《转》访上海生物信息技术研究中心副主任谢鹭教授：用蛋白质组学破译癌症密码

近日，在2019中德肿瘤液体活检及精准治疗双边论坛上，上海生物信息技术研究中心副主任谢鹭教授做了关于“多组学数据整合技术鉴定代谢生物标志物”的精彩报告。早在本世纪初，谢鹭教授就已投身蛋白质组学领域，从2007年起，她开始参与了北京蛋白质组学研究中心贺福初院士主导下的各类蛋白质组学领域研究课题，主要承担蛋白质质谱数据的生物信息学解读和分析工作。在会后的访谈中，谢鹭教授向我们道出了其从业多年的体会：“用蛋白质组学破译人类癌症密码，这着实是一件激动人心的事。”以下为访谈实录。

转化医学网：在2014年启动的中国人类蛋白质组计划中，您曾参与由秦钧教授负责的中国人类蛋白质国际合作课题，您的团队主要负责了哪些内容呢？

谢鹭教授： 上海生物信息中心于2014年参与了中国人类蛋白质组计划的两项子课题，主要负责蛋白质组学数据库及展示系统建设。在这期间我的团队升级更新了由我们原始开发的大型综合蛋白质翻译后修饰数据库SysPTM，以及肿瘤中表达异常的蛋白质分子数据库dbDEPC，新开发了用于磷酸化蛋白质组数据分析的数据库软件PhoSigNet，基于肽段质量的磷酸化位点查询和鉴定数据库软件PhoPepMass，并开发了对肿瘤蛋白质组学及其他组学数据的单组学分析和整合分析软件OmicsBean-Cancer，获得了一批软件著作权。同时，带着这些数据库和分析工具，2016年起我带领团队有幸参与了中国人类蛋白质组学计划中肝癌研究数据的生物信息学分析，与其他团队密切协作，在蛋白质组、磷酸化蛋白质组、转录组学数据分析和整合分析方面作了多方尝试解读工作。在最终由贺福初院士、钱小红教授和樊嘉院士担任通讯作者的中国蛋白质组学领域里程牌式的Nature正刊文章“Proteomics identifies therapeutic targets of early-stage hepatocellular carcinoma”中起到了生物信息学支持的作用。这也是我多年从事蛋白质组学生物信息分析工作的一项应用性成果。

转化医学网：组学技术在不断推陈出新，那么，目前蛋白质组学研究的主流方法有哪些？各有什么优缺点？

谢鹭教授：以往，二维凝胶电泳、MALDI-TOF质谱、LC-MS、酵母双杂交系统（这个是做相互作用的）等都曾是蛋白质组学研究方法的主流技术。不过，目前蛋白质组学研究的主流方法我认为主要是UPLC和高分辨的质谱联用技术，当然蛋白质芯片技术也可以作为重要蛋白质或相互作用蛋白质的验证和筛选的一个技术。在每一类下又有很多细分类，如高分辨质谱有很多种类，包括不同的串级模式，碎裂模式，涉及的定量方法也有很多种类，包括无标记定量和标记定量。不同的质谱仪和定量方法组合可以各有优缺点。如三重四级杆串联质谱在蛋白质的验证和定量方面能力比较突出，但是分辨力不够高，对于小分子、未知蛋白质鉴定还是有不足之处。无标记定量胜在简单易操作，但是对平行操作的条件要求比较严格，一般认为不如标记定量准确；而标记定量往往会增加操作步骤和需要额外的标记技巧。化学交联质谱技术能够研究蛋白质结构和相互作用，是结构生物学领域近年来非常值得关注的新技术。蛋白质芯片在从复杂样本（如血清血浆）中筛选和验证重要蛋白质和相互作用蛋白质方面有一定的优势，但在通量上和发现新标记物上则比不上质谱。因此实力较强的实验室会试图整合蛋白质芯片和质谱技术，实现对蛋白质组的深度鉴定和准确定量，和相应高通量验证。最后，目前蛋白质组主流的研究方法都离不开计算蛋白质组学的支持，必须同步有高质量的定性定量解读分析软件才能保证蛋白质组学数据产出的可信度。

转化医学网：从基因到蛋白，人类对生命的认识逐渐深入，在您看来，蛋白质组学和精准医疗的关系是怎样的？

谢鹭教授：从基因组到转录组到蛋白质组，遗传信息的传递是呈现放大效应并逐渐影响和表征表型的。基因最后的功能执行者是蛋白质，蛋白质的差异表达、修饰、相互作用等让复杂的信号传递网络实现精准的调控、反馈和补足等，保证了不同细胞和器官的表型和功能。因此蛋白质组学理论上应该是精准医疗不可或缺的环节。基于蛋白质组学发现的诊断或治疗干预的靶标分子往往可以参考直接已知药物应对，因为FDA批准的药物中大量是靶向蛋白质分子的。针对蛋白质分子开发诊断或治疗手段的方法也比较成熟。这样可以大大缩短从分子标记物到临床应用的时间。由于基因组和转录组检测技术更成熟稳定，精准医疗目前的应用大多还是在利用这两个组学，尤其是基因突变的检测和分子靶向药物的使用。不过国家精准医疗项目立项说明中明确了蛋白质组学数据的要求，随着数据的积累，蛋白质组学在精准医疗方面的应用应该会日渐显现，优秀的临床应用范例也会越来越多。当然，这方面也需要广大的蛋白质组学研究者和临床医生的共同推动。

转化医学网：您认为生物信息学在蛋白质组学研究中起到了什么样的作用，您对蛋白质组学数据分析以及蛋白质组学数据与其他组学数据的整合分析方面有什么建议?

谢鹭教授：如同其他组学，由于数据产出的通量和复杂度，生物信息学在蛋白质组学研究中也是非常重要的。比如在质谱数据产出的上游阶段，需要计算蛋白质组工作者针对不同质谱仪的离子化特征、肽段骨架的解离特征、定量方法的标记特征、修饰状态等开发相应的蛋白质鉴定和定量软件；在蛋白质功能分析的下游阶段，需要生物信息学对蛋白质的结构、理化特性、修饰特征、相互作用和信号传递过程进行详细解读，才能更好地对其进行作用机制研究。目前各阶段已经有比较成熟的软件工具，蛋白质组学数据分析可以直接使用，但在开发比较新型的蛋白质组学研究方法时，仍然需要“干、湿结合”，即实验人员与生信人员同步开发。由于蛋白质组学数据在产出覆盖度和精度方面相对独立，蛋白质组学数据与其他组学数据的直接整合并不容易实现，硬性整合反倒容易丧失蛋白质组学数据的优势。进行一些联合分析是可行的，比如比较蛋白质组层面的亚型分类与其他层次分类的分子特征；在信号通路的上下游上考察分子改变发生的组学数据层次，以此梳理调控改变的因果关系；针对不同层次的分子改变考察靶标针对性药物的易获取性等。如果要实现蛋白质组学数据与基因组学数据的真正整合，则需要在蛋白质组学数据的产出阶段就考虑到针对基因组数据的哪类蛋白质产物，并采用相应的蛋白质种群富集、质谱鉴定技术及生物信息学分析方法。比如早期利用蛋白质基因组学策略进行基因组蛋白质编码事件的注释，以及近年利用蛋白质基因组学策略鉴定肿瘤突变的新抗原等，都是蛋白质组学与基因组学整合的应用范畴。

转化医学网：您认为目前蛋白质组学转化面临哪些难题？蛋白质组学研究离临床应用还有多远？

谢鹭教授：目前蛋白质组学转化面临的难题主要还是在技术瓶颈上。无论是基于质谱还是基于蛋白质芯片的蛋白质检测技术入门比较高，样本制备比较麻烦，操作要求高，而最关键的是各种检测的覆盖度还难以展示基因组翻译成的蛋白质组全貌，无论是在数量上还是种类上。在检测速度上也难以匹配基因组和转录组。另外蛋白质组学数据的解读也比较困难。近年来得益于我国蛋白质组研究者、质谱工作者、相关企业的共同努力，蛋白质组在检测覆盖度、检测速度、生物信息学流程平台搭建上已经有了长足进步，但在技术转化上还没有达到能够更新换代甚至是迭代的程度。不过，令人欣喜的是，越来越多的三甲医院内，在放置测序仪的同时也开始放置质谱仪，这意味着蛋白质组学研究离临床已经很近，而在近距离研究的前提下，必将大大提速研究成果向临床的转化，可以说蛋白质组研究者期盼了多年的临床应用时代已然是前所未有地接近了。

编者语

在本次访谈中，谢鹭教授为我们详细地介绍了蛋白质组学的研究概况和应用前景，虽然临床应用尚需时日，但相信在谢鹭教授这样的研究者的努力下，那一天已经不远。

专家介绍

谢鹭教授

谢鹭，博士，研究员，博导。上海生物信息技术研究中心副主任。中南大学湘雅医学院 医学博士，美国范德堡大学博士后。曾负责国家精准医学重点研究计划、973、863、传染病科技重大专项、国家自然科学基金、中国人类蛋白质国际合作等多项课题。国内外已发表学术论文超过120 篇。曾获上海市自然科学一等奖，湖南省科技进步二等奖等。上海市先进工作者。上海市生物信息学会理事，中国生物化学与分子生物学会蛋白质组学专业委员会委员，中国医学生物技术协会基因检测分会委员。 研究背景：医学、实验肿瘤学；蛋白质组学；生物信息学。研究方向：蛋白质功能研究涉及 定位、定量、翻译后修饰到相互作用；转化医学研究主要从事各遗传信息水平分子标记物筛选、临床预后疗效等预测模型建立；近两年研究方向融合于精准医学领域，从事多组学整合分析、药物注释、疾病模型建立等，全面推进精准医学生物信息研发平台的搭建。总的宗旨是利用生物信息学手段为临床应用转化提供理论基础和软件工具。

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