导读
肺腺癌是世界范围内发病率和死亡率最高的恶性肿瘤之一，早期诊断和精准治疗对于改善患者预后至关重要。上海交通大学生命科学技术学院李婧课题组联合多家科研机构，于2020年7月9日在国际顶级学术期刊《细胞》（Cell）发表重要研究成果，首次系统性绘制了人类肺腺癌的蛋白质组全景图，揭示了中国人群肺腺癌的分子特征及其与病人预后的关联。上海交通大学生命科学技术学院生物信息学与生物统计学系李婧教授为共同通讯作者，上海交通大学博士生马一鸣为共同第一作者，课题组多名研究生参与了本项目联合攻关。研究过程中，大规模组学数据分析和分子亚型特征研究得到了“交我算”高性能计算平台的强力支持，为研究团队在组学数据整合与解析方面提供了强大计算力保障。
肺腺癌蛋白质组全景图绘制
肺癌是我国乃至全世界发病率和死亡率最高的恶性肿瘤。肺腺癌是非小细胞肺癌的主要病理类型，约占所有肺癌的一半。相比于其它肺癌病理类型，肺腺癌中非吸烟人群的比例明显偏高，发病机制复杂。肺腺癌的早发现、早诊断、早治疗对于改善患者的预后具有至关重要的意义。
蛋白质是所有生命功能的直接执行者，也几乎是所有药物的作用靶点。系统性研究细胞、组织等生物样本中所有蛋白质特征的学科，即蛋白质组学，已逐渐成为生物医学研究的核心内容之一。因此，全景绘制肺腺癌人群蛋白质分子图谱，对于肺腺癌病理机制的深入认识，疾病诊断生物标志物与药物治疗靶点的发现，以及实现更精准的肺腺癌分子分型和治疗方案的制定等具有重大科学意义。
作为非小细胞肺癌的主要病理类型，肺腺癌病理机制复杂，尤其在非吸烟人群中占比较高。蛋白质组学研究通过全面解析细胞和组织中的蛋白质特征，为揭示肺腺癌的病理机制、发现诊断标志物和治疗靶点提供了重要工具。李婧课题组联合多家科研机构，对103例临床肺腺癌和癌旁组织样本进行了深度蛋白质组学和磷酸化修饰谱分析，最终鉴定出11,119个蛋白质产物和22,564个磷酸化修饰位点，构建了中国人群肺腺癌的蛋白质分子图谱全景。
研究进一步整合临床信息与基因组特征数据，揭示了TP53和EGFR基因突变人群的蛋白质分子特征。这些发现不仅系统性描绘了肺腺癌的分子图谱，还识别出与病人预后密切相关的分子特征，填补了蛋白质层面研究的空白。
分子亚型划分与精准诊断
研究人员进一步利用蛋白质组表达谱数据将肺腺癌分为三个蛋白质组亚型（I型、II型、III型）。其中，I型与细胞代谢和肿瘤微环境密切相关，临床信息显示该型主要为临床早期人群，并且预后最为良好；III型与细胞稳态及增殖密切相关，其主要为临床中后期人群，呈现出肿瘤分化程度较低，基因突变负荷较高等特征，并且预后最差；II型则是I型和III型的过渡状态，这部分人群预后程度介于I型和III型之间。结合磷酸化修饰谱数据分析，此项研究还揭示不同亚型群体间激酶活性的特征，为肺腺癌的更精准分型和治疗提供依据。
为了进一步探索研究工作在肺腺癌临床诊断和治疗中的潜在应用价值，此研究还筛选到27个具有血清学检测价值的肺腺癌潜在预后标志物及若干个针对肺腺癌以及其特定突变亚型的潜在药物靶标。通过对代表性标志物HSP 90beta进行较大规模的独立人群的血浆样本确证，发现其蛋白质浓度与肺腺癌不良预后密切相关。这些研究结果为肺腺癌的病理机制解析、精准诊断及治疗提供了重要科学线索和理论支撑。
“交我算”平台助力组学大数据解析
该研究在蛋白质组学数据生成与解析过程中涉及大规模多维组学数据整合分析与复杂网络建模，得到了“交我算”高性能计算平台的支持。平台的强大算力使团队能够高效处理临床样本的深度蛋白质组学数据，完成从数据清洗到分子特征挖掘的全流程分析。同时，平台支持的并行计算能力加速了磷酸化修饰谱的多样性解析与分子亚型的模式识别，为研究团队揭示肺腺癌的关键分子机制提供了重要保障。
总结
该研究首次系统性绘制了人类肺腺癌的蛋白质组草图，揭示了中国人群肺腺癌的分子特征及其与预后的重要关联，为肺腺癌精准医疗提供了科学依据和重要资源。“交我算”高性能计算平台在数据处理与组学分析中的关键作用，不仅展示了先进计算技术在生命科学研究中的重要价值，也为更多高通量组学研究提供了示范。未来，随着研究的深入，蛋白质组学与临床信息的结合将推动肺腺癌诊断和治疗进入更加精准和高效的新时代。
论文链接：https://doi.org/10.1016/j.cell.2020.05.043
来源：上海交通大学生命科学技术学院