文摘
随着最近的引入高通量技术科学和医学的各个领域,人们越来越清楚的认识到获得大量数据不再是一个问题在现代研究实验室。然而,连贯的研究设计,最优条件获得高质量的数据,和令人信服的解释,按照以证据为基础的系统生物学,是至关重要的因素在确保良好的科学的出现的最新技术。本文侧重于蛋白质组学及其对癌症研究的新视角。基石出版物有极大帮助科学家和临床医生更好地理解癌症发病机理;发现新的诊断和/或预后的生物标志物;并建议将小说的治疗目标。这篇评论的作者旨在展示一些相关文献数据,帮助进步之间的鸿沟在钳工工作结果和床边潜力。不可否认的是,这种审查不能包括所有的工作由世界各地的专家研究小组。
1。介绍
在组学时代,高通量技术的本质,他们的能力,限制,性能质量和适用性等因素决定他们的意义和影响不仅在纯粹的探索性研究,而且在潜在的临床使用。
基因组学领域的进步和相关计算工具不断产生和应用在癌症相关的研究(1]。然而,其他字段需要补充基因组学方法的局限性。
Proteomics-based策略研究疾病被认为是一个动态和创新的工具,可以确认,补充,或经常提供更详细的信息之外,其他高通量方法获得的。当多个基因被确定与癌症相关的基因组学技术(2),这些基因的功能和数据的上下文中解释功能网络需要蛋白质组学的力量。此外,尽管研究专注于检测mRNA的微分表达式非常丰富,他们不一定与功能的蛋白质浓度。大分子,一般来说,和蛋白质,特别是,是高度动态的分子。从力学上看,蛋白质可以被广泛的功能性监管各种蛋白水解降解等过程,转译后的修改,参与复杂的结构和划分。蛋白质组学是关于研究蛋白质的一个定义的实体,是一个生物液体,细胞器、细胞、组织、器官、系统,或整个有机体。因此,深入研究各种biospecimens从癌症患者获得的蛋白质组学资料预计将增加我们对肿瘤发病机制的理解,监视和识别癌症治疗的新靶点。此外,应用蛋白质组学研究癌症的一个重要目标是调整其高通量的工具经常使用在临床实验室的诊断和预后的目的分类癌症,以及在评估各种癌症的治疗方案。
类似于其他高通量技术,蛋白质组学已生成大量的数据形式的列表的成百上千个差异表达的蛋白质是否增加或减少,是一个持续的生理的原因或结果,发展,或病理事件。解释和分析大量的信息取决于建立在现有数据存储在不断更新数据库。很显然,研究人员必须小心设计他们的工作首先,确保良好的分析跟踪正在进行,以避免雪球效应和错误的结果3]。科学健全的信息流的分析,这是一个复杂的内部网络和交互,国米和细胞外环境应该是终极目标。解开这种复杂性是几个研究团体利益的焦点。例如,质谱分析(MS)基于草案的人类蛋白质组最近报道,包含大量的蛋白质组学数据从公共数据库访问以及从几个研究小组的工作4]。
蛋白质组学技术在应用到癌症研究的复杂性增加更多由于当前肿瘤异质性的概念。事实上,癌症异质性和biospecimen变量,一些研究人员认为最重要和富有挑战性的点组学技术在他们的应用程序在癌症研究5]。
此外,一个集成的方法进行癌症和疾病的研究,一般来说,建议在设计研究的意图发现疾病生物标志物所认为乔治·邮政:“…惨淡的支离破碎的变异生物标志物的研究应该被协调的“大科学”方法”(6]。这种研究设计必须遵守标准化和验证准则。
2。癌症蛋白质组的变化机制
尽管大多数癌症的确切原因并不明确,癌症被认为源于遗传和环境异常的组合。几个基因缺陷已被牵连,包括突变,拷贝数变异,染色体异常和可变剪接。一个潜在机制的蛋白质组变化癌症是无处不在的非整倍性,这是定义为不平衡染色体内容(7]。proteotoxic应力下的非整倍性细胞被认为是由于缺陷proteostasis;后者是动态平衡的状态中,蛋白质合成和正确的折叠与蛋白质降解平衡。这种状态的表现几个机械合作确保适当的蛋白质构象的灵活性的营业额,同时允许对蛋白质的生物功能至关重要。因此,缺陷proteostasis不仅会导致proteotoxic压力,而且细胞功能障碍和随后的病态8]。最近的研究结果揭示了yet-not-fully-understood机制之间的关系非整倍性,proteotoxic压力和异常细胞增殖和肿瘤发生7]。然而,这种联系仍然是一个争议的问题和缺乏直接的关系模式;举例来说,一个额外的染色体,导致基因表达增加,理论增加了蛋白的生产并不一定转化为实际的高程循环蛋白质的水平,因为有高可能性的压倒性的细胞蛋白质折叠装置,导致慢性蛋白质错误折叠和随后的退化。提出,某些蛋白质,如各种激酶和multimeric蛋白质复合体,细胞蛋白质折叠装置,增加了需求,因此他们比其他人更容易受到错误折叠。这和其他相关的例子是全面的审查,唐纳利和Storchova7]。新兴证据表明非整倍性,有缺陷的蛋白质组,和癌症发展具有明显的意义,因为它提供了潜在的治疗非整倍体癌细胞使用合适的抗肿瘤药代理针对proteostatic机械(9]。这个稍后将讨论更多的细节。
另一个潜在的肿瘤蛋白质组学变化机制是有缺陷的蛋白质结构的结果,因此函数。癌症相关基因的突变可以表现在有缺陷的蛋白质结构。这些缺陷可以通过改变蛋白质的稳定性产生有害的影响,导致蛋白质降解更敏感;改变蛋白质的功能网站残留物;或更改关联控制蛋白质-蛋白质之间的关系(10]。
癌症基因组和蛋白质组的变化可能会进一步跟进最近出现的“interactome分析”领域关注网络化方法,提供大量的数据代表蛋白质相互作用和蛋白质结构的影响。这是由Gulati和同事回顾了最近,超出了目前的审查范围11]。
3所示。癌症生物标记物的应用程序:挑战和建议的解决方案
3.1。肿瘤的异质性
当前肿瘤异质性的概念和biospecimen变量被一些研究者认为是一个最重要的和具有挑战性的点为蛋白质组学以及其他组学技术,在他们在癌症研究中的应用。最近,瘤内异质性在浸润性乳腺癌检查,比较biospecimens通过术中导航下,临床上活检手术活检被癌症中心和外围的乳房。蛋白质组学技术进行的研究表明,尽管大多数生物标志物研究没有体现显著的瘤内异质性,蛋白质和磷蛋白质含量影响biospecimen类型,以及其他preanalytic变量,包括手术操作和冷缺血时间(5]。最近的一个方法来规避肿瘤异质性的挑战和从formalin-fixed组织提取有意义的数据块已经建议,结合matrix-assisted激光解吸电离(MALDI)成像(MALDI成像质谱法;MALDI-IMS)。这种方法是独一无二的,因为它允许proteomics-based研究提供患者和癌症特异性信息作为生物标志物的发现和癌组织的方式分类。它还提供了morphology-based癌组织(蛋白质组学分析12]。此外,研究使用MALDI-IMS分析特定的癌症组织生成肽参考数据集来促进肽在将来的研究中识别相同的癌症类型。然而,一些技术挑战仍然存在,包括低信噪比和低质量的准确性(13]。在最近的一次工作研究前列腺癌,Shipitsin和同事已经开发出一种活检仿真程序组织微阵列针对夸大前列腺癌组织的变化,预计在临床实践中。他们的方法提供了一个有用的模型预测癌症侵犯通过可靠的生物标记物,无论样本变异(14]。
3.2。癌症早期检测
检测癌症在早期阶段,当有一个更好的机会为其治疗,是一个真正的挑战的科学和医学社区大多数临床血液生物标志物检测没有必要所需的敏感性和特异性。在一个有趣的方法关注卵巢癌,霍里和Gambhir最近建立了一个数学模型观察卵巢癌的估计时间可以被测量的量癌抗原125 (CA 125)从肿瘤在其增长。令人惊讶的是,尽管报道CA 125测量检测的敏感性,作者报道,肿瘤可能会忽视了10多年,达成规模超过2.5厘米前检测。这一数学方法可能产生类似的发现在其他肿瘤类型,和模型可以扩展到任何固体癌症和相关的生物标记,根据作者的建议15]。然而,出现了很多争论关于其他类型的肿瘤中这种方法的适用性和使用的假设计算(16]。这个例子演示了一种独特的方法来测试的适用性循环生物标志物的检测在早期癌症检测癌症预后和治疗反应和监测。结合小组循环生物标记,而不是单个分子,与新开发或新更新的技术,如成像过程可能更丰富的早期诊断、预后的准确评估,和对治疗的反应在癌症患者16,17]。
3.3。协议开发肿瘤生物标志物
十多年前,一些研究小组已经开发肿瘤标记物的多步策略制定。哈蒙德和Taube的分阶段方法涉及以下步骤/阶段:生物标志物的发现、分析系统的发展,初步分析性能的生物标志物的临床潜力,标准化和评估生物标志物的测量分析,最后验证试验为临床使用的18]。尽管这一策略的严格的步进式的分析标准,preanalytical问题没有得到充分解决。大致相同的时间内,佩佩和同事建议的另一个策略,专注于需要精确的定义研究的目的及其结果与严格的标准样本选择、样本容量的计算,和实验方法19]。几年后,同一组提出了更严格的研究设计为肿瘤生物标志物的发展,强调描述设计将保持高获得临床研究质量和改善的可能性有前途的生物标志物准备后续严格审查(20.]。常见的偏见,困扰生物标志物发现的过程研究声称要避免如果这个设计,这被称为“嵌套病例对照研究设计”被严格遵守。设计包括前瞻性收集的标本之前从一个病例对照研究结果确定队列相关的临床应用研究,和盲目的评估生物标志物在标本来自随机选择的情况下和控制对象。作者描述了他们的设计的各个方面与临床背景下,生物标志物的绩效标准,生物测试和研究大小(20.]。
3.4。一般一个好的研究设计指南生物标志物的发现
为了癌症生物标记物的发现,计划一个好的研究设计几个方面必须一丝不苟地解决。这是回顾了在其他地方更多的细节21,22),总结了以下部分。首先,开始仔细的规划制定的令人信服的证据支持的研究问题的重要性和相关性临床迫切的问题。一个理性的选择最合适的分析测试方法的研究问题是平等的意义。的性能特征测试(s),特异性,敏感性,和积极的和消极的预测能力,应该适合描述的实验设计和清晰。此外,该方法的验证和确认策略(s)进行明确和详细描述样品的性质,收集和存储协议必须公开定义的。样品的详细信息的来源,受试者的年龄、性别、疾病阶段,药物,和生活方式也需要强调。此外,在癌症组织“biomarkers-related研究、抽样程序由于其非均质性至关重要。因此,收集代表性样本为了获得可靠的数据是很重要的。同样,样本量的计算是一个至关重要的组件进行仔细研究的一致性,如果将平均样本异质性。此外,协议执行实验应保持基本和重要的点,如结合适当的空白(s),积极的和消极的控制样品和参考化合物(s)每一个的分析过程。仪器和校准的质量性能的细节同样重要过程的验证。集体,每一步都在研究设计和执行都必须清楚地描述的足够细节,以便繁殖工作和/或比较数据。
科学界一直努力规范proteomics-generated数据的程序优化利用率。有用的数据仓库构建全景等(https://panoramaweb.org/),连同门户为蛋白质组学分析针对癌症相关的蛋白质和多肽的参与,将会使研究人员感兴趣的特定蛋白质或肽来获取这些化验的标准操作程序(sop),他们的质量评估,验证证明(22]。
4所示。蛋白质组学技术用于癌症研究
研究研究蛋白质改变癌症存在了超过70年(23];然而只有在过去3年左右,最近的蛋白质组学技术被广泛用于破译蛋白质差异表达在人类癌症24]。已有多种方法被实施,利用最近的分析技术和先进的生物信息学。一般来说,两个主要可以进行蛋白质组学歌曲,“猎枪”或“自下而上”的方法和目标蛋白质组学方法。最近的“最佳实践”MS-based试验开发使用“定制”的概念最近发表研讨会后,在2013年代中期在美国举行的美国国立卫生研究院(NIH)与来自不同机构代表参与开发和/或利用目标蛋白质组学分析(22]。以下部分首先简要描述二维凝胶电泳等基本技术,差异凝胶电泳(消化),和女士,然后引入最近技术联合应用,如蛋白质芯片和蛋白质组学和成像方法。
聚丙烯酰胺凝胶电泳(PAGE)和等电点聚焦(IEF) 2 d页面的基础技术解决基于蛋白质的分子量和等电点,分别。这种方法经常被应用于分析癌细胞蛋白质超过2年(25]和[仍在使用26]。进一步发展这种方法被引入荧光染料和凝固态的结果比较蛋白质组学分析技术的2 d-dige。这通常是耦合的荧光凝胶的蛋白质点分析扫描仪,地点的选择,酶消化,紧随其后的是识别MS-based可用的技术之一。
女士的进步导致低质量范围的蛋白质的最佳性能。深入分析等离子体和其他biofluids蛋白质组的结果识别蛋白质,跨度超过6日志的蛋白质丰度。因此,它被选择的方法在许多癌症的应用程序(24]。检测low-abundance蛋白质,初始样本的事先批准的步骤可能会执行删除丰富的蛋白质,如白蛋白和免疫球蛋白。然而,这有可能耗尽low-abundance和低分了重量的样品蛋白质绑定到循环载体蛋白。后者已被证明作为水库存储中的诊断信息绑定低分了体重积累潜在生物标记物(27]。整合bead-based分析还可用于更好地识别低丰度蛋白(17]。
女士用的蛋白质分析经历了几个阶段的技术进步和提高检测效率。MALDI-MS [28)和电喷雾电离(ESI)女士,结合蛋白质分离和分离的进步,作为液相色谱(LC)与气相色谱(GC)和标签技术,这种技术发展的例子。这是彻底了几篇文章(24,29日- - - - - -31日]。最近,蛋白质组学方法已经扩展到包括在癌症研究表观遗传过程的研究。MS-based蛋白质组学研究的各个方面的使用染色质生物学和评估特定组蛋白翻译后的修改导致的发现chromatin-associated蛋白质和multisubunit复合物,可以考虑表观遗传与未来的潜在生物标志物在癌症诊断和治疗。这已经获得了广泛的关注,最近被Bartke写道了et al。32]。
微阵列被认为是最激动人心的高通量技术的发展。同时测量表达式的成千上万的基因(基因微阵列)或蛋白质(蛋白质微阵列)和检测基因组或蛋白质组生物标记,分别与癌症发展紧密相连的和/或发展革新了癌症研究。最近,这些技术已经应用于研究相对少见的一类癌症患者出现转移性癌症没有任何明显的解剖检测原发性肿瘤,未知的主的所谓的癌症或杯(33]。
此外,选择反应监测的目标蛋白质组学方法(SRM)已经开发和广泛应用,例如,来检测突变蛋白在大肠癌组织和流体从潜在的癌前获得胰腺囊肿(34]。最近其他方法已经在文献中描述,包括多路复用微流控免疫组织化学- / immunocytochemistry-based定量蛋白质组学分析癌症的样本(35]。
结合蛋白质组学和成像方法最近被描述。Shipitsin和同事能够确定一个小组5对前列腺癌的蛋白质生物标记物使用一个自动化的杀伤力,集成定量多路复用原位免疫荧光成像方法(36]。这样的组合被认为产生更多临床代表数据的实际在活的有机体内环境中活性蛋白质发挥其功能。这是因为这种方法旨在测量水平和活动状态的蛋白质生物标记定义完好的组织区域,避免了需要溶解感兴趣的组织,通常表现在传统蛋白质组学方法。广泛的应用和比较研究,以更成熟的蛋白质组学方法仍在进行中。在不同的背景下,整合蛋白质组学和成像工具来深入理解癌症的发病机制进展和穿透性在分子水平上是最近尝试。最近发表的一篇文章描述这种mechanistic-oriented方法哦,和他的同事们(37]。这个小组使用的先进的综合工具来研究小窝blood-solid肿瘤接口在活的有机体内旨在揭示分子门户渗透到乳腺的实体肿瘤,前列腺癌和肺癌的起源。他们能够揭示transvascular泵系统和定义它的一些组件蛋白质,作为1窖蛋白和膜联蛋白A1,影响肿瘤吸收各种代理。这种方法可能会得到大量的关注因为它可以应用于评估治疗药物的有效性基于他们跨越生物障碍的能力在活的有机体内并找到他们的实体肿瘤。
5。蛋白质组学研究应用在各种癌症类型的例子
在各种类型的癌症,生物标志物的发现有望改善下列一个或多个关键应用程序:早期诊断和预后和监测疾病进展,其对治疗的反应,其复发。高通量存活率存在方法,揭示了成百上千的癌症相关蛋白(帽)。这意味着,成千上万的潜在的蛋白质生物标记物在文献中已经提出,正在等待合适的验证。只有经过验证这些分子,他们可以考虑应用程序等多样化的临床诊断、预后、疾病分期和患者的分类。这是一个关键的方面转化癌症研究[38,39]。经典,使用基于抗体的方法进行假设检验,如酶联免疫吸附测定(ELISA)。然而有限的可用性验证elisa和高成本和耗时的大自然,一起分析多路复用的技术挑战,所有障碍阻碍这些化验的使用在验证潜在癌症蛋白质生物标记的迅速发展列表(40]。
由于高通量假设检验方法的落后,这些帽子还不能被应用于临床。因此,迫切需要准确、精确,和敏感验证化验的驱动力进行广泛的研究。一个有前途的跟踪生成选择反应监测(SRM)目标蛋白质组学的分析。SRM化验最近开发和提炼为许多人类帽功能相关的癌症驱动突变。他们被用来测量目标蛋白质的检测能力的循环或尿液和导致可再生的量化的癌症病人的样本。因此,这些分析被认为是一种宝贵的资源加速和规划的生物标志物验证研究[41]。
下面的部分将介绍一些在三个人类癌症的蛋白质组学研究成果:肺癌、乳腺癌和卵巢癌。更详细的讨论将为卵巢癌旨在强调几点重要的意义。例如,各种观点接近癌症生物标记物的主题,需要规范和优化研究设计,preanalytical和分析化验组件,和严格的验证策略点为卵巢癌中更详细地讨论。描述的蛋白质组学是如何帮助澄清致癌的卵巢癌标志物,癌症进展、诊断、预后和治疗治疗也会提出的目标。
5.1。肺癌生物标志物:从蛋白质组学的影响
肺癌签名在等离子体研究在小鼠模型和人类的数据暗示发现在这两个物种之间的一致性(42]。循环的表皮生长因子受体水平以及其他生物标志物SFTPB和WFDC2显著不同的肺癌病例相对于控制。与其他类型的癌症的情况下,找到一个标记或标记的面板,筛选能力,如果以prediagnostic生物样品是一个重要的目标,因为它有潜在的应用在早期检测甚至肺癌的筛查策略除了潜在的用于监测受试者诊断出患有这种疾病(42]。不幸的是,这一目标还没有实现。正如前面提到的,最近的技术整合蛋白质组学和成像工具被使用,和有前景的结果,以获得更好的洞察力肺癌的发病机制在分子水平。这将提高我们对抗癌疗法的有效性的理解的能力成功地交付所需的剂量实体肿瘤(37]。
5.2。乳腺癌生物标记:从蛋白质组学的影响
蛋白质组学的方法研究乳腺癌也一直在进步和产生承诺的发现与诊断和治疗的应用。结合的一个例子在体外和在活的有机体内方法涉及深入分析得到培养乳腺癌细胞株的乳腺癌肿瘤的定义阶段和验证使用人类乳腺癌组织。这种方法表明,肿瘤stage-specific提取蛋白质组签名在体外组织微阵列研究验证。转化细胞显示蛋白质组学特征描述组织架构和细胞代谢变化的损失(43]。值得注意的是,最近的研究表明,乳腺癌的血浆蛋白质组也表明肿瘤microenvironment-derived蛋白质参与许多先天的生理过程,如伤口修复,免疫反应,和组织重构(44]。
5.3。卵巢癌生物标记:从蛋白质组学的影响
最近的流行病学研究表明,卵巢癌仍然是一个严重的疾病,被认为是最致命的妇科恶性肿瘤(45]。不幸的是,极少数病例的临床早期诊断、诊断和绝大多数是在晚期肿瘤已经扩散冷淡地(45]。此外,由于卵巢癌发病率低,不用于人口筛查筛选试验。事实上,随着条件的低流行率,筛选试验必须具有极高的特异性的一个可接受的阳性预测值(46]。条件是异常没有被很好地理解,几年前,使用分子分析证实,卵巢癌代表一个异构类共享一个共同的器官的疾病(47]。因此,迫切需要发现新的生物标志物来提高结果的严重疾病。
卵巢癌症改变生物过程表示为异常的分子,它们分别属于不同的生化家庭,如DNA,信使rna,蛋白质(和相关的亚科为糖化蛋白质、肽和自身抗体),和代谢物。最近的技术突破基因组学和蛋白质组学领域的积极影响我们对疾病的病理生理学的理解。
到目前为止,只有2个人循环生物标志物,CA 125和人类附睾蛋白4 (HE4),是经美国食品和药物管理局(FDA)监测治疗和检测卵巢癌患者的复发。此外,FDA最近批准了两种算法用于临床上作为决策的补充患者术前附件的质量(46]。
全球几个研究小组专注于研究卵巢癌生物学改变,发现承诺分子中介(s)作为生物标志物或治疗目标,使用蛋白质组学工具。这些工具的目标,在蛋白质,其他相关生物化学实体,例如,糖基化的蛋白(作者),低分子量肽(peptidomics),代谢产物(代谢组学),抗肿瘤抗体(immunoproteomics)。这些实体已被梁回顾了最近et al。46]。Mechref和同事所描述的主要进步preanalytical分离方法和允许女士越来越全面描述糖化蛋白的曲目(glyome)和癌症特异性糖蛋白在各种类型的癌症包括卵巢癌(48]。尽管检测和表征的异常糖基化的蛋白质biospecimens仍面临的技术挑战,最新进展在MALDI-MS和preanalytical浓缩peptide-N-glycosidase消化和色谱分离等方法使glycoproteomics技巧,积极增加癌症特异性糖蛋白的列表(49- - - - - -51]。糖基化转译后的修改被描述为异类,结构复杂,广泛,和细胞和蛋白特异性的过程。因此,在研究癌症特异性聚糖,研究人员都面临着技术的局限性和不确定性在生物解释。技术挑战的例子的异质性聚糖导致改变的集合和同分异构体为每个糖蛋白和最新的蛋白质组学技术的能力有限精确区分这些形式和同分异构体。此外,候选人多糖生物标志物的发现后,应该有可靠的定量验证分析,具有良好的特异性多糖抗原决定基,以及良好的灵敏度。目前,已有试验开发这样的化验,使用植物血凝素或抗体捕获技术;不过这些还不足够用于严格验证。为了使问题更加复杂化,研究人员很难确定异常的糖蛋白的生物影响的情况在癌症。在卵巢癌的背景下,它是不清楚的组件glycomic资料发表在《癌症或文学是独一无二的,或者,是癌症相关的代谢缺陷(s)的结果。因此,更严格的调查显然是需要在这个领域(52]。
研究全球biospecimens代谢物人口,MS-based化验的代谢物,越来越多的利用领域的癌症生物标记物的发现。生物体液尿液和血清或血浆标本通常使用。尿液标本有时是首选的蛋白质组学及相关技术的生物标志物发现血清或血浆。这种偏好的原因包括总蛋白浓度相对较低,在正常的尿液和尿样收集的非侵入性性质。尿样是相对自由从高分子量蛋白质减少复杂比血清/血浆样品(53]。蛋白质组学技术ultraperformance LC四极飞行时间(UPLC-Q-TOF MS)女士,亲水相互作用色谱和反相LC女士能够识别一些尿液中代谢物的卵巢癌患者与健康对照组相比。有趣的是,其中的一些代谢产物是歧视性的早期和晚期患者的临床阶段[之间54,55]。最近获得的血浆样本的代谢组学概要文件从卵巢癌上皮(转换端)、良性卵巢肿瘤(机器人),子宫肌瘤,并使用UPLC发表健康对照组。53代谢物被确定在这个工作作为转换端特定的生物标志物。同样,这些代谢物能够区分转换端从机器人和子宫肌瘤,以及早期晚期转换端。异常代谢物的批判性分析已经确定独特的代谢途径,在癌症病例干扰,即磷脂代谢,色氨酸分解代谢和脂肪酸β氧化。这些研究结果预计将增加我们的理解卵巢癌病理生理学(56]。尽管这种方法明显进步,一些混淆变量仍然是阻碍代谢组学的引入为完整的临床应用。相关技术的局限性包括偏见preanalytical因素样品收集和储存条件。生物限制涉及代谢产物的不稳定特性,可以广泛地改变了在过渡从癌症网站biospecimen收集甚至收集后。此外,其他混杂因素包括受试者的年龄、吸烟习惯,睡眠模式和生活方式。因此,标准化和健壮的协议需要消除这些偏见和允许测定的精度46]。
腹水液蛋白质组学和代谢组学研究作为来源可能在卵巢癌生物标记,优于血浆或血清由于其靠近肿瘤的网站。比较恶性腹水的肝硬化腹水代谢物鉴定41代谢物,两种疾病之间的差距显著。这些代谢物的详细分析表明,大部分的癌症特异性代谢物属于信号通路。同样,蛋白质组学分析确定了更多的分子识别肝硬化腹水的卵巢癌。有趣的是,spliceosomal蛋白质和rna被发现卵巢癌腹水,发现表明这些分子可能发挥重要作用在肿瘤细胞之间的细胞间通讯57]。
最近,低分了体重蛋白质组学或peptidomics被用于研究biospecimens血液,尿液,腹水,甚至肿瘤组织,寻求识别独特的卵巢癌生物标记(58- - - - - -60]。这种方法,虽然在开始的时候,是有前途的,而且,如果标准化,建议补充传统的蛋白质组学的方法,因为它反映了癌症相关蛋白酶活性。然而,缺乏标准化的协议和健壮的量化验证化验是阻碍其广泛使用。
过去的十年中也见证了新方法在癌症生物标志物发现目标识别癌症相关的抗肿瘤抗体,所谓immunoproteome [61年,62年]。然而,类似于peptidomics,这种方法仍然缺乏适当的验证分析之前所确定的潜在生物标志物可以申请建议。
正如上面提到的,等离子体的蛋白质组分析是相当具有挑战性由于蛋白质浓度的高动态范围很难确定low-abundance蛋白质。一些研究人员将他们的注意力变成更近端biofluids ovarian-tumor-tissue-interstitial流体等更有前途的样品来源(63年]。然而,因为一个好的临床使用的样本应该是交通便利,这种方法产生的生物标志物的候选人的结果必须评估和严格测试更多的临床相关的体液,如血清、尿液、唾液,才被认为是肿瘤生物标志物(64年]。如前所述,对卵巢癌的筛查检测健康个体缺乏,确实是严重需要由于late-diagnosed咄咄逼人的疾病。这是not-yet-feasible尽管正在进行积极的研究。例如,摩尔和同事有125 CA的免疫测定的蛋白质组学方法:表面增强激光解吸电离飞行时间女士(SELDI TOF MS)评估和量化一组7生物标志物(载脂蛋白A1,截断转体基因、转铁蛋白、hepcidin,β2-microglobulin、结缔组织激活蛋白III和inter-alpha胰蛋白酶抑制剂重链4),旨在提高检测的特异性和灵敏度曲线端在临床情况下使用prediagnostic血清样本(65年]。实验设计是基于以前的工作发表的同一研究小组证明使用这种组合postdiagnostically收集血清之外增加了检测的敏感性卵巢癌CA 125年(66年]。然而,除了这些生物标志物CA 125未能提高临床诊断的敏感性65年]。需要仍迫切要求生物标志物或面板的生物标志物可以依赖筛查卵巢癌。强大和以证据为基础的数据可以是一个真正的挑战但不应操之过急。十多年前,血清蛋白质组学模式能够辨别正常受试者从卵巢癌患者出版,得到了很多的关注,在科学界和决策者和赞助代理(67年]。然而,这些发现表明更仔细观察分析实验设计中的缺陷,阻止了他们的再现性,强调良好的设计获得至关重要的可再生的数据(3]。
从本质上讲,广泛的进步传统蛋白质组学及其最近的相关技术为卵巢癌生产大量的数据。适当的标准化和验证分析这些潜在的生物标记物,无论单独或组合,是至关重要的,之前引入临床因素,筛查、诊断、预后、监测治疗的反应或复发。
在前面的小节中,很明显,结果从蛋白质组学相关技术在过去有了积极的贡献,预计未来仍有能力这样做,为卵巢癌获得更好的理解。接下来的讨论强调了几个不同方面的贡献。(1)卵巢癌发病机制:蛋白质组学已导致更好的洞察卵巢癌发病机制的分子基础。例如,超表达特定信号通路的分子在卵巢癌细胞已经在文献中描述作为一个可能的机制或相关条件。生存信号通路参与癌症细胞分化、增殖或凋亡,移民,和新陈代谢最常见的影响在卵巢癌症的发病机理。这些通路的例子包括lysophosphatidic酸、磷脂酰肌醇3-kinase, NFκB, MAPK和血管内皮生长因子信号通路(68年,69年]。这些发现提供基本信息潜在的诊断和预后标记,以及未来pharmacotherapeutic-oriented卵巢癌治疗靶点的研究。此外,最近的出版物展示大型妇科肿瘤组试验的结果是产生承诺的数据。例如,特定模式的聚糖被发现在区分上皮歧视性卵巢癌和低潜在恶性卵巢肿瘤病例从正常个体。候选人多糖生物标记了足够高的敏感性和特异性建议进一步深入验证之前使用它们作为早期发现卵巢癌的诊断标记(51]。(2)病因,可以零星或遗传性卵巢癌。危险因素增加卵巢癌的女性的易感性包括在BRCA1和BRCA2基因突变与报告基因和DNA错配修复基因突变描述林奇综合症(70年]。蛋白质组学技术可以检测执行概要文件(s)这些突变特征。例如,蛋白质组签名预测恶性转化的条件与高患卵巢癌的风险,如卵巢子宫内膜异位、盆腔炎在卵巢致癌作用,具有重要意义[71年]。遗传方面的认识增加乳腺癌和卵巢癌等妇科肿瘤导致的兴趣对这些恶性肿瘤筛查高危人群。专业癌症中心和研究机构已经制定计划针对多学科协调方法评价高的女性乳腺癌和卵巢癌的风险,组织适当的临床护理,更新相关的建议和指导方针,对病人提供支持,并在适当的研究和促进招生注册(72年]。蛋白质组学分析已经完成样本获得的外科手术期间降低双边salpingooophorectomy (RRBSO)承担高风险类别的女性。LC / MS MS和蛋白质网络数据库算法被用来评估蛋白质组学概要描述这组的病变高危女性。几年前,一个高通量工作流分析盆腔组织的蛋白质组(腹膜、输卵管和卵巢表面上皮时采集到的样本手术)被描述。这种方法的目的是为了发现新生物标志物可以预测或诊断盆腔组织的价值识别高风险的癌前和癌蛋白质组变化有害突变携带者(73年]。(3)卵巢癌进展:良性卵巢组织转变成恶性改变了早期的状态是这样的一个关键的步骤,应该广泛地研究旨在获得一个描述性的概要文件,因为,正如前面提到的,卵巢癌有臭名昭著的不良预后和一个高度积极的临床过程。蛋白质组学技术参与跟进卵巢癌进展通过评估癌症的蛋白质表达谱不同的临床和病理阶段,在正常卵巢上皮组织。通过执行二维电泳结合MALDI-TOF / TOF技术,李和同事发现了54个蛋白表达异常的浆液性卵巢癌。的表达的蛋白质,神经胶质成熟因子β(GMFB),进一步分析了大群的不同阶段卵巢癌患者和被发现与正常相比显著增加,良性或边缘卵巢组织。之间显著正相关的表达GMFB FIGO分期的肿瘤,这种蛋白质的表达之间的关系和一个贫穷的无病生存期和总生存期,结合多变量分析结果,都表明,这种蛋白质是一个独立的预后因子的无病生存期和总生存期研究浆液性卵巢癌患者(74年]。其他研究小组已经在各种biospecimens表现稍微不同的方法。例如,结合猎枪蛋白质组学和SRM女士,Elschenbroich和他的同事们发表深入的蛋白质组学分析的结果卵巢癌腹水相比从良性卵巢肿瘤腹水。他们设计了一个分析管道,包括基于探索蛋白质组学、生物信息学和目标蛋白质组学定量检测癌症生物标记物的候选人(75年]。结合2 de和MS / MS分析被用来研究卵巢癌组织,组织液,腹腔积液,在标本与正常组织和流体相比,获得手术(76年]。这个比较分析揭示了微分表达式所涉及的六个蛋白质在细胞周期进程和细胞凋亡,以及信号转导途径中。calgranulin这些蛋白质之一,据报道,明显在所有病理样本和代表一个潜在的诊断或预后的生物标志物。其他的研究已经报道的变化N-linked多糖结构和他们的表达诊断卵巢癌患者签名(50]。一把猎枪定量蛋白质组学评价的良性和恶性卵巢上皮肿瘤与正常组织相比,使用iTRAQ技术与LC-MALDI-TOF / TOF和LC-ESI-QTOF MS / MS两年前发表。PI3K / Akt信号通路被报告为一个重要的途径能够辨别不同临床病理的研究组织(77年]。最近,女士检查参与组成分泌腺的分析体外coculturing卵巢癌细胞和腹膜细胞检测的蛋白质标记他们的交互是建议反映卵巢癌的转移特性。蛋白质、粘蛋白5 ac建议作为卵巢癌的侵袭性的潜在生物标志物以来ovarian-peritoneal细胞的表达明显升高coculture与单作相比,每种类型的细胞(78年]。此外,过度的第三类β微管蛋白在卵巢肿瘤微环境最近被证明有预后预测贫穷总体生存患者新辅助化疗(79年]。(4)目标治疗方式:一种罕见的卵巢癌的组织学子集,透明细胞卵巢癌,已知低生存相对于其他类型的卵巢癌。基因组学和免疫组织化学研究表明类似的基因和蛋白质表达谱在其他器官透明细胞癌,特别是肾脏和子宫。因此,它可能会建议考虑治疗方法的严重的癌症histotype蛋白质表达谱的基础上,而不是器官的影响(80年]。几年前,Anglesio和同事已经证明,透明细胞卵巢癌的女性显示舒尼替的积极回应,药物使用相对成功的结果在肾肿瘤患者(81年]。额外的新观点在卵巢癌治疗新靶点研究利用获得的数据从各种高通量技术82年]。
6。蛋白质组学研究发现癌症可以翻译成面向临床研究?
正如前面提到的,最近的大规模应用组学技术在癌症研究自上个世纪开始,到目前为止一直在不断发展的。这些被翻译成癌症基因组学和蛋白质组学的签名。生物标志物的发现转化为潜在的抗癌药物是高度依赖于生成的数据的质量,这是受几个因素的影响如前所述83年]。威廉和他的同事们最近报告MS-based人类蛋白质组的草案。在人类蛋白质组表达他们的发现,他们证实了高水平的功能蛋白的表达与特定的癌症。例如,protooncogene表皮生长因子受体,它被发现在上世纪年代84年),最近被发现方式局限于某些癌组织中高度表达的乳腺癌。β-连环蛋白,Wnt信号通路的一个成员,也是结肠癌细胞中高度表达,它参与恶性肿瘤的发展4]。这些发现和其他代表丰富的信息来源和一个平台,在此基础上研究人员可以设计项目旨在发现小说抗癌药物。以下部分总结了信息从2研究小组致力于这样的示例代理,EGFR激酶抑制剂和热休克蛋白90(一半)抑制剂。
6.1。EGFR激酶抑制剂
研究癌症的细胞机制,药物作用的特定蛋白质组癌症研究一直是一个热门领域。这个地区拥有一个有前途的结果的临床意义,因此希望癌症蛋白质组学从实验室搬到床侧(24]。使用癌症细胞系小组由美国国家癌症研究所(NCI)作为一个模型系统为不同的组织类型和人类癌症的遗传多样性,并分析大量的信息通过生物信息学,Moghaddas和同事展示了强大的细胞系集群根据组织类型。数以百计的差异表达蛋白质被证明在这个模型系统,这是潜在的生物标记物对不同肿瘤的性质。此外,通过整合蛋白质组学数据的公开访问的转录组数据模型系统,作者显示一致性mRNA和蛋白表达之间的关系。他们也能够证明蛋白质表达可以关联到许多fda批准的抗癌药物反应,药物的敏感性和耐药性(85年]。特别重要的是抗癌药物靶点不同家庭的细胞蛋白激酶。激酶代表重要致癌基因类和关键球员在胞内信号;随后他们的微分表达式和/或功能失调可以肿瘤发生的原因或结果。因此,毫不奇怪,激酶是重要的抗癌治疗靶点[86年,87年]。EGFR激酶抑制剂埃罗替尼及拉帕替尼用于癌症治疗。最近,蛋白质组学方法在癌症细胞系使用弹性网分析被用于识别标记药物敏感性(positive-effect-size)或阻力(negative-effect-size) [4]。
6.2。一半抑制剂
一半是必不可少的分子伴侣蛋白的正确折叠,稳定,因此许多蛋白质的功能。因此,它是一个系统的一部分功能在生理和病理状态(88年]。癌细胞被认为伴侣成瘾者,因为他们有特殊要求的蛋白质折叠机械组件处理过剩的蛋白质合成。针对一半在癌症治疗的意义在于其客户的性质,因为其中很多属于致癌基因家族,包括酪氨酸激酶、转录因子、细胞周期调控蛋白。因此,一半的抑制导致了这种蛋白质的蛋白酶降解机器。使用一半的抑制剂在治疗癌症已经承诺在某些实体肿瘤和血液恶性肿瘤。这是最近看过的Garcia-Carbonero和同事89年]。
7所示。结论和观点
蛋白质组学方法在研究许多疾病包括癌症产生的数据补充其他高通量技术制作的电影。这些技术应该超越差异表达的仅仅是代列表大分子及其衍生品,作为研究病理的原因或结果。例如,小心的解释蛋白质组学数据阐明导致癌症形成的潜在机制。例子讨论了在目前的审查包括非整倍性之间的关系,proteotoxic压力、细胞异常增殖,和肿瘤发生;有缺陷的蛋白质的结构,因此功能二次基因突变;和随之而来的异常的网络交互异常蛋白质的曲目在癌症。不过,该领域面临着大量的生物和技术挑战由于肿瘤异质性的概念、变量、样本和糟糕的研究设计。这些挑战可以最小化通过适当的研究设计,实施严格的协议注意在这个过程中,每一步建立健壮的验证分析,探索创新的工具,甚至组合工具。除了传统的蛋白质组学技术,不断先进,最近的方法将蛋白质组学与其他技术如成像揭示癌症的蛋白质组学变化的复杂性和生产数据,被认为是更多的代表在活的有机体内环境状况和肿瘤。研究最多的三个癌症的例子,肺癌、乳腺癌、卵巢癌、讨论了说明各种观点接近癌症生物标记物的主题,需要规范和优化研究设计,preanalytical和分析化验组件,和严格的验证策略。总体而言,共同目标肿瘤蛋白质组学研究是为了更好地理解肿瘤生物学,促进生物标记的发展,最重要的是,走向床边应用在癌症管理。精炼获得的大量的信息需要从蛋白质组学相关技术,使过渡到临床验证,这是一个许多proteomics-centered研究的最终目标。
利益冲突
作者宣称没有利益冲突。