癌症，作为一种高度复杂的异质性疾病，其发病机制错综复杂，往往涉及多种基因突变和蛋白质表达的异常。尽管基因组学研究在近年来取得了突破性进展，但仅凭基因组数据难以全面揭示癌症的生物学全貌及其潜在的治疗靶点。蛋白质作为细胞功能的核心执行者，其表达和修饰状态直接反映了细胞的生理与病理变化。因此，深入的蛋白质组学研究对于癌症的诊断、治疗及预后评估具有不可估量的价值。
随着质谱技术的飞速发展，蛋白质组学研究已从单一癌种的局限性分析，逐步拓展至更宏观的泛癌研究领域。泛癌蛋白质组学通过系统分析多种癌症类型的蛋白质表达谱，旨在揭示不同癌症之间的共性与差异，为癌症的精准分类、早期诊断和个性化治疗开辟了新的视角。然而，当前多数泛癌蛋白质组学研究仍集中于少数几种癌症类型，缺乏对更广泛癌种的全面深入分析。
《Cancer Cell》重磅研究：泛癌蛋白质组图谱的突破性发现
近日，国际权威期刊《Cancer Cell》在线发表了一项题为“The pan-cancer proteome atlas, a mass spectrometry-based landscape for discovering tumor biology, biomarkers, and therapeutic targets”的最新研究成果。这项研究利用先进的高通量DIA-MS技术，成功构建了覆盖22种癌症的“Pan-Cancer Proteome Atlas”（TPCPA）。该图谱系统分析了不同癌种之间以及同种癌症内部的蛋白质表达特征，从而识别出多个具有泛癌或特异性潜力的蛋白质生物标志物、潜在治疗靶点和亚型分类器。尤其在结直肠癌的CMS亚型与免疫特征分析中，该研究展现出卓越的临床应用前景，并且其全部数据资源已通过在线平台对外开放，为全球科研人员提供了宝贵的参考。
揭示癌症共性与特异性：从蛋白质表达到潜在靶点
研究团队首先对所有样本进行了无监督聚类分析，结果清晰地显示样本主要依据癌症类型进行聚集，并且实体瘤与白血病之间存在明显的分离。通过单样本基因集富集分析（ssGSEA），研究进一步验证了已知的癌症生物学特征，例如前列腺癌中的雄激素反应、乳腺癌中的雌激素反应以及肝癌中的代谢特征。更令人振奋的是，研究还发现了一些特定肿瘤类型中高表达的E3泛素连接酶，这些酶有望成为未来蛋白质降解靶向治疗的潜在靶点，为抗癌药研发指明了新方向。
为了更深入地理解癌症的分子特征，研究团队运用了加权基因共表达网络分析（WGCNA），成功识别出13个与癌症生物学密切相关的蛋白质模块。这些模块涵盖了细胞黏附、免疫反应、代谢过程等多个关键方面。例如，模块5与结直肠癌的细胞黏附和糖基化过程紧密相关，而模块6则与热休克蛋白和线粒体功能相关。这些模块的发现不仅揭示了癌症的共性特征，也为特定癌症类型的诊断和靶向治疗提供了潜在的生物标志物和治疗靶点。
免疫浸润与精准诊断：临床应用前景广阔
在免疫浸润分析方面，研究团队利用ESTIMATE算法和ssGSEA深入分析了不同癌症类型的免疫细胞浸润情况。结果显示，白血病和黑色素瘤等癌症类型表现出较高的免疫细胞浸润水平，而前列腺癌、脑癌和卵巢癌则呈现较低的免疫细胞浸润。此外，研究还发现，结直肠癌的免疫亚型与共识分子亚型（CMS）之间存在显著关联，并且免疫亚型的预后价值可能优于CMS亚型，这对于结直肠癌的精准治疗具有重要指导意义。
为了进一步验证蛋白质组学数据在临床上的应用价值，研究团队构建了一个基于75种蛋白质的癌症类型分类器，该分类器能够准确区分17种实体瘤的来源。该分类器在多个独立的验证数据集上均表现出卓越的预测性能，为未知原发灶转移癌的诊断提供了全新的工具。此外，研究团队还开发了一个基于52种蛋白质的结直肠癌CMS亚型分类器，能够在蛋白质组学水平上精准预测CMS亚型，为结直肠癌的精准治疗提供了新的依据。
这项研究通过构建泛癌蛋白质组学图谱，系统地分析了22种癌症类型的蛋白质表达谱，不仅揭示了癌症的共性和特异性生物学特征，还为癌症的诊断和靶向治疗提供了潜在的生物标志物和治疗靶点。研究开发的癌症类型分类器和结直肠癌CMS亚型分类器在独立数据集上表现出良好的预测性能，为癌症的精准医学研究提供了新的工具和思路。未来，随着更多癌症类型的蛋白质组学数据积累和技术的进一步发展，蛋白质组学有望在癌症的早期诊断、个性化治疗和预后评估中发挥更大的作用。
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图 本研究模式图
原始出处：
Jaco C. Knol, et al. 2025. The pan-cancer proteome atlas, a mass spectrometry-based landscape for discovering tumor biology, biomarkers, and therapeutic targets. Cancer Cell.
