2023-04-23 11:10:30, 景杰生物 杭州景杰生物科技股份有限公司
景杰生物 | 报道
蛋白质翻译后修饰(Post-translational modifications, PTMs)是影响蛋白质发挥生物学功能的重要方式,参与众多生理过程,包括细胞命运决定、凋亡和自噬等。激酶抑制剂、赖氨酸去乙酰化酶等抗癌药物通过改变蛋白质翻译后修饰来调节细胞信号通路从而发挥抗癌作用。但我们对蛋白质翻译后修饰受药物调控的改变程度以及时间和剂量反应特征知之甚少。
2023年3月16日,德国国家科学院院士,蛋白质组学领域著名学者,慕尼黑工业大学Bernhard Kuster教授团队在国际权威杂志Science发表了题为“Decrypting drug actions and protein modifications by dose- and time-resolved proteomics”的研究论文。文章中报道了一项名为decryptM的蛋白质组学分析技术,可量化细胞中翻译后修饰(磷酸化、乙酰化、泛素化)在药物处理后的响应特征。研究人员运用该技术在13种细胞系解析了31种药物对蛋白质组(包括蛋白量与其翻译后修饰变化)的影响,产生约180万个药物剂量-蛋白变化相关曲线,从而帮助进一步阐明药物靶标作用和作用机制(mechanism of action, MoA)。
DecryptM定量蛋白质组学技术流程如下图所示。研究人员在不同药物时间点和药物剂量梯度条件下使用药物处理细胞系。随后进行TMT标记联合色谱串联质谱(LC-MS)技术,对其蛋白质组学、翻译后修饰组学(包括磷酸化、乙酰化、泛素化)进行精确定量分析,从而系统地评估抗癌药物调控的蛋白质翻译后修饰图谱(图1)。
图1 DecryptM的工作流程
研究者在13个人类癌细胞系中,对代表6个种类的31种药物进行解析,共生成了180万个药物剂量-蛋白/修饰变化曲线,其中包括47502个磷酸化肽段,7316个泛素化肽段和546个乙酰化肽段。值得一提的是,研究发现细胞外药物-靶点亲和性与细胞内药物调控的PTM位点分布之间存在一致性,这提示我们功能上未被研究的PTM位点可能对应已知的通路中。因此,DecryptM药物-修饰图谱不仅提供了药物效应更丰富的信息,并可对药物-修饰作用进行一定程度的预测。研究中所有一级质谱、肽和蛋白质鉴别和定量数据以及剂量-响应曲线均可从PRIDE(PXD 037285)获得,此外decryptM数据也已上传至ProteomicsDB网站(proteomicsdb.org/decryptm)可以进行公开访问。
图2 全蛋白组的药物剂量-响应修饰图谱
研究人员基于decryptM药物-修饰图谱数据主要研究了:1.蛋白酶体抑制剂对细胞蛋白稳态的影响;2.化疗药物引发DNA损伤后蛋白质组学变化;3.不同激酶抑制剂的作用特征谱;4.表观遗传修饰调节药物对底物的选择性;5.抗体药物发挥作用的潜在机制;6.蛋白互作抑制剂如何发挥作用。以激酶抑制剂研究为例,该研究在A549肺癌细胞中对具有不同靶点的10个激酶抑制剂进行了decryptM分析。每种药物生成一个特定的decryptM特征图谱,由药物靶点和信号通路结合的药效学标记,识别几种信号通路的转换点,密切相关的化合物等信息构成。根据不同药物的decryptM特征,可以研究单个激酶抑制剂的耐药性问题。并且通过药物调控的磷酸化修饰图谱,可以找到联合治疗的药物,有效地克服这种耐药机制。
图3 DecryptM解密激酶抑制剂的剂量-响应修饰图谱
总的来看,该研究运用蛋白质组学技术,系统性描述药物剂量和时间分辨率的药物响应-修饰图谱,可运用于药物作用机制、生成药物特异性PTM特征图谱、研究耐药机制以及预测受药物调控PTM位点的具体功能。该方法也可以扩展到任何通过影响PTMs或蛋白质表达来调节细胞活性的分子,包括GPCR配体、细胞因子、趋化因子、辅因子、代谢物、生物制剂、多肽或激素等。此外,DecryptM药物-修饰图谱或可用于监测和预测体内的药物反应,而当我们能够把药物的修饰图谱,与癌症患者致癌相关的修饰图谱相匹配,对精准医学具有重要的推动意义。
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参考文献
Zecha J, Bayer FP, Wiechmann S, et al. 2023. Decrypting drug actions and protein modifications by dose- and time-resolved proteomics. Science.
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