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磷酸化修饰组学揭示三阴乳腺癌激酶表达谱
文章来源:genecreate 作者:genecreate 发布时间:2018-12-27 14:19
题目:in vivo phosphoproteomics reveals kinase activity profiles that predict treatment outcome in triple-negative breast cancer
磷酸化蛋白质组揭示三阴乳腺癌激酶表达谱
期刊:nature communications
影响因子:12.353
主要技术磷酸化蛋白质组
 
研究背景
        三阴乳腺癌(tnbc)是雌激素受体、孕激素受体及人表皮生长因子受体2免疫组化检测均呈阴性的乳腺癌,,而且预后较差。目前高通量基因组学已经揭示tnbc存在明显的异质性,但是并没有发现和其有高度相关的高渗透致癌基因,基于蛋白质组学的研究方法,特别是翻译后修饰中磷酸化修饰组学,可能会有新的发现。
 
研究内容及结果
1. tnbc复发患者激酶表达谱
        作者选择了tnbc治疗3年后复发和超过12年未复发的患者,共计34名进行磷酸化蛋白质组学检测分析,鉴定到 >9000个磷酸化肽段和> 10000个非冗余磷酸化位点,映射到2643个蛋白质,共有702个差异磷酸化肽段(图1),其中159个磷酸化肽段表达量显著上调,63个新位点之前未见报道。作者希望找到驱动磷酸化的一些激酶,激酶富集分析(kseas)得到11种激酶(图2,图3),如图2a,显示激酶clk1在复发患者中活性增加。随后作者通过体外激酶实验联合质谱验证,确定6种激酶(prkce、 c-kit、p-erk (thr202/tyr204)、p-p70s6k (thr389)、p-pnkp (ser114/thr118)、cdk6)在tnbc复发患者中表达量上调且和复发有很高的相关性(图4)。
图 1 磷酸化蛋白质组学表达谱
 
图2 驱动tnbc磷酸化的激酶
 
 
图3 tnbc细胞系染色
 
 
图4 激酶组独立验证
 
2. tnbc基因组学分析
        随后作者深入分析6种激酶在113名患者中的活性,发现大致可以分为两组:81例患者中至少一种激酶呈现高活性(12年后复发率47%);32例患者的6中激酶全部呈现低活性(12年后复发率6.5%)(图5a)。即6种激酶全部呈低活性的患者具有良好的预后,反之,如果存在任何一种激酶呈现高活性,预后效果则会降低。由于每位患者激活的激酶数量差异很大,在64种可能的激酶激活模式中,作者发现有12种模式与tnbc复发相关(图5b)。虽然大多数模式涉及激酶的不同组合,但是更常见的模式是显示激活单一激酶。作者随后比较了乳腺癌最常见的基因突变与激酶激活模式的对应关系,发现不同激酶的激活方式可以和不同的基因突变对应上(图5c)。因此,作者认为基于激酶激活方式对tnbc患者进行分类比基于基因突变的分类更为重要。
图5 激酶组与基因组的临床相关性
 
3. 临床模型中靶向激活激酶
        目前有多种分析方法可以基于多组学数据筛选候选药物,作者希望基于目前的数据,开发一种简单快速的候选药物筛选方法。因此,作者选择了不同tnbc细胞系(10例人tnbc肿瘤细胞、1例小鼠乳腺癌4t1移植瘤模型和2例人源肿瘤异种移植(pdx)模型)检测6种激酶的表达水平(图6a),并根据这些靶标的表达水平选择感兴趣的组合药剂。
        目前市场上已有的药剂表现出有限的单药体外活性(图6b),其中三种临床级药物palbociclib、imatinib和gdc-0994分别靶向cdk6、c-kit和erk。三种非临床级药物a12b4c3、h-eavslkpt-oh和ly2584702分别靶向pnkp、prkce和p70s6k。由于这6中激酶没有统计学意义上的共线性,且许多tnbc患者具有超过一种激酶的激活,这表明没有特定的激酶对tnbc肿瘤发展是必需的,且这些激酶可以在肿瘤中共存,形成侵袭性tnbc表型。因此,作者选择将临床级药剂两两联合使用,发现可以显著降低靶标磷酸化水平(图6c)。这表明,根据驱动侵袭性tnbc生物学的激酶组合有助于在tnbc临床模型中筛选相对特异的双联体,为临床模型提供有效的治疗方案。
 
图6 激酶表达水平验证及体内药效学实验
 
 
文章小结
作者利用磷酸化蛋白质组学简化tnbc分类,发现6种和tnbc患者预后相关激酶,其中有任何一种激酶存在高活性的患者预后效果降低,而激酶全部呈低活性的患者则具有良好的预后。基于6种激酶的靶向药物两两联合,有助于筛选tnbc临床治疗候选药物。
 
解析文献
zagorac ivana, fernandez-gaitero sara, et al. in vivo phosphoproteomics reveals kinase activity profiles that predict treatment outcome in triple-negative breast cancer [j]. nature communications, 2018, 9: 3501.
 
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