Science技术文章：利用蛋白芯片分析癌症

　　

生物通报道：当说到组学研究生命科学技术之首，新一代DNA测序当之无愧。之前摘得此桂冠的是DNA芯片技术，按道理接班人应该是蛋白芯片，但是可以说DNA芯片还发挥些作用，而蛋白芯片在早期就夭折了，这主要是由于每个DNA寡核苷酸还或多或少具有相似性，而蛋白却是各有各的特点，而且蛋白还难以合成，纯化和保持稳定性。

然而正如马克吐温所说的那样（现在预言死亡还为时尚早，生物通注），现在就断言蛋白芯片无用，还为时尚早，目前还不断有新型芯片形式，以及芯片技术研发出来，蛋白芯片还是一个持续增长的工具产品，在生物标记筛选，互作组研究，以及功能性基因组学研究等等方面，发挥作用。

首先可以想到的是IBC，炎性乳腺癌（inflammatory breast canc），这是一种相对罕见的疾病，大约占据乳腺癌患者中的1%-5%，但是这种癌症侵袭性强，五年无远程转移（distant metastasis-free）存活率只有53%，来自德州大学MD Anderson癌症中心的IBC研究员 Fredika Robertson说。

Robertson曾利用转录组分析这种癌症的分子机制，但是这种分析出现了一个问题——虽然DNA确实编码了RNA，RNA也翻译成了蛋白，但是石蛋白执行了细胞内的繁重工作，DNA和RNA都不能解释蛋白如何，为什么，以及合适会被激活。

“DNA实际上是（细胞）中的建筑规划，而RNA就是蓝图”，德州大学MD Anderson癌症中心系统生物学系主任Gordon Mills说，“但是决定工作内容，建筑的砖瓦的还是蛋白。”

编码蛋白的基因突变和染色体易位，通过测序都能很容易的检测出来，但是在核苷酸中并没有包含蛋白活性信息——无法预测翻译后修饰，比如启动信号通路的蛋白激酶。而且Robertson也发现她根本无法收集到足够的样品，来分析生物标记信号，找到靶标。因此Robertson决定采用一些氨基酸水平的通路分析来继续她的RNA工作。

Robertson与乔治梅森大学的两位科学家：Emanuel Petricoin和Lance Liotta展开了合作，这两位科学家曾利用一种所谓的反相蛋白芯片（reverse-phase protein microarrays，RPA，生物通译）分析了信号转导途径。Liotta和Petricoin在1999年首次介绍了这种蛋白芯片，当时美国NIH，以及Theranostics Health 推出了这项技术的商品化产品。

Robertson在患者样品，对照和细胞系中应用了RPA技术，令他们惊讶的是，他们发现了一个特殊的细胞环路：间变性淋巴癌激酶（ALK）途径发生增加，出现了失调。

“令我们感到震惊，在IBC患者样品中，整个ALK信号途径都被激活了，就像是一串灯，而在非IBC样品中，则完全是关闭的”，Petricoin说。

这一发现令研究组提出了一个假设：ALK可能是治疗该种疾病的一个关键治疗靶标。结果证明确实如此，抑制IBC患者癌细胞内的这一通路，导致了细胞死亡，并且其中一位患者随后参与了一项临床试验。“这是这项研究基于患者肿瘤的蛋白质组信号，进行个性化医疗的一个例子”，Robertson说。

更重要的是，这项研究也强调了一般蛋白分析的重要性——核苷酸并不是生物学的全部，蛋白质也参与了。

其后生物通将陆续介绍几种蛋白芯片新技术产品，欢迎大家关注。

（生物通：张迪）

原文摘要：

LIFE SCIENCE TECHNOLOGIES: Spot-On Protein Microarrays: An Old Proteomics Tool

When it comes to 'omics-inspired bioscience tools, next-gen DNA sequencing is the undisputed king. The previous champ was the DNA microarray, with the protein array its logical successor. Yet while DNA arrays achieved their potential, protein arrays never really took off, owing largely to the fact that, while every DNA oligo behaves more or less identically, the same cannot be said of proteins. They're also harder to synthesize, purify, and stabilize. Still, to paraphrase Mark Twain, the rumor of protein array's death has been greatly exaggerated. Today, new array formats and strategies have made the protein microarray a viable and growing tool for biomarker discovery, interactome research, functional genomics, and more.