來源于： 轉換醫學網

引言：核苷酸與蛋白質是組成植物體的關鍵生物大分子。伴隨著人類基因組等很多植物體全基因組序列的破解和作用基因研究的進行，性命生物學家愈來愈關心怎樣用基因研究的方式進行蛋白質組學的研究。

前不久，貝勒醫學院、麻省理工大學和美國哈佛大學等組織的研究人員根據強勁的蛋白質組學分析，深入了解了乳腺癌的分子生物學多⑤性。在這個基礎上，她們可以對已經知道的靶點明確提出更精準的確診方式，開發設計侵蝕性腫瘤的新治療方法，并表明乳腺癌抗藥性的聘用制。

該研究于11月18日發布在《Cell》雜志期刊，名為“Proteogenomic Landscape of Breast Cancer Tumorigenesis and Targeted Therapy”。

蛋白質組學分析將下一代DNA和RNA測序技術與質譜分析分析緊密結合，并且用計算方式對數據信息開展綜合性解決，進而對腫瘤細胞中的蛋白質和蛋白質裝飾開展深層次、無偏位的定量分析分析。

此前，英國我國癌病研究所臨床醫學蛋白質組學腫瘤分析研究會（NCI-CPTAC）的研究人員已將這類蛋白質組學方式廣泛運用于癌病研究。

在該研究中，研究人員表明：“關鍵的是，大家的分析包含磷酸化和乙酰化的評定，以表明單獨蛋白質特異性信息內容的蛋白質裝飾。此前在乳腺癌中未開展蛋白質乙酰化的研究。

這種新方式有希望出示新的分子生物學看法，以處理難以醫治的乳腺癌以及反映的異方差性。”

另外分析遺傳密碼的轉變及其從而造成的蛋白質作用更改，比獨立地分析每一個成份，更全方位地掌握乳腺癌腫瘤內部的情況。

更精準的數據信息

研究人員應用“癌病基因圖普”中的殘余試品對乳腺癌開展了基本的蛋白質組學分析，為蛋白質組學意味著乳腺癌圖普研究的進度出示了理論來源。現階段的研究往前邁開了的關鍵一步，它包含應用特殊于保存蛋白質裝飾的協議書搜集的機構樣版，

分析大量的樣版，對完全一致的機構精彩片段開展基因組學和蛋白質組學評定，并在蛋白質磷酸化、DNA和RNA測量中添加蛋白質乙酰化圖普。近些年，蛋白質基因分析技術性已獲得了長久的發展趨勢，這種最前沿的方式也被運用來到該數據信息集中化。

研究人員完成了122個醫治前期乳腺癌樣版的蛋白質基因分析。她們的分析造成了很多的數據信息，包含每一個腫瘤內約38000個蛋白質磷酸化結構域和近10000個乙酰化結構域，及其全外顯子和RNA轉錄組測序，這種都必須優秀的計算方式來分析和融合這種信息內容。

研究人員表明：“現如今，這類繁雜的分析如今一般在規模性蛋白質組學數據上開展，而且大家已經開發環境使這一全過程自動化技術。”

詳解引言

研究人員說：“在這兒，大家敘述了目前為止較大 的一組乳腺癌樣版的蛋白質基因特點，這種樣版是專業為這種種類的分析而搜集的，最大限度地提升 了結果的高保真和精確性。

每一個腫瘤體細胞事實上都是有數以百計基因轉變。大部分狀況下，大家不了解他們在臨床醫學或分子生物學上的實際意義。大家所論述的方式可以更深層次、更全方位地掌握每一個病人的乳腺癌。”

明確藥品靶點

比如，分析顯示信息，一些乳腺癌亞型有一些被稱作蛋白激酶的靶向治療酶，比別的癌病的磷酸化水平高些，這說明它具備高些的特異性，因而更具備靶向治療性。

這種分析包含近期明確的藥品靶標，如CDK4/6以及管控情況，及其做為新免疫療法藥品靶標的流程化細胞死亡蛋白激酶和配位。綜合性分析還發覺了一些新的雌激素受體呈陽性乳腺癌可以用這種用藥治療。

這一點很重要，由于現階段這種藥品僅限雌激素受體呈陰性病癥。

別的分析對ER 和ER-乳腺癌的新陳代謝易損性明確提出了全新升級的看法。研究人員表明：“大家對乳腺腫瘤中第一個酰胺基蛋白質組的全方位分析表明了乳腺癌亞型非特異新陳代謝的新關鍵點。”

改進確診和醫治

研究人員期待她們的發覺能激起乳腺癌生物學家探尋她們在此項研究中發覺的新分子生物學更改的醫治或確診發展潛力。她們還開朗地覺得，她們的發覺將激勵大家勤奮將蛋白質組學變化為一種可在臨床醫學上基本用以改進確診和醫治的癌病分析方式。

研究人員表明：“大家覺得，蛋白質組學方式將再次協助大家明確新的備選醫治靶點，能夠更好地掌握乳腺癌和別的癌病的免疫系統情況，深入了解反映和抗藥性，并向著完成人性化癌癥治療總體目標的最后進度邁入。科學研究是強勁而令人激動的，但最后，我們可以出示給病人的才算是關鍵的。”

參考文獻：

【1】https://medicalxpress.com/news/2020-11-proteogenomics-identification-therapeutic-vulnerabilities-breast.html

【2】https://www.cell.com/cell/fulltext/S0092-8674(20)31400-8?_returnURL=https://linkinghub.elsevier.com/retrieve/pii/S0092867420314008?showall=true

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