蛋白质组学在肺癌相关标志物挖掘中的应用

梁委军 覃世逆 袁天柱 戴盛明

蛋白质组学在肺癌相关标志物挖掘中的应用

梁委军 覃世逆 袁天柱 戴盛明

肺癌是全球发病率和死亡率最高的恶性肿瘤，其5年生存率仅为15%，但早期诊断出的肺癌患者5年生存率可达52%。缺乏早期诊断及有效治疗手段使得肺癌的死亡率很高。因此，寻找新的早期诊断和预后标志物为治疗打开新途径迫在眉睫。蛋白质组学技术具有足够的灵敏度，特异性和可重复性，它正成为肺癌生物标志物和治疗靶点研究的一个重要工具。本文就近年来肺癌的蛋白质组学研究进展包括肺癌的预防、早期诊断和治疗方法等进行综述。

肺癌；蛋白质组学；肿瘤标志物

中国的最新数据显示肺癌的发病率和死亡率高居各种癌症首位，2015年中国肺癌预估发病例数和死亡例数分别高达73.33万和61.02万［1］。肺癌起病隐匿，目前缺乏有效的筛查和早期诊断手段，当患者出现症状时入院诊断多为晚期，其预后较差，其总的5年生存率小于15%。如果较早的发现肺癌和及时手术的治疗，5年生存率能提高到52%［2］。因此，肺癌早期诊断标志物的发现有利于肺癌的诊断和治疗。

蛋白质组的研究内容为某细胞、组织或基因组特定时间段内所表达的全部蛋白质，蛋白质组学技术通常用于研究生物系统内特定时间或一定条件下蛋白质表达情况［3］。通过比较肺癌细胞组和正常细胞组的蛋白质表达的差异、分析差异蛋白的功能，能够间接揭示肺癌发病机制，有利于发现肺癌标志物，对肺癌的诊断、治疗及预后评价有重大作用。因此，本文对蛋白质组学在肺癌的发病机制、转移、早期诊断、治疗及预后评价等方面的研究进展作综述。

1 肺癌蛋白质组学

当抑癌基因功能减弱甚至消失或致癌基因功能增强时，肿瘤细胞得以繁殖。基因功能最终由蛋白功能表现。蛋白质组学通过研究差异蛋白的功能进而揭示肿瘤的发生发展机制。蛋白质组学尤其有利于寻找与肿瘤相关的癌蛋白、细胞周期调节因子和信号传导分子。蛋白质组学运用于以下肺癌研究中。

1.1 肺癌的发生发展

Zhang等［4］通过膜蛋白质组学研究肺腺癌和正常组织的蛋白之间的差异，对所得568个差异蛋白进行鉴定，其中257个蛋白表达上调和311个下调。生物信息学分析，这些蛋白质中有48%为膜蛋白或与膜功能相关。这为膜蛋白对肺癌发生发展的调控机制提供线索。该研究发现S100A14在低分化肺癌表达量低于其他分化程度的肺癌。S100A14是S100家族中的新成员，研究发现其与肝癌、胃癌等密切相关。

1.2 肺癌细胞转移

肺癌发生转移是肺癌患者治疗失败和死亡的主要原因。运用蛋白质组学寻找肺癌转移标志物，对阻断转移、寻找药物靶标有重大意义。众所周知，线粒体功能障碍与癌症进展相关。在一项研究中，通过对不同侵袭能力肺癌细胞系的线粒体进行蛋白质组学研究发现表皮生长受体（epidermal growth factor receptor，EGFR）在高侵袭性非小细胞肺癌（non-small cell lung cancer，NSCLC）细胞线粒体高度表达［5］。线粒体高表达表皮生长因子受体可调节线粒体动态增强肿瘤的侵袭和转移。研究发现线粒体表皮生长因子受体的表达量与肺癌患者的生存期呈负相关。斯钙素2（stanniocalcin-2，STC2）能参与调节钙、磷在肾运输，并在一些癌症中扮演多重角色。然而，其在肺癌中的作用和临床意义尚不清楚。Na等［6］研究STC2在肺癌细胞生长，转移和进展的作用，发现可作其为肺癌的生物标志物。这为肺癌转移的病理机制和相关的分子标记物研究提供线索。

1.3 肺癌早期诊断

由于肺癌早期比较隐匿，使得肺癌很难在早期的时候就能检出，当务之急为寻找肺癌早期诊断的生物标志物。蛋白质组学应运而生，通过比较正常细胞与癌细胞内蛋白质的表达，对有差异表达的蛋白质进行定性定量分析，筛选与肿瘤相关的生物标志物，再研究肺癌早期诊断试剂，这会极大提高肺癌5年生存率［7］。

Rostila等［8］对石棉导致的肺癌组织、石棉照射的正常组织、肺癌患者和吸烟的健康人的肺组织进行蛋白质组学研究，发现peroxiredoxin 1（PRX1）是一种新型的肺癌标记物。PRX1是一种过氧化物，主要分布于细胞质和细胞核中，广泛地参与细胞信号传导，尤其对癌症的发生具有重要的调节作用。血清中原肌球蛋白的过表达与石棉辐射相关，PRXl和PRX2的表达量和吸烟量成负相关，高表达的PRXl可能导致基因损伤。这个发现为肺癌和与石棉相关疾病的鉴定提供了新的方向。

Diamandis等［9］通过蛋白质组学得出3个肺癌潜在标志物：pentraxin-3（PTX3）、激肽释放酶11（KLKl1）和颗粒蛋白前体蛋白（progranulin）。通过203名肺癌患者、180例重度吸烟的高风险诱发肺癌者和43例非肺癌癌症患者的血清检测验证，PTX3的敏感性和特异性等指标已达到现已应用于临床的肺癌生物标记物水平。

Yu等［10］用鸟枪法蛋白质组学检测6例早期肺癌患者和5个健康人痰上清液中蛋白质表达情况，并通过Western印迹法和酶联免疫吸附试验（enzyme linked immunosorbent assay，ELISA）初步验证，烯醇化酶1（ENO1）可能是一个肺癌早期的肿瘤标志物。

Jin等［11］通过对小鼠肺癌模型内皮细胞和正常内皮细胞的蛋白质组学分析发现transgelin-2为肺癌的潜在标志物。transgelin-2是一个分子量为22kDa-25kDa的细胞骨架蛋白，研究发现其与临床肿瘤的发展、转移和神经浸润有关。外泌体（exosomes）为圆形单层膜结构，可由机体众多类型细胞释放到唾液、血浆、乳汁、尿液等体液当中。外泌体可携带多种蛋白质、mRNA、miRNA，参与细胞通讯、细胞迁移、血管新生和肿瘤细胞生长等过程。Clark等［12］的蛋白质组学研究数据显示exosomes参与非小细胞肺癌的进程，可以作为非小细胞肺癌的早期诊断标志物。

通过蛋白质组学研究的这些差异蛋白将可能作为肺癌早期诊断的靶向标记物，为肺癌的早期诊断提供借鉴和依据。

1.4 肺癌治疗

近20年来，肿瘤的药物治疗模式从单纯以细胞毒药物杀伤肿瘤逐步向靶向治疗发展，分子靶向药物日益成为肿瘤治疗的重要利器。蛋白质组学也为肺癌蛋白靶标的研究提供有利线索。

Wu等［13］通过同位素标记相对和绝对定量蛋白质组（iTRAQ）分析对黄绿青霉素治疗肺癌进行研究。在高重复性定量之后，对2 659个差异蛋白进行鉴定。生物信息学分析发现其中141种差异蛋白与葡萄糖代谢相关。实验结果提示黄绿青霉素可以减少糖酵解中间产物高分子的合成并抑制细胞增殖。通过应用蛋白质组学，了解药物体内代谢过程，这能进一步解释肺癌黄绿青霉素抑瘤效应。Liang等［14］通过蛋白质组学的分类，预测表皮生长因子受体酪氨酸激酶抑制剂治疗肺癌患者的效果，准确率达93%。

肿瘤细胞的放射敏感性是放疗失败的主要原因，因此找出是否含抗辐射基因对选择放疗与否至关重要。Yun等［15］分离了抗辐射H460细胞和辐射敏感H460肺癌细胞，使之暴露于辐射后，利用蛋白质组学分析，确定了8个蛋白质可能参与抗辐射相关的生物过程。值得注意的是，其中 4个基因：these-pai-2，nomo2，klc4和plod3还未有与辐射相关的报道。该研究结果表明，耐辐射基因的发现，为解决肺癌的耐放疗提供依据。

肿瘤细胞在治疗过程中获得的耐药性限制了放疗的临床疗效。抗辐射的非小细胞肺癌（NSCLC）细胞比辐射敏感的细胞存活率明显增加。通过比较蛋白质组学分析结果显示血浆纤溶酶原激活物抑制物-1（PAI-1）为抗辐射的关键分子［16］，它可作为细胞外信号触发细胞增强抗辐射能力。其过程为在辐射诱导的转录因子，包括p53，HIF-1α，和Smad3等的诱导下，癌细胞过量分泌PAI-1，抑制caspase-3的活性，从而获得抗辐射能力。该研究提示抑制PAI-1的分泌可以阻止敏感细胞获得抗辐射而达到治疗效果。

由此可见，蛋白质组学可在癌症治疗中提供更多的信息和线索。

1.5 肺癌预后评价

在一项研究中，研究者使用一个基于iTRAQ定量蛋白质组学分析并获取了6个候选蛋白，包括ERO1L，PABPC4，RCC1，RPS25，NARS 和 TARS，然后应用免疫组化和免疫印迹分析法进一步验证这6种蛋白的表达。与癌旁正常组织相比，这6个候选蛋白在癌组织中表达水平较高，且ERO1L和NARS水平与淋巴结转移呈正相关。另外，早期肺腺癌患者ERO1L过度表达与预后差呈正相关，它的过度表达提示肿瘤转移的风险更高预后更差。此研究提供了一个潜在的肺腺癌生物标志物的诊断及预后指标［17］。

据报道，血清C-反应蛋白水平升高，对肺癌患者有预后意义［18］。通过差异蛋白质组学分析法，分析肺癌患者或健康对照者血清中的C-反应蛋白的结合成分，进一步确定C-反应蛋白的结合组分为肺癌的预后标志物，并验证其预后价值［19］。研究组发现crp-saa升高水平与肺癌严重的临床特征显著相关。值得注意的是，在I-II期患者，只有crp-saa与生存率显著相关，而不是总SAA或C-反应蛋白。此外，单变量和多变量Cox分析也表明，只有crp-saa可作为早期肺癌患者的一个独立的预后标志物。crp-saa可能成为肺癌比总SAA或C-反应蛋白更好的预后指标，尤其是在早期患者。

2 总结

肺癌是最常见的恶性肿瘤之一，攻克肺癌一直是临床医学的热点与难点研究课题，近年在肿瘤的研究中，先有基因组学大放光彩，随后蛋白质组学应运而生，已日益成为肺癌研究的重要手段。本文对近年来蛋白质组学在肺癌临床研究中的进展进行综述，总结大量与肺癌的发病机制、转移、早期诊断及治疗相关的蛋白，如S100A14、STC2、PRX1、PTX3、ENO1、transgelin-2等。这些研究为肺癌的临床研究提供更多的依据。后基因组时代，蛋白质组学倍受人们的青睐，它不断的给我们指明研究道路，但在发展中也遇到一些问题，比如在蛋白质的分离纯化方面，尤其是低含量或难于用常规方法溶解分离的蛋白；另外蛋白质组学技术未有国际标准，出现各实验室结果不一。相信随着蛋白组技术的进一步发展及普及，它将继续在探索肺癌发病机制、转移、肺癌早期诊断、寻找有效的肺癌治疗靶点和研发治疗肺癌药物及预后评价等方面发挥巨大作用，蛋白质组学必将在后基因组时代为肺癌的防治中发挥更大的作用。

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The application of proteomics in lung cancer related biomarkers in data mining

LIANG Weijun，QIN Shini，YUAN Tianzhu，DAI Shengming
（Liuzhou Key Laboratory of Tumor Diseases and Prevention，Clinical Laboratory，Fourth Affiliated Hospital of Guangxi Medical University，Liuzhou，Guangxi，China，545005）

Lung cancer is the most common cause of cancer death over the world,with a 5-year survival rate of 15%，and with a 5-year survival rate of 85%by early diagnosis.The high mortality from lung cancer is due not only to the lack of early diagnosis but also to the lack of effective treatments.Therefore,there is an urgent need to find new markers for early diagnosis and prognosis that could serve to open novel therapeutic avenues.Having adequate sensitivity,specificity,and reproducibility,proteomics is becoming an important tool for the identification of biomarkers and therapeutic targets for lung cancer.In this article,the latest reports in proteomic studies of lung cancer will briefly introduced.It contains the identification of new diagnostic,prognostic,and predictive markers for lung cancer,using proteomics technologies.

Lung cancer;Proteomics;Tumor markers

广西柳州市科技局科技创新能力与条件建设资助项目（2014G020403）

广西医科大学第四附属医院医学检验科，柳州市肿瘤疾病与防治重点实验室，广西，柳州545005

戴盛明，E-mail：daishm@sina.com