癌症蛋白组学研究进展

《癌症蛋白组学研究进展》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在工程资料-天天文库。

1、癌症蛋白组学研究进展癌症蛋白组学研究进【摘要】癌症是一种复杂的多成因的疾病，癌症在人体不同部位也有着不同的表现。癌症的种类和病人的基因差异都会影响到现有的治疗效果。肿瘤标记物的蛋白组学研究，却给癌症的个性化治疗带来了希槊。蛋白组学常用细胞图谱(cell・mapping)的方式研究细胞内信号通路的复杂网络，而用全基因表达谱(globalexpressionprofile)來确定不同情况下基因表达的差异。而分泌蛋白质组学(secretomeproteomics)可以研究细胞间的信号转导、通信以及迁移过程。在癌症研究领域，这些技术可以让我们更好地定位和鉴定癌症细胞的标记物，从而能更准确地确诊癌症，

2、并确定其具体分类,由此便可以指导进一步的个性化治疗策略。在本文中，重点介绍了蛋白组学方法在癌症领域的应用，包括了样本的准备、富集、分离以及鉴定等方面的具体方法。【前言】癌症是一种细胞疾病，其最人的特点就是不受控制的细胞增生。当单一细胞内的遗传物质受到一种或多种不同形态的致癌物的损伤时，变异的细胞打破其原有的细胞周期，不断复制增生，最后形成原发性肿瘤。肿瘤成因多样，表现也多样。癌症的诊断和分类本就是一个基于识别位点和组织形态的复杂的过程，而有些具有相似形态的肿瘤却往往具有不同的临床发展过程，并对治疗产生不同的反应。现在我们知道，肿瘤的类别和个人的基因差异都会影响一种疗法的效果。所以，我们需要用

3、更有针对性的手段进行临床的“抗癌斗争”。肿瘤标记物鉴别方面的蛋白组学进展，给利用鉴别肿瘤组织的特异性蛋白修饰辅助某些肿瘤的个人化治疗带来了希望。随着人类基因组草图序列的绘就，人们对功能基因组学的应用，特别是基因分析技术，产生了浓厚的兴趣。⑴如使用DNA微阵列和蛋白组学对癌症相关基因及其蛋白产物进行鉴定，可以同时分析数以千计的基因和蛋白，并有可能测定用于肿瘤的早期检测、分类和预后的标志物，以及能提高治疗效果的精确定位靶标。近十年来，使用细胞图谱(cell・mapping)和全基因表达谱(globalexpressionprofile)这两种互补的技术，蛋白组学方法在癌症研究领域取得了很多进展。

4、［乙4］而近期的肿瘤研究发现，癌症并不仅仅是单个细胞的变异作用，它往往与其周围的正常组织构成的间质关系密切，我们称之为“肿瘤微环境”。利用分泌蛋白组学(secretomeproteomics)的相关知识，我们可以知道肿瘤的微环境是如何对肿瘤增生、逃逸、迁移等的外部信号产生影响的。［3］细胞图谱细胞图谱蛋白组学方法，主要是指通过确定蛋白■蛋白相互作用来绘制细胞内复杂信号通路的网络图结构。许多与肿瘤发展相关的基因突变都影响着信号通路中的基因编码蛋白，强调了明确肿瘤组成中的信号网络的重要性。⑸细胞图谱的进展可以以多种方式被用于解答肿瘤细胞的功能性调控一类的基本问题。例如，PANDEY等⑹用EGF或

5、PDGF治疗HeLa细胞，并用抗磷酸酪氨酸免疫沉淀法富集一定的随后将磷酸化的蛋白，分析说明了Vav-2和一些其他蛋白在这些细胞的生长因子信号中的作用。同时，Lewis等［7］选择性激活或抑制MAPK信号通路，并用一种蛋口组学方法确定了20种新的MAPK信号靶标。亲和性抓获技术也被用于识别抗凋亡蛋白DIABLO/SMAC、SOCS的连接蛋白、MAPK的信号靶标以及PDGF受体信号通路的成分［2,789,10］。这些例子表明了细胞图谱蛋白组学可以确定调控细胞生长的信号分子。一项基于人类基因谱草图序列的评估［11,12］表明，人类全部互补基因只有32000个，与新杆线虫（19000个）和黑腹果蝇（

6、13600个）的基因组数目相近。因此，高等真核生物的蛋白功能进化，更主要来自于调控网络的组合多样性，而非实际增加基因数目。许多酵母信号蛋白与少量互联伴侣分子相互作用，而有限数冃的关键分子形成了节点,连接到不同通路的蛋白组成的阵列中［13］o这种复杂的连接梗概可能在高等真核生物的信号蛋白也同样适用。举个例子，P53肿瘤抑制子是人类细胞中高度连接的蛋白分子之一，而P53突变会引起细胞基础功能的严重改变［14］o因此，理解细胞信号网络中蛋白的联系性［15］对选择抗癌症疗法的靶向因子具有重要作用。因为蛋白质翻译后修饰（PTM）在信号转导过程中通常发挥着开关的作用，故对PTM的检测是信号转导研究中的主

7、要的任务。质谱分析因其特异性、定量的以及准确性成为研究PTM的理想方法。许多蛋口质都是通过作为多蛋口复合物的组分来发挥功能的。质谱设备现在已经提高了对质量分析的敏感性，使对纯化蛋白复合物的鉴定更简单。利用质谱技术在对发挥重要作用的蛋白质的相互作用网的仔细剖析中有许多成果。酵母二相杂交（Y2H）系统已经成为一项在基因组范围内测定蛋口之间相互关系的最广泛使用且较成熟的技术。尽管这项技术声称在检测蛋白间关系方血很成