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6月24日，复旦大学高强和贝勒医学院章冰共同通讯在期刊《Cell》上在线发表题为“Pan-cancer proteogenomics expands the landscape of therapeutic targets”的研究论文，在这项研究中，研究人员将该数据集与其他公共数据集集成在一起，以阐明癌症治疗的蛋白质靶点。研究分析提供了对现有癌症药物靶点的见解，并系统地确定了药物再利用或开发的候选新靶点。这些包括过表达和过度激活的蛋白质依赖性、与肿瘤抑制基因（TSGs）丢失相关的蛋白质依赖性，以及推定的新抗原和肿瘤相关抗原。

https://www.cell.com/cell/fulltext/S0092-8674(24)00583-X

研究背景

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下一代测序彻底改变了癌症研究，导致癌症基因组和转录组的深入表征，这极大地提高了对癌症生物学的理解。尽管取得了这些进展，但大多数癌症患者仍然接受放疗和化疗，这与显著的复发风险和毒性有关。包括小分子药物、单克隆抗体、抗体-药物偶联物(ADCs)、蛋白水解靶向嵌合分子(PROTACs)、抗体定向酶前药物治疗(ADEPTs)、癌症治疗疫苗、检查点抑制剂和T细胞治疗在内的靶向治疗有望实现更有效和精确的癌症治疗。因为蛋白质是这些治疗的主要靶标，也是癌症驱动基因和表观遗传畸变的功能效应子，蛋白质基因组学-即，基于无偏质谱(MS)的蛋白质组学与基因组学、表观基因组学和转录组学的整合为探索现有和未来的癌症治疗靶点提供了一个强大的框架。

临床蛋白质组学肿瘤分析联盟（CPTAC）已对1,000多个前瞻性收集的、未接受过治疗的原发肿瘤进行了蛋白质基因组学表征，这些肿瘤跨越10种癌症类型，其中许多具有匹配的正常邻近组织。CPTAC泛癌资源工作组已统一了10种癌症类型的所有组学数据，用于泛癌蛋白质基因组学研究。

研究发现

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研究人员将来自10种癌症类型的1,043名患者的临床蛋白质组学肿瘤分析联盟（CPTAC）蛋白质基因组学数据与其他公共数据集相结合，以确定潜在的治疗靶点。对2,863种可成药蛋白质的泛癌分析揭示了广泛的丰度范围，并确定了影响 mRNA-蛋白质相关性的生物学因素。整合来自肿瘤的蛋白质组学数据和来自细胞系的遗传筛选数据，可识别蛋白质过表达或过度激活驱动的成药依赖性，从而准确预测有效的药物靶点。合成致死性的蛋白质基因组学鉴定提供了一种靶向肿瘤抑制基因丢失的策略。结合蛋白质基因组学分析和MHC结合预测，将突变 KRAS 肽优先作为有前景的公共新抗原。共享肿瘤相关抗原的计算鉴定，然后进行实验确认，将肽指定为免疫治疗靶点。这些分析形成了用于伴随诊断、药物再利用和治疗开发的蛋白质和肽靶点的综合图景。

研究结论

 03 

综上所述，在这项研究中，研究人员将该数据集与其他公共数据集集成在一起，以阐明癌症治疗的蛋白质靶点。研究分析提供了对现有癌症药物靶点的见解，并系统地确定了药物再利用或开发的候选新靶点。这些包括过表达和过度激活的蛋白质依赖性、与肿瘤抑制基因（TSGs）丢失相关的蛋白质依赖性，以及推定的新抗原和肿瘤相关抗原。（转化医学网360zhyx.com）

参考资料：

https://www.cell.com/cell/fulltext/S0092-8674(24)00583-X

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