景杰编者按：癌症的精准治疗一直是备受关注的研究领域之一。基于肿瘤基因组测序的方法为患者个体化选择治疗提供了可借鉴的指导信息，并的确延长了部分癌症患者的生命。然而通过在临床上的统计观察发现，真正能从基于肿瘤基因组的预测疗法中获益的患者仍然只占少数。

近年来的研究表明，相比于仅通过基因组分析，蛋白质组包含了更多基因组无法识别的新信息。这一观察引出了蛋白质基因组学的概念，综合两个维度的数据分析让我们能更全面地认识肿瘤，也给肿瘤未来的精准治疗提供了新的思路和方向。

近日，美国弗雷德哈钦森癌症研究中心Amanda Paulovich教授在国际专业学术期刊Nature Reviews Clinical Oncology 发表了

题为Clinical potential of mass spectrometry-based proteogenomics 的重磅综述，为当下蛋白基因组学在临床中（特别是癌症）的应用指明了更清晰的方向。在本文中，作者表示，蛋白质基因组学相对于当前基因组驱动的癌症临床表征方法更有实际的意义，并且阐述了当下实验室如何将基于靶向蛋白质组学检测方法结合到临床中，以促进实际的转化应用。

美国弗雷德哈钦森癌症研究中心成立于1975年，是世界领先的癌症研究机构之一，拥有一大批世界一流的学者和研究人员，包括3位诺贝尔生理及医学奖得主。Amanda Paulovich教授实验室在人类表型变异开展了卓有成效的研究。

文章的主要内容有

基因表达成蛋白质过程中的各种影响因素都会决定肿瘤的表型。基因下游的许多过程会影响蛋白质活性，因此对于肿瘤精准医学，除了确定肿瘤基因组序列，更重要的是定量蛋白质表达和蛋白质功能（图1）。例如，并非所有突变基因都稳定表达为蛋白质，基因表达为蛋白后通常会发生翻译后修饰进而影响功能。 因此，仅依赖基因组学分析的精准医学会让人们忽视很多重要的潜在信息。

图1. 基因组下游影响肿瘤表型的多个过程

在过去的十年中，基于质谱的鸟枪法（'shotgun'）蛋白质组学已经发展成为一种强大的技术，可以对复杂样品中的蛋白质组进行高通量检测和定量（图2）。

图2. 鸟枪法蛋白质组学

在鸟枪法蛋白质组学中，蛋白质通过酶解消化（通常使用胰蛋白酶）从而转化为肽。使用液相色谱分离肽，并通过电喷雾电离将其引入质谱仪。充分的分级分离或富集步骤可用于检测低丰度蛋白质和修饰信号。越来越成熟的技术体系为高通量蛋白质组分析提供了强大的工具。

蛋白基因组学将以鸟枪法为基础的高通量蛋白质组学和高通量测序技术相互融合，能够从蛋白质层面验证肿瘤相关的基因变化，在蛋白质组与修饰组的层面对肿瘤分型，为预后判断、个性化精准医疗提供新的指导。基因组和蛋白质组学数据整合可以以多种方式增强我们对癌症生物学和生物标志物以及药物靶标发现的认识（图3）。

图3. 整合的蛋白基因组学分析

靶向蛋白质组技术是分析蛋白质组数据中鉴定到的感兴趣的靶标，相比于传统的鸟枪法技术，靶向蛋白质组技术拥有鉴定目标明确、定量重复性好、检测灵敏度高等优点（图4）。

临床生物标志物有时需要在样品制备的过程中对目标信号进行富集，进而从有限的临床材料中获得足够的灵敏度以进行定量。富集的方法有多种比如基于物理化学或基于亲和力的方法。物理化学方法像针对磷酸化肽的金属亲和色谱法，而基于亲和力的方法通常使用针对特定序列或基序的抗体，比如识别酪氨酸磷酸化或泛素化修饰的泛抗体。

靶向蛋白质组技术（SRM/MRM,PRM）已经实现了很广泛的应用。该技术可用于多种生物样本，包括血清或血浆、尿液分泌物，冷冻组织，存档标本（福尔马林固定和石蜡包埋），永生化和原代细胞。靶向蛋白质组技术最吸引人的特点之一是分析开发的多功能性，例如其可用于定量和区分蛋白质的多种形式，包括isoform亚型、翻译后修饰和蛋白质变体等。

 图4. 基于质谱的靶向分析

总的来说，依赖于基因测序的肿瘤精准治疗虽然取得显著的研究和应用进展，但真正从中获益的肿瘤患者比例仍然非常有限。因此，人们需要更深入、更全面的认识来解析肿瘤的发生。当下蛋白质组学的迅速发展可以被用来注释基因组特征并提供基因组数据无法解析的信息，比如像翻译后修饰、表观遗传调控（二者都不是在基因水平上发生改变）。整合个人的基因组信息和蛋白质组数据也必将是精准医疗发展的新趋势。

基于MS的靶向分析在过去十年中在技术上已经日趋成熟，现在能够达到至少与FDA批准的免疫检测和其他基于亲和试剂检测相当的分析水平。这些检测手段搭起了候选生物标志物的发现和生物标志物验证之间的桥梁，并且已经开始逐步进入临床应用。基于MS的靶向分析以及蛋白表达、翻译后修饰等信息的真正价值只有通过临床试验才能被更好地体现，而这也将成为未来研究和应用转化的重要方向。

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参考文献：

Zhang, B., et al., 2018, Clinical potential of mass spectrometry-based proteogenomics. Nature Reviews Clinical Oncology.