章冰博士Nature：首次阐析人类癌症“蛋白组-基因组学”特征

　　

生物通报道  由范德堡大学领导的一个研究小组鉴别出了驱动大肠癌的一些遗传突变的蛋白质“标签”。这项发表在《自然》（Nature）杂志上的重要研究，第一次综合阐析了人类癌症的“蛋白组-基因组学”（proteogenomic）特征，这将推动结直肠（大肠癌）癌诊断和治疗取得新的进展。在美国，结直肠癌是仅次于肺癌的第二大癌症死亡原因（延伸阅读：军事医学科学院Cell子刊揭示癌症免疫新机制 ）。

论文的资深作者是范德堡大学Ingram癌症中心Jim Ayers癌前病变检测和诊断研究所所长、癌症研究教授Daniel Liebler博士。范德堡大学生物医学信息学副教授章冰（Bing Zhang）博士是这篇论文的第一作者。章冰博士早年毕业于中科院上海植物生理学研究所，主要从事肿瘤相关基因调控网络和治疗靶点的研究。

“这是史无前例的一篇论文。我认为它代表了该领域一项重要的研究进展，” Liebler博士说。

蛋白质组学（Proteomics）是指在大规模水平上研究蛋白质的特征，包括蛋白质的表达水平，翻译后的修饰，蛋白与蛋白相互作用等，由此获得蛋白质水平上关于疾病发生、细胞代谢等过程的整体而全面的认识。尽管已经鉴别出了许多与癌症相关的遗传突变，然而对于实际上完成癌症“工作”的那些蛋白质，直到现在分析它们的结构和功能都是很困难的一件事情。

研究人员利用先进的质谱技术，收集了以往癌症基因组图谱（The Cancer Genome Atlas）已确定特征的95个人类结直肠癌肿瘤样本的蛋白质组数据。癌症基因组图谱是一项获得联邦政府资助，旨在鉴别癌症中的遗传异常的计划。

章冰博士说：“整合这些蛋白质组数据及大量原有的基因组数据是一项艰巨的任务。但也是将这些数据转变为新见解的关键。”

DNA转录为信使RNA，再翻译成蛋白质，是一个基本的生物学原理。然而，研究人员发现样本中一些基因或甚至是RNA异常并不一定会“翻译”成异常的蛋白质。

同样，在肿瘤样本中某些染色体片段“扩增”也并没有导致蛋白质水平扩增或上升。

Liebler说，反之，另外一些基因或染色体异常则导致了“显著的效应”，表明了蛋白质组学或许可以帮助鉴别及优先排序最“有力”的遗传变异，它们有可能成为新的诊断测试或药物治疗的靶点。

研究人员还基于蛋白质含量确定了结直肠癌的5个亚型，其中一个具有不良的预后。蛋白质组学因此可以帮助鉴别出手术后最能够从化疗中受益的患者。

Liebler说：“我们发现的蛋白质组亚型为开发出基于蛋白质的诊断，鉴别出需要积极治疗的恶性癌症开启了大门。”

（生物通：何嫱）

作者简介：

章冰博士

1999年获中科院上海植物生理学研究所分子遗传学博士学位，后于美国田纳西大学和橡树岭国家实验室进行功能基因组及生物信息学方面的博士后研究工作。2007年至今，任职美国范德堡大学生物医学信息学系，主要进行肿瘤相关基因调控网络和治疗靶点的研究。

章冰博士在生物信息学及系统生物学领域有多年的研究经验，在Nucleic Acids Res、Mol Syst Biol、Mol Cell Proteomics、PLoS One、J Proteome Res、Bioinformatics、Hum Mutat、BMC Bioinformatics、BMC Systems Biology等国际知名学术期刊发表论文数十篇。

生物通推荐原文摘要：

Proteogenomic characterization of human colon and rectal cancer

Extensive genomic characterization of human cancers presents the problem of inference from genomic abnormalities to cancer phenotypes. To address this problem, we analysed proteomes of colon and rectal tumours characterized previously by The Cancer Genome Atlas (TCGA) and perform integrated proteogenomic analyses. Somatic variants displayed reduced protein abundance compared to germline variants. Messenger RNA transcript abundance did not reliably predict protein abundance differences between tumours. Proteomics identified five proteomic subtypes in the TCGA cohort, two of which overlapped with the TCGA ‘microsatellite instability/CpG island methylation phenotype’ transcriptomic subtype, but had distinct mutation, methylation and protein expression patterns associated with different clinical outcomes……