The Proteogenomic Landscape of Curable Prostate Cancer

可治愈的前列腺癌的蛋白质组学前景

期刊：Cancer Cell；影响因子：26.602

发表单位：多伦多大学等 

导 读

    对肿瘤组织进行多级分析可以改善生物标志物的性能。来自多伦多大学和加州大学洛杉矶分校等的科学家创建了有史以来第一个中度风险的前列腺癌的完整蛋白质组学图谱资源，研究于2019年3月发表在《Cancer Cell》上。通过结合基因组、表观基因组、转录组学和蛋白质组学，研究人员表征了76例前列腺癌患者的肿瘤景观，并提供了一系列有关其癌症完整生物学的重要见解，包括：

（1）建立前列腺癌的基因组亚型的发现集中在五种蛋白质组学亚型上，它们本身与临床结果有关。

（2）发现ETS融合基因是前列腺肿瘤中最常见的突变，它以明显不同的方式干扰蛋白质组和转录组，特别是影响代谢途径。

（3）RNA丰度的发现仅解释了前列腺癌蛋白质水平变异的10％，但存在广泛的反式效应网络，这些网络会聚在特定的功能途径上。

（4）包含基因组和蛋白质组学特征的生物标志物的发现明显优于仅包含任一分子特征的生物标志物。

    一旦得到验证，该资源可能通过为医生和研究人员提供更精确的生物标记物来更有效地对患者进行分层，从而有助于改善局部前列腺癌患者的治疗。作者建议，前列腺癌蛋白质组受到基因组、表观基因组、转录组和转录后失调的复杂相互作用的影响，沿中心法则进行数据集成不仅可以提供更深的生物学见解，而且可以开发性能更强的多组份生物标志物。

摘 要

    基因组测序已鉴定出导致前列腺癌侵袭性的复发性突变，然而基因组、表观基因组和转录组失调对肿瘤蛋白质组的影响仍然知之甚少。本研究分析了76个局限性、中度风险的前列腺癌的基因组、表观基因组、转录组和蛋白质组。研究发现前列腺癌的基因组亚型集中在五种蛋白质组亚型上，具有不同的临床轨迹。ETS融合是前列腺肿瘤中最常见的变化，会影响蛋白质组和转录组中的不同基因和途径。整体上，mRNA丰度变化仅解释了蛋白质丰度变异性的约10％。将基因组或表观基因组特征与蛋白质组学特征相结合的预后生物标志物明显优于由单一数据类型组成的生物标志物。

强 调

局部前列腺癌的综合蛋白质组学分析；

整合中枢信条的各个层次（DNA→RNA→蛋白质）；

ETS融合对转录组和蛋白质组的影响不同；

结合基因组学和蛋白质组学可以提高生物标志物的性能。

研究概要

1    前列腺癌蛋白质组

    研究收集了76例临床患者，包括散发性、局限性和初治性中度前列腺癌，进行拷贝数畸变微阵列（CNA）、全基因组测序、甲基化的表观修饰、组蛋白H3K27Ac ChIP-Seq评估顺式调控元件、RNA-Seq和质谱分别对转录组和蛋白组的定量。为了解原发性局部前列腺癌的整体蛋白质组学模式，进行亚型分析确定了四类蛋白质簇（即P1、P2、P3和P4）和五类患者（即C1、C2、C3、C4和C5）亚组。蛋白质簇P1和P3富含免疫相关基因的产物，P2和P4中未检测到明显富集的途径。患者亚组C2和C3与生化复发率有关。基因组改变百分比（PGA）是侵略性疾病的生物标志物，与421种蛋白质丰度相关，包括参与Wnt信号传导的蛋白质FZD7和去泛素酶USP11。肿瘤大小与8种蛋白质相关，而侵袭性导管内癌/筛状结构亚病理的存在与7种蛋白质相关。

图1，前列腺癌的蛋白质组学景观。（A）研究概况显示该队列的临床特征（n = 76）以及具有全基因组测序、RNA测序、甲基化数据和CHiP-Seq数据的样本数量；（C）使用排名前25％的可变性最高的基因对76位患者聚类。临床变量显示在上方的热图中，下方热图为蛋白表达。

2    ETS基因融合与细胞迁移和脂质代谢有关

    对蛋白质组的最强影响之一是ETS基因融合体，这是前列腺癌中最常见的体细胞畸变。作者期望利用多种组学汇聚的方法，研究ETS融合基因在各个组学层面的影响变化。作者研究了与ETS基因融合状态显著相关的245个mRNA和68个蛋白，总体变化具有很好的相关性。对于某些单个基因，mRNA和蛋白质丰度差异很大。扩展到了甲基化水平分析组蛋白状态（H3K27Ac）和拷贝数变异，仅单基因ARHGDIB在蛋白质、mRNA、甲基化和乙酰化水平上与ETS基因融合相关。630个基因显示出与ETS基因融合相关的甲基化差异，124个基因显示出H3K27乙酰化差异。这些相互作用不能完全解释与ETS相关的蛋白质和mRNA之间的适度重叠，强调了转录组后调控因子的重要性。

    为了解RNA和蛋白质功能推断的相似性，作者分别在CNA、甲基化、H3K27Ac，RNA丰度和蛋白质丰度水平上对ETS融合相关基因进行途径分析，多种基因组机制可以将ETS相关的转录组与ETS相关的蛋白质组区分开。包括与羧酸代谢相关的基因在mRNA、蛋白质和甲基化水平上富集，证实了ERG融合与脂质代谢之间的联系。与ETS基因融合体相关的mRNA和蛋白质富集了与细胞内和细胞外囊泡相关的基因。mRNA水平上，细胞迁移、肌动蛋白结合和磷脂结合的富集，而蛋白质水平上溶酶体更丰富。

图2，ETS融合的转录组学和蛋白质组学。（A）具有ETS基因融合的样品与没有ETS基因融合的样品之间蛋白质和mRNA丰度的差异的比较；（B）蛋白质、mRNA、甲基化、H3K27Ac和拷贝数状态之间重叠的ETS基因融合相关基因的数目；（C）对与ETS基因融合相关的五组基因进行的途径富集分析。

3    基因组和转录组变化的顺式和反式作用

    前列腺癌是由拷贝数变异（CNA）而非单核苷酸变体驱动的肿瘤。CNA调控mRNA和蛋白质丰度的分析中，顺式和反式作用均显示RNA比蛋白质对CNA更相关。具有较大反式作用的基因包括CMAS（一种免疫相关基因）、ATAD1（一种与ATPase活性有关的基因）和MINPP1（一种已知与癌症有关的基因），它们在CNA和RNA水平上均与不良预后相关。并非所有基因都以相同的频率受CNA反式影响，突显了特定体细胞突变与随后的转录组和蛋白质组失调之间的相互联系。

图3，体细胞CNA的跨蛋白质组学效应。（C）热图显示每个CNA基因座的mRNA丰度差异的全局概览；（D）CMAS、ATAD1和MINPP1 mRNA和蛋白丰度的倍数变化。

4    前列腺癌的多层信息流

    作者计算了前列腺癌研究中五类分子数据之间的相互信息（MI），以量化从癌症基因组到蛋白质组的复杂信息流。CNA、甲基化状态与蛋白质的结合比与mRNA丰度的结合更为紧密。跨基因组区域的最高互信息位于H3K27Ac和RNA之间，而最低值介于CNA和甲基化之间，这可能表明表观基因组特征起着重要作用。为了确定生物分子对之间的调节关系是否可以区分基因的特定功能组，作者还通过共识聚类并确定了六个亚组。MI6亚组的特征在于具有较高CNA-H3K27Ac、CNA蛋白、CNA-RNA和CNA-甲基化关联的基因，并且富含与细胞对应激反应相关的基因，表明调控网络紧密。MI1带有具有强H3K27Ac-蛋白质、RNA-蛋白质和甲基化-蛋白质关联的基因，富含细胞外外泌体。关注前列腺癌中的已知癌症相关基因时，TGM2和AKT1的甲基化和蛋白质丰度之间检测到强烈的关联，NDRG3和PTEN的CNA均显示相对较高的百分比差异，KLK3 通常和RNA、蛋白质丰度或甲基化单变量相关。这些数据提供了信息从遗传、体细胞基因组、表观基因组和转录组流向蛋白质组的复杂方式的详细图谱。

图4，多组学数据的集成聚类。（A）每个数据类型对的归一化互信息（MI）的分布。（B）每个数据类型对的标准化互信息的共识聚类，并指示已知基因是否与所选途径相关。（E）KLK3的综合分布图，显示了76个样品中CNA状态和蛋白质、mRNA和甲基化丰度。

5    蛋白质丰度可能预测前列腺癌复发

    最后，为了评估蛋白质组学分析原发性前列腺肿瘤的潜在临床重要性，作者量化了具有明确治疗意义的局部治疗后每个基因与疾病复发的关联。将时间用于生化复发（BCR）作为结果，这反映了血清PSA水平的升高，这可能会触发挽救疗法的实施。使用Cox比例风险模型，评估了蛋白质丰度的危害比与来自mRNA丰度的危害比之间存在弱相关性，蛋白质的危害比动态范围比mRNA更广，表明复杂的调节回路、翻译失调、翻译后修饰或转录后过程参与了侵略性疾病的发展。

图5，蛋白质丰度可强有力地预测患者生存。（A）蛋白和RNA丰度确定的患者组中，使用Cox模型计算危险比。（B）PUS1为例的蛋白（实线）和mRNA（虚线）的Kaplan-Meier（KM）图，蛋白丰度的预测更有效。

讨 论

    本研究对局限性前列腺癌的蛋白基因组学表型进行了详细的阐述，实现了围绕中心法则进行的多种组学数据的整合分析，并利用信息学手段明确了前列腺癌中遗传信息的流动过程。本研究的许多结果，如基因组、转录组和蛋白组学结果的不一致性等对前列腺癌的基础和临床研究具有良好的指导意义。与其他数据类型相比，蛋白质组学生物标志物的临床潜力很高，多模式生物标志物的性能始终优于单个数据类型，突出应在多层面实现单个肿瘤中的准确分析。