“细胞之外”---利用蛋白质组学鉴定肺癌转移与预后的生物标志物

景杰编者按：细胞外基质（Extracellular Matrix, ECM）是由细胞膜外间质中的复杂网架结构，主要是生物大分子如蛋白质。其支持并连接组织结构，调节组织的发生和细胞的生理活动。在恶性肿瘤中，肿瘤细胞通过其表面受体与ECM中的各种成分粘附后激活或分泌蛋白降解酶类来降解基质，从而形成局部溶解区，构成了肿瘤细胞转移运行通道。恶性肿瘤的发生、发展、侵袭和转移常常伴有ECM及其细胞表面受体表达的变化。在一项最新的研究中，美国麻省理工学院的科学家们，通过蛋白质组学技术分析了肺癌发生发展过程中ECM的蛋白成分变化，发现纤维连接蛋白（Fibronectin，Fn）和肌腱蛋白C（Tenascin-C，Tnc）在肺部肿瘤的恶变过程显著上调。进一步的分子机制研究显示Tnc的过表达可以促进肺癌细胞的转移能力，更为重要的是，研究人员发现Tnc，S100A10，S100A11蛋白和病人预后相关，说明ECM很可能是寻找新的诊疗生物标志物和药物靶点的丰富资源，相关结果发表在国际著名期刊PNAS上。景杰生物作为全球蛋白质及翻译后修饰的领跑者，可以为您提供一整套蛋白组学和修饰组学的解决方案，助力您的研究工作。

关键词：quantitative proteomics; ECM; lung cancer; Tenascin-C; tumor microenvironment

研究思路和成果：

为了研究肺癌发生发展进程中ECM成分的变化，研究人员从小鼠模型中分离了正常组织、纤维化肺组织、原发肺癌组织和淋巴结转移肺癌组织。通过病理组织切片确认了样本的可靠性后，他们去除了样品的细胞成分并对ECM组分进行了标记定量（TMT）蛋白质组学分析，共鉴定到113个ECM相关蛋白，包括43个ECM糖蛋白、30个胶原蛋白、6个含蛋白聚糖、14个ECM附着蛋白、14个ECM调节因子和6个分泌因子。

无监督聚类分析（Unsupervised analysis）发现了ECM的三个可以分别指征疾病进展期（纤维化、原发、转移）的蛋白表达模式，明确了癌症不同时期ECM蛋白表达的特异性。例如，在纤维化组织中，纤维连接蛋白和纤维蛋白原上调，而骨诱导因子下调；在原发肺癌组织中，层粘连蛋白和弹性蛋白上调，肾连蛋白和纤维蛋白原下调；在淋巴结转移肺癌组织中，S100家族成员（S100A6、S100A10、S100A11）、Tnc和膜连蛋白（annexin）A2显著上调，而巢蛋白和层粘连蛋白γ1显著下调。

更进一步的分析发现，有3个蛋白的表达在肺部癌变的三个过程中都有显著不同，分别是：Fn、Tnc和S100A11。总体而言，通过对质谱鉴定数据的深入挖掘，我们可以判断这三种病理状态下ECM蛋白表达变化的异同，或许能寻找潜在的诊断和预后标志物。而这种可能性也通过免疫组化结果得到了初步验证。

之前有的研究表明，Tnc在成体正常组织中不表达，但是在胚胎发育、伤口愈合、炎症反应还有恶性肿瘤中有显著表达。因此，结合本研究的免疫组化结果，作者们猜测Tnc很可能是肺癌病程发展的驱动因素。为了研究Tnc过表达与肺癌进程的相关分子机制，他们分离了小鼠成瘤模型的肺癌细胞系，发现Tnc在转移性的细胞中显著高表达；另一方面，已知的抑制肿瘤转移基因表达的转录因子Nkx2-1，与Tnc的表达在体内体外试验中都呈现负相关，而且ChIP和DNA测序证实Nkx2-1结合于Tnc的启动子区域，这说明肺癌恶变过程中Nkx2-1的缺失导致对Tnc抑制作用的消除，从而引发肿瘤转移。

为了确证Tnc的高表达是晚期肺癌转移的驱动因素，研究人员使用SAM CRISPR/Cas9系统在肺癌细胞系中激活Tnc表达，这一系统解决了Tnc基因过长而无法外源性过表达的问题。将这一细胞系移植到小鼠模型后，发现肿瘤的肺转移明显增强，表明Tnc的高表达对肺癌的恶性进程有重要的推动作用。

最后，研究人员试图将动物模型中的发现与人类肺癌进行关联，他们分析了TCGA数据库中的肺癌队列基因表达谱。不论在总体数据集还是个体水平，相对于正常组织，Tnc在肺癌组织中的表达水平都显著上升。S100A6和S100A11在人类肺癌中同样高表达。而后作者试图从这些数据中挖掘预后信息，通过KM 5年生存分析发现，Tnc的高表达与肺癌病人较差的生存预后相关；Tnc、S100A10和S100A11三个基因表达水平（几何平均数）的上调与病人的不良预后更为相关，形成了一组三基因的预后指标（three-gene signature），与病人的年龄、性别、吸烟史和肿瘤突变负荷等因素无关。

总结：通过蛋白质组学技术，研究人员对肺癌发生发展过程中细胞外基质（ECM）蛋白的表达变化进行了深入分析。发现肌腱蛋白C（Tnc）在转移性肺癌中高表达，并通过免疫组化等手段进行了验证。动物模型实验表明Tnc很可能是导致肺癌转移的驱动因素。更为重要的是，通过对TCGA数据的分析，发现Tnc、S100A10和S100A11三个基因可以作为所有肺癌病人生存预后的指征。本文为我们拓展了肿瘤研究的思路，也说明ECM很可能是寻找新型诊疗生物标志物和潜在药物靶点的重要资源。

参考文献：

Gocheva V, et al., (2017) Quantitative proteomics identify Tenascin-C as a promoter of lung cancer progression and contributor to a signature prognostic of patient survival. Proc Natl Acad Sci USA. 114(28):E5625-E5634.

景杰生物通过整合以组学为导向（包括基因蛋白质组学和组蛋白密码组学）的生物标志物发现、以生物标志物为导向的药物研发、以高质量抗体为基础的诊断试剂盒开发这三个环节，逐步构建起“疾病精准分层”、“精准药物研发”、“疾病精准诊断” 三位一体的精准医疗产业化发展的运作链条，从而为精准医疗产业化开创出一片广阔前景, 并开辟出一条可行路径。

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