蛋白质组学协助乳腺癌早发现
http://www.100md.com
2008年1月28日
乳腺癌是女性最常见的恶性肿瘤之一，近年迅速发展的一门新兴学科——蛋白质组学正在被广泛应用于肿瘤的早期诊断、判断预后、
预测治疗反应以及寻找生物标志物等研究方面。
蛋白质组学的含义
基因是遗传信息的携带者，蛋白质是生命功能的执行体。人类细胞内含有的蛋白质种类估计有100万～1000万种，目前研究者只测定了
其中一小部分蛋白质的序列。蛋白质组学是对特定细胞、组织或器官所包含的蛋白质的系统研究，是以基因组编码的所有蛋白为研究对象，从
细胞及整体水平上研究蛋白质的组成及其变化规律，从而深入认识有机体的各种生理和病理过程。肿瘤蛋白质组学是指对正常组织与疾病组织
(从癌前病变到肿瘤)之间差异表达的蛋白质的鉴定和定量分析。一个细胞由非疾病状态转变为肿瘤的过程中，细胞内蛋白质表达谱会发生一
, http://www.100md.com
系列显著的变化，使用蛋白质组分析技术能够从细胞整体水平上显示出这种变化，为寻找特异的肿瘤早期诊断生物标志物带来了希望。
蛋白质组学技术主要用于蛋白质的分离和鉴定。二维聚丙烯酰胺凝胶电泳、质谱技术和生物信息学是最常用的三大技术。蛋白质芯片
技术是一种高通量分析方法，具有高效、快捷等优点。探针蛋白点阵可特异地捕获样品中的靶蛋白并进行定性或定量分析。抗体芯片是蛋白质
芯片中的主要类型，也是蛋白质芯片中发展最快的芯片，而且在技术上已经日益成熟，逐渐走向工业化的生产阶段。在一次实验中就能够平行
地、高通量地同时比较几百种细胞中重要功能蛋白质的表达变化。
对乳腺癌诊断的意义
肿瘤标志物是肿瘤细胞区别于正常细胞的特征，其中包括基因和蛋白质。根据乳腺癌标志物的不同功能，主要分为早期诊断标志物和
, 百拇医药
预后标志物。最初被用做乳腺癌预后标志物的是雌激素受体α(ER-α)，在乳腺癌组织中50%～55%有ER-α表达。这一指标可以提示肿瘤
是否是激素依赖型，并预示肿瘤对内分泌治疗的敏感性。目前仅发现了一些有可能用于肿瘤诊断的蛋白标志物，在被用于临床早期诊断的常规
方法之前还需要进行大样本的验证。
蛋白质组模型分析主要是对蛋白质组模型进行分析而不是识别肿瘤生物标记物的来源。目前蛋白质组学研究主要集中在对乳腺导管原
位癌和浸润性导管癌进行研究。
导管原位癌(DCIS)是以乳腺输乳管和乳腺终末导管非侵袭性恶性上皮细胞增殖为特点的异形性疾病。随着乳腺X-线筛查技术的推广
应用，DCIS的检出率呈上升趋势，如果不予治疗，25%～50%的DCIS会发展成浸润性乳腺癌。采用蛋白质组学方法，研究人员发现在病变和正
, 百拇医药
常乳腺组织之间存在蛋白质表达数量和性质的差异。浸润性导管癌(IDCA)是最常见的乳腺癌。研究发现浸润性导管癌组织与正常乳腺组织相
比，至少有524种蛋白质丰度相差3倍以上。进一步分析发现凝溶胶蛋白、黏着斑蛋白等9种蛋白在IDCA与非肿瘤乳腺组织之间存在差异，但是不
同样本之间表达差异趋势不一致。与对照乳腺组织相比，左旋肌动蛋白(L-plastin)、锚定蛋白V和78kD葡萄糖调节蛋白(GRP78)在DCIS和
IDCA组织中均有过表达。上述发现提示DCIS和IDCA组织中蛋白质表达差异可能与乳腺癌的发生和肿瘤进展有关。
存在的问题和展望
蛋白质组技术仍有许多不足之处，因而许多重要蛋白质的信息可能会丢失。另一方面，蛋白质组学研究所获得的数据极其丰富，如何
验证、解释这些数据并将它们与其他已知数据进行整合是研究者面临的难题。建立标准化的数据分析方法和数理统计系统是蛋白质组学研究的
重要内容。目前，运用蛋白质组技术分离和鉴定肿瘤标志物的研究还处在初级阶段，那些被发现的新的肿瘤相关蛋白标志物还需进一步扩大样
本量，通过严格的对照来评价其有效性。当然，蛋白质组学的前景也是很好的，通过和基因组学研究数据结合，可以建立研究细胞分子通路的
数学模型。利用这一模型，研究者可以发现新的蛋白质、分子通路并预测一些未知的相互作用，后者有望帮助人们降低肿瘤的发生和死亡率。, 百拇医药
预测治疗反应以及寻找生物标志物等研究方面。
蛋白质组学的含义
基因是遗传信息的携带者，蛋白质是生命功能的执行体。人类细胞内含有的蛋白质种类估计有100万～1000万种，目前研究者只测定了
其中一小部分蛋白质的序列。蛋白质组学是对特定细胞、组织或器官所包含的蛋白质的系统研究，是以基因组编码的所有蛋白为研究对象，从
细胞及整体水平上研究蛋白质的组成及其变化规律，从而深入认识有机体的各种生理和病理过程。肿瘤蛋白质组学是指对正常组织与疾病组织
(从癌前病变到肿瘤)之间差异表达的蛋白质的鉴定和定量分析。一个细胞由非疾病状态转变为肿瘤的过程中，细胞内蛋白质表达谱会发生一
, http://www.100md.com
系列显著的变化，使用蛋白质组分析技术能够从细胞整体水平上显示出这种变化，为寻找特异的肿瘤早期诊断生物标志物带来了希望。
蛋白质组学技术主要用于蛋白质的分离和鉴定。二维聚丙烯酰胺凝胶电泳、质谱技术和生物信息学是最常用的三大技术。蛋白质芯片
技术是一种高通量分析方法，具有高效、快捷等优点。探针蛋白点阵可特异地捕获样品中的靶蛋白并进行定性或定量分析。抗体芯片是蛋白质
芯片中的主要类型，也是蛋白质芯片中发展最快的芯片，而且在技术上已经日益成熟，逐渐走向工业化的生产阶段。在一次实验中就能够平行
地、高通量地同时比较几百种细胞中重要功能蛋白质的表达变化。
对乳腺癌诊断的意义
肿瘤标志物是肿瘤细胞区别于正常细胞的特征，其中包括基因和蛋白质。根据乳腺癌标志物的不同功能，主要分为早期诊断标志物和
, 百拇医药
预后标志物。最初被用做乳腺癌预后标志物的是雌激素受体α(ER-α)，在乳腺癌组织中50%～55%有ER-α表达。这一指标可以提示肿瘤
是否是激素依赖型，并预示肿瘤对内分泌治疗的敏感性。目前仅发现了一些有可能用于肿瘤诊断的蛋白标志物，在被用于临床早期诊断的常规
方法之前还需要进行大样本的验证。
蛋白质组模型分析主要是对蛋白质组模型进行分析而不是识别肿瘤生物标记物的来源。目前蛋白质组学研究主要集中在对乳腺导管原
位癌和浸润性导管癌进行研究。
导管原位癌(DCIS)是以乳腺输乳管和乳腺终末导管非侵袭性恶性上皮细胞增殖为特点的异形性疾病。随着乳腺X-线筛查技术的推广
应用，DCIS的检出率呈上升趋势，如果不予治疗，25%～50%的DCIS会发展成浸润性乳腺癌。采用蛋白质组学方法，研究人员发现在病变和正
, 百拇医药
常乳腺组织之间存在蛋白质表达数量和性质的差异。浸润性导管癌(IDCA)是最常见的乳腺癌。研究发现浸润性导管癌组织与正常乳腺组织相
比，至少有524种蛋白质丰度相差3倍以上。进一步分析发现凝溶胶蛋白、黏着斑蛋白等9种蛋白在IDCA与非肿瘤乳腺组织之间存在差异，但是不
同样本之间表达差异趋势不一致。与对照乳腺组织相比，左旋肌动蛋白(L-plastin)、锚定蛋白V和78kD葡萄糖调节蛋白(GRP78)在DCIS和
IDCA组织中均有过表达。上述发现提示DCIS和IDCA组织中蛋白质表达差异可能与乳腺癌的发生和肿瘤进展有关。
存在的问题和展望
蛋白质组技术仍有许多不足之处，因而许多重要蛋白质的信息可能会丢失。另一方面，蛋白质组学研究所获得的数据极其丰富，如何
验证、解释这些数据并将它们与其他已知数据进行整合是研究者面临的难题。建立标准化的数据分析方法和数理统计系统是蛋白质组学研究的
重要内容。目前，运用蛋白质组技术分离和鉴定肿瘤标志物的研究还处在初级阶段，那些被发现的新的肿瘤相关蛋白标志物还需进一步扩大样
本量，通过严格的对照来评价其有效性。当然，蛋白质组学的前景也是很好的，通过和基因组学研究数据结合，可以建立研究细胞分子通路的
数学模型。利用这一模型，研究者可以发现新的蛋白质、分子通路并预测一些未知的相互作用，后者有望帮助人们降低肿瘤的发生和死亡率。, 百拇医药