也有所不同。为了解析TNBC亚型的异质性，作者采用基于质谱的磷酸化蛋白质组分析了26个TNBC细胞系的酪氨酸激酶系统的激活差异，同时对应评价了细胞的侵袭能力。最终发现，酪氨酸激酶AXL在最强侵袭性表型的TNBC细胞中具有强烈的激活和过表达。通过AXL的单克隆抗体，作者进一步证实对AXL蛋白功能进行特异性地阻断，能够有效减少TNBC细胞的增值、迁移以及肿瘤形成^[1]。

应用路线

推荐文献

[1] Global phosphotyrosine survey in triple-negative breast cancer reveals activation of multiple tyrosine kinase signaling pathways. Oncotarget. 2015; 6(30):29143-60. 

[2] Heterogeneity of Pancreatic Cancer Metastases in a Single Patient Revealed by Quantitative Proteomics. Mol Cell Proteomics. 2014; 13(11):2803-11.

应用二 —— 药物敏感度异质性与耐药研究

应用背景

不同异质性肿瘤对药物治疗的敏感度不同。肿瘤细胞会对药物处理产生的生物压力采取应对策略，从而引起药物耐药性。敏感性异质与药物耐药性是目前肿瘤治疗面临的最大临床难题。通过揭示参与药物敏感性或耐药过程的关键分子机制，可以通过精准用药或药物联用来增加肿瘤细胞对药物治疗的敏感性。

EGFR激酶抑制剂（EGFR-TKI）是临床治疗非小细胞肺癌的有效药物，然而EGFR突变会导致获得性耐药。大约有50%的EGFR获得性耐药非小细胞肺癌病人具有T790M二次突变。虽然一些改进型的EGFR-TKI被认为具有克服该耐药性的能力，但大量的临床试验证明其有效性十分有限。通过揭示参与EGFR-TKI耐药的其他相关分子机制，有助于通过药物联用来增加耐药细胞对药物的敏感性。通过比较EGFR-TKI敏感与耐药细胞的磷酸化修饰系统的差异，该研究发现了一系列参与EGFR-TKI耐药的受体酪氨酸激酶与非受体酪氨酸激酶。通过联合抑制SFK家族激酶的活性，能够有效干预T790M突变的EGFR-TKI耐药细胞^[1]。

应用路线

推荐文献

[1] Tyrosine phosphoproteomics identifies both codrivers and cotargeting strategies for T790M-related EGFR-TKI resistance in non-small cell lung cancer. Clin Cancer Res. 2014; 20(15): 4059-74.

[2] Ligand-independent EPHA2 signaling drives the adoption of a targeted therapy-mediated metastatic melanoma phenotype. Cancer Discov. 2015; 5(3): 264-73.

应用三 —— 肿瘤微环境异质性研究

应用背景

肿瘤的发生和转移与肿瘤细胞所处的微环境有着密切关系，即所谓的“种子与土壤“学说。间质细胞、缺氧等环境因素能够显著影响肿瘤细胞的生物学行为。肿瘤细胞可以通过适应环境的变化，以及通过与间质细胞的相互作用，改变和维持自身生存和发展的条件，促进肿瘤的生长和发展。通过改善和干预肿瘤微环境，成为治疗肿瘤的有效途径之一。

肿瘤组织中广泛存在的缺氧环境，是影响肿瘤细胞行为的重要因素。HIF1所调控的肿瘤细胞能量代谢的重编程被广泛认知。但缺氧条件下，肿瘤细胞的脂质代谢改变及机制并不清楚。通过对缺氧条件下肿瘤细胞进行大规模脂质组学的分析，该研究揭示了缺氧条件下肿瘤细胞脂质代谢过程。同时通过蛋白质组学分析，作者进一步揭示了肿瘤细胞通过HIF依赖及非依赖途径调控脂质代谢以适应缺氧环境的分子机制^[1]。

应用路线

推荐文献

[1] Hypoxia induces a lipogenic cancer cell phenotype via HIF1α-dependent and -independent pathways.Oncotarget. 2015; 6(4):1920-41.

[2] Twist1-induced activation of human fibroblasts promotes matrix stiffness by upregulating palladin and collagen α1(VI). Oncogene. 2016 Mar 14.

应用四 —— 诊断标志物发现研究

应用背景

体液或组织中某些特定蛋白质或代谢物的异常表达，能够作为诊断标志物指针肿瘤的异质性状态，如不同的表型、恶性程度、疗效及预后等等^[1]。通过标志物的筛选，挖掘出这些具有诊断意义的蛋白质或代谢物，对于帮助临床早期诊断、精准分型和风险预判等具有重要意义。

临床前以及早期临床试验发现VEGF的单克隆抗体bevacizumab对于上皮型卵巢癌的治疗具有一定潜力，但其整体疗效相对温和。因此，筛选出具有预测bevacizumab治疗效果的标志物，将能够有效辅助bevacizumab用药决策。该临床研究通过蛋白质组学技术对上皮型卵巢癌病人的血清进行了分析，发现mesothelin、FLT4、AGP和CA-125可作为预测bevacizumab疗效的诊断指标，有利于实现精准治疗。

应用路线

推荐文献

[1] Predicting response to bevacizumab in ovarian cancer: a panel of potential biomarkers informing treatment selection. Clin Cancer Res. 2013; 19(18): 5227-39.

[2] Non-invasive prognostic protein biomarker signatures associated with colorectal cancer. EMBO Mol Med. 2015; 7(9): 1153-65.