大规模的癌症蛋白质组学研究型蛋白质蛋白质变化响应药物治疗方法

数据集有助于理解治疗耐药性并确定有效的联合治疗

MD安德森新闻发布于2020年11月05日

通过大规模分析德克萨斯大学癌细胞系中癌细胞系中的药物治疗的反应响应药物治疗乐动体育LDsports中国MD安德森癌症中心已经产生了一个宝贵的资源，以帮助预测药物敏感性，了解治疗耐药机制和确定最佳的联合治疗策略。

他们今天发表的调查结果癌症细胞在用168种不同的化合物处理后，包括在超过300种细胞系中超过200个临床相关蛋白质的表达变化，使其成为蛋白质对癌细胞系中药物治疗的最大数据集。

“我们已经看到了许多扰动研究，看看药物治疗或Crispr-介导的变化后看待基因表达的变化，但在蛋白质组学剖析方面存在显着差距，”高级作者汉亮，博士。，教授生物信息学与计算生物学．“我们希望通过分析主要治疗靶蛋白的变化来填补这一空白，这在耐药性和药物组合设计方面提供了很多见解。”

扰动生物学措施如何如何患癌细胞，例如癌细胞，响应各种刺激。这些类型的实验已经证明可用于在系统级别建模和理解响应，解释为梁。为了思考蛋白扰动，研究人员使用称为反向相蛋白阵列（RPPA）的技术，其能够快乐动体育LDsports中国速定量分析选择的蛋白质组。在基线和治疗后测量蛋白质水平，通常在多个时间点。

该研究评估了针对319种常用的、特征明确的癌细胞系的多种信号通路和细胞过程的药物，这些癌细胞系来自多种癌症类型，包括乳腺癌、卵巢癌、子宫癌、皮肤癌、前列腺癌和血液癌。

研究人员并没有分析所有可能的药物-细胞系组合，而是专注于那些最有可能与该领域相关的组合。乐动体育LDsports中国他们总共生成了15,492个样本的RPPA概况，其中包括11,884个药物处理样本和3,608个对照样本。数据具有较高的可重复性，并经多个独立途径验证。

从这些分析中获得的数据为药物反应或耐药性的机制提供了重要的见解，突出了在给定药物治疗后被激活或抑制的信号通路。此外，梁解释说，有基线和治疗后蛋白水平的数据在建模预测额外药物的敏感性方面更有用。

研究人员乐动体育LDsports中国还构建了一个全面的蛋白质-药物连接图，以可视化反应，并更好地研究不同蛋白质和信号通路之间的关系。这些图谱显示了与特定药物相比，哪些蛋白质发生了显著变化，哪些药物产生了类似的反应，哪些蛋白质看到了类似的变化模式。研究这些复杂的关系可以揭示未知的联系，并指出潜在有效的治疗组合。

“通过这个数据集，人们可以立即看到给定药物的后果，包括干扰途径和适应性反应，这可以帮助确定最佳的药物组合，”梁说。“随着我们继续努力扩大数据，我们认为这将是研究人员进行药物机制研究的一个有价值的起点。”乐动体育LDsports中国

蛋白质响应数据可公开可用于数据门户中的研究人员，其提供了用于可视化和下载数据的各种方法。乐动体育LDsports中国

虽然该研究仅包括癌症类型的子集，但研究人员希望将来继续加入数据集。乐动体育LDsports中国在长期来看，研究小组预期基线和后续治疗的蛋白乐动体育LDsports中国质组学分析可能是临床试验中的有用工具，以更好地遵循患者治疗反应并优化治疗策略。

这项研究是由美国国立卫生研究院（U01CA168394，U24CA143883，U54HG008100，P50CA098258，P50CA217685，U24CA209851，U01CA217842，P50CA221703，U24CA210950，U24CA210949，R50CA221675，UL1TR003167和P30CA016672），该仪博士和谢尔登阿德尔森G.医学研究支持乐动体育LDsports中国基金会，苏珊G. Komen，卵巢癌研究基金会，乳腺癌研究基金会，洛林戴尔生物信息学为个性化癌乐动体育LDsports中国症医学计划，国防部（W81XWH-16-1-0237），癌症预防与研究德克萨斯州（RP170593，RP170593，RP160015和RP170640），卵巢癌研究联盟，癌症信息学的创新基金，以及国家癌症学院的癌症乐动体育LDsports中国基因组学癌症目标发现和发展办公室（CTD²） 倡议。

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