蛋白质组学之逆袭：深度注释基因组（二）

针对一些乳腺癌亚型和携带常见突变如PIK3CA和TP53突变的肿瘤，分析结果揭示出了一些新的蛋白质标记物和信号通路。另外将一些基因中的拷贝数改变与蛋白质水平联系一起，从而鉴别出了10个新的候选调控因子。其中两个候选基因SKP1和 CETN3可能与癌基因EGFR有关联。EGFR是一种特别具有侵袭性的乳腺癌亚型——“基底细胞样”肿瘤的标志物。除此之外，通过孤立点分析了一些激酶的磷酸化状态，凸显出了乳腺癌样本中一些异常活化的激酶，如HER2, CDK12, PAK1, PTK2, RIPK2和TLK2。分析的结果是用于人类乳腺癌研究的一个高质量的蛋白质组学资源，是利用能够说明基因组与蛋白质组之间联系的技术和分析方法获得的。这些数据缩小了大的删除区域和扩增区域内候选驱动基因的范围，识别出了潜在的治疗目标。

而在Cell题为“Integrated Proteogenomic Characterization of Human High-Grade Serous Ovarian Cancer”的报导中，同样利用基于iTRAQ联合串联质谱的蛋白测量和鉴定技术，鉴定出这169种肿瘤样品中的9600种蛋白，并且选择研究了这些样品中常见的3586种蛋白。分析了169名卵巢癌患者的肿瘤蛋白质组以便鉴定她们所患肿瘤中存在的关键性蛋白。通过将这些卵巢癌蛋白质组方面的发现与已知的这些肿瘤的基因组数据整合在一起，使我们重新认识了最为恶性的卵巢癌---浆液性卵巢癌（serous ovarian cancer）。

尽管很多人知道我们的基因在癌症产生中发挥着作用，但是基因经常只是一个起始点。基因转录为RNA，然后RNA再翻译为蛋白。这些蛋白的活性存在显著差异，其中很多蛋白发生的变化影响它们的功能及其与其他蛋白之间的相互作用。癌症（特别是高分级浆液性卵巢癌）的特征是遗传指令发生差错。一种情形是基因组的某些区域存在更多拷贝。这些所谓的拷贝数变化能够导致蛋白丰度变化。在这项新的研究中，当对已知的发生拷贝数变化的基因组区域进行比较时，研究人员发现2号、7号、20号和22号染色体的部分区域导致200多种蛋白的丰度发生变化。