多组学 | 3大维度9大组学技术，揭开迄今为止最大、最全面的人类肺鳞状细胞癌分子图谱

肺癌是我国发病率和死亡率增长最快，对人群健康和生命威胁最大的恶性肿瘤之一。肺癌的种类很多，大致可分为小细胞肺癌和非小细胞肺癌，而非小细胞肺癌又可分为腺癌、鳞状细胞癌和大细胞癌。小细胞肺癌占约20%，虽然其发病率低，且化疗及放疗效果好，但因其恶性程度高，确诊时癌细胞很可能已经广泛扩散，往往很难治愈。

图1 肺癌的组织学分类

肺鳞状细胞癌（lung squamous cell cancer, LSCC）属于非小细胞癌，发病率高，占原发性肺癌的40%～51%，多见于老年男性，与吸烟密切相关。虽然其恶性程度相对较低，但化疗和放疗对其效果不佳，相关途径的靶向治疗研究也未见成效，只有免疫疗法相对成功。鉴于目前仍缺乏可行的靶点，对LSCC进行包括翻译后修饰（PTMs）谱在内的蛋白基因组全面表征，从而进行生物学标志物的鉴定和精准的分子分型显得十分重要。

近日，麻省理工学院和哈佛大学团队在Cell上联合发表了题为“A proteogenomic portrait of lung squamous cell carcinoma”的文章。该研究利用搜集到的108例原发性LSCC患者的肿瘤组织和99例对应的癌旁正常组织（NATs）进行了蛋白基因组特征分析，并首次涵盖了包括磷酸化、乙酰化和泛素化在内的PTMs数据，全面揭示了LSCC的蛋白质组学特征，并发现了多个新的治疗靶点，具有极为重要的临床指导意义。

01

研究方案

研究人员利用基因组、转录组和蛋白质组学3个维度共计9种技术，对原发性LSCC患者的肿瘤组织和对应的NATs的蛋白基因组数据进行了深入的分析。

主要技术包括：全基因组测序（WGS）、全外显子组测序（WES）、甲基化芯片分析（EPIC array）、转录组测序（包括RNA-seq和miRNA-seq）、常规蛋白质组学和3种修饰蛋白质组学（磷酸化、乙酰化和泛素化）分析。

图2 主要组学技术

02

主要结论

A

结合蛋白基因组学数据对LSCC进行分子分型

通过多组学的关联分析，研究人员用蛋白质组数据过滤鉴定到的CAN（拷贝数变异）-mRNA，进一步选择“癌症相关基因”并最终确定了NSD3等35个存在显著拷贝数变异的基因。NSD3与FGFR1均位于LSCC核心的复发性扩增子上，但针对FGFR1的靶向疗法并未成功，暗示NSD3可能才是有效的治疗靶点。而最近的文章也表明NSD3可以介导染色质的变化，是LSCC发生的重要调节因子。

研究人员利用CAN、转录组、蛋白组及蛋白修饰组学（泛素化除外）的数据，进行了基于非负矩阵分解（NMF）的单组学和多组学无监督聚类分析，将LSCC分为B-I、EMT-E、Classic、I-S、和P-P-NMF共计5种亚型。EMT-E亚型为上皮向间质转化富集型（Epithelial to mesenchymal transition-enriched），显示出EMT、血管生成和肌生成途径的上调，具有黏液样组织特征和成纤维细胞浸润，并显著富集于Wnt信号途径（生物体生长发育重要途径，失调可能诱发肿瘤等疾病）。EMT和CAF（癌症相关成纤维细胞）类蛋白的一致高表达，以及成纤维细胞的高度增殖等迹象暗示CAF类蛋白在肿瘤上皮中的重要作用。

图3 LSCC的分子分型

B

修饰蛋白质组学间的cross-talk调节LSCC肿瘤代谢

研究人员基于乙酰化、泛素化和磷酸化修饰蛋白质组的数据，对LSCC中PTMs间cross-talk进行了进一步分析，发现肿瘤组织相较于NATs，其PGK1和PKM（均为糖酵解关键酶）上多个抑制位点乙酰化水平降低，相关调节蛋白磷酸化水平增加，酶活得到增强的PGK1和PKM会增强糖酵解代谢过程，促进肿瘤细胞生长。肿瘤组织中的TXN1（氧化还原调节因子）表达量增加同时泛素化水平降低，这在Classic亚型中极为显著，同时伴随着其激活子TXNRD1的表达量增加和抑制子TXNP的表达量降低，从而共同响应细胞快速生长带来的肿瘤内部的氧化应激。

图4 LSCC修饰蛋白质组学间的cross-talk

C

筛选LSCC预后、诊断和治疗的生物标志物

基于肿瘤组织与NATs的蛋白质组学数据，研究人员发现了502个差异表达蛋白，利用TCGA LSCC数据库的数据检查了它们与总生存期（OS）或无病生存期（DFS）的关系，发现了4个与OS显著相关的基因以及15个与DFS显著相关的基因。敲低这些肿瘤生物标志物降低了16个LSCC细胞系的适应力，说明了这些蛋白在关键的细胞转化和增殖过程中的重要地位。此外，LSCC中27种激酶活性增强，包括MAPK14和已用作靶向药物的激酶（DCK、EGFR和SRC）。

该研究主要发现还包括：

1）除NSD3外，研究人员还发现了生存素、LSD1和EZH2等潜在的治疗靶点，并讨论了miR-205、TP73和SOX2作为治疗靶点的可能性；

2）针对CDK4/6抑制剂在临床上治疗有限的情况，研究人员发现Rb1的表达量和磷酸化水平会影响前者的疗效；

3）基于蛋白基因组学绘制LSCC免疫学全景图，研究人员发现部分肿瘤亚型对免疫治疗敏感，一定程度上解释了免疫疗法相对成功的原因。

图5 文章整体结果

03

科技君点睛

总体上来看，本文通过基因组、转录组和蛋白质组学技术，对LSCC（肺鳞状细胞癌）进行了多维立体的分析。首先对LSCC进行了相对细致的分子分型，有利于对LSCC不同亚型进行更精准的治疗；接着对目前LSCC已知靶点的靶向治疗效果不佳的原因进行了分析，并提供了更多可供选择的治疗靶点；最后通过深入的免疫学分析，为目前LSCC免疫疗法的进一步研究提供了基础。

本文从中心法则的三个维度：DNA、RNA和蛋白质，运用9种组学技术，对200多例肿瘤组织样品进行了全方位，多层次，宽领域的数据获取与分析，丰富的组学数据为之后的LSCC相关研究奠定了坚实的基础。

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