01 — RPPA技术在肿瘤研究中的应用

　　RPPA技术背景

　　癌症基因组图谱(The Cancer Genome Atlas,TCGA)计划对于肿瘤的研究起到了重要的作用,但 为了更深入了解与疾病发生、发展直接相关的功能性蛋白组学的信息,基于RPPA技术的癌症蛋白组图谱 (The Cancer Protein Atlas,TCPA)计划应运而生。RPPA技术即是在这样的背景下产生的,RPPA代表了一种功能强大的功能性蛋白质组学方法,可以以经济有效,灵敏和高通量的方式在众多样本中获得数百种蛋白的表达和修饰水平。

　　RPPA技术原理及特点

　　反相蛋白微阵列(Reverse Phase Protein microArray , RPPA)技术是将大量的细胞&组织 裂解液等生物样品通过2470 Arrayer以微阵列斑点的形式打印到玻片基底上,然后用特异性的 一抗与之反应,再利用酶标二抗进行信号的放大,从而低成本、高灵敏、高通量的实现生物中多种靶蛋白表达及其磷酸化修饰水平的定量检测。

RPPA技术在肿瘤中的应用

　　01、肿瘤药物分子作用机制研究

　　通过使用ERK1/2抑制剂SCH772984和DMSO处理12种胰腺癌细胞系1h和 24h,检测160种蛋白表达情况发现了ERKi促进自噬的分子机制:

　　• 降低促进物质代谢的mTORC1通路活性

　　• 提高凋亡相关的AMPK通路活性

　　02、肿瘤治疗效果的分子层面评价

　　建立11种高级别胶质瘤模型分别不做处理和Tread低分割放疗,检测183个样本的89种生物标志物的变化,发现:

　　• EGFR、CHK和VCP可作为高级别胶质瘤放疗效果评价的生物标志物

　　槲皮素Q和衍生物Q-7P分别处理Jurkat细胞系,检测磷酸化蛋白、膜相 关激酶、凋亡和自噬标志物等27种蛋白表达量,发现:

　　• 与Q相比,Q-7P处理后的凋亡相关蛋白明显升高• 肿瘤激活相关的蛋白明显降低• 表明Q-7P比Q具有更高的抗癌活性

　　03、肿瘤分子分型

　　MD安德森(MDACC)263样本,癌症基因组组织(TCGA)组织462样本, RPPA分析163个蛋白的表达情况:

　　• 发现根据蛋白质组学特征,结直肠癌可以分为AB两个亚型

　　• 发现了基因组不能呈现的亚型与无复发生存率之间的关系

　　• 确定了8种具有预后重要性的关键生物标志物

　　04、肿瘤微环境

　　激光捕获微解剖(LCM)获取前列腺癌患者正常细胞及其邻近正常基质细胞, 肿瘤细胞及其邻近肿瘤基质细胞四个细胞群,RPPA检测这四个细胞群中的60余种蛋白的表达和修饰水平

　　• 发现肿瘤细胞和正常细胞,肿瘤基质细胞与正常基质细胞的蛋白表达差异

　　• 肿瘤邻近基质细胞中的IL-10, IL-1 β, IGF, MMP2具有很强的相关性

　　05、肿瘤治疗靶点发现

　　小分子PMA可诱导胶质细胞合成和分泌神经生长因子(NGF),从而延缓阿尔兹海 默病,但其信号转导机制并不清楚;不同剂量处理神经胶质细胞,监测不同时间 窗口(2/15/60/240min) 的130种蛋白,发现:

　　• 小分子PMA诱导的NGF合成和分泌,依赖于MAPK通路

　　• 监测细胞信号网络动态可以为AD的潜在治疗靶点的选择提供新思路