Em formação

17.5C: Proteômica do câncer - Biologia


OBJETIVOS DE APRENDIZADO

  • Explique as maneiras pelas quais a proteômica do câncer pode levar a melhores tratamentos

Genomas e proteomas de pacientes que sofrem de doenças específicas estão sendo estudados para entender a base genética das doenças. O conjunto mais proeminente de doenças sendo estudadas com abordagens proteômicas é o câncer. Abordagens proteômicas estão sendo usadas para melhorar o rastreamento e a detecção precoce do câncer, o que é alcançado pela identificação de proteínas cuja expressão é afetada pelo processo da doença.

Uma proteína individual que indica doença é chamada de biomarcador, enquanto um conjunto de proteínas com níveis de expressão alterados é chamado de assinatura de proteína. Para que um biomarcador ou assinatura de proteína seja útil como um candidato para o rastreamento precoce e detecção de um câncer, ele deve ser secretado em fluidos corporais (por exemplo, suor, sangue ou urina) de modo que rastreios em grande escala possam ser realizados em um local não forma invasiva. O problema atual com o uso de biomarcadores para a detecção precoce do câncer é a alta taxa de resultados falso-negativos. Um falso negativo é um resultado de teste incorreto que deveria ser positivo. Em outras palavras, muitos casos de câncer não são detectados, o que torna os biomarcadores não confiáveis. Alguns exemplos de biomarcadores de proteína usados ​​na detecção de câncer são CA-125 para câncer de ovário e PSA para câncer de próstata. As assinaturas de proteínas podem ser mais confiáveis ​​do que os biomarcadores para detectar células cancerosas.

A proteômica também está sendo usada para desenvolver planos de tratamento individualizados, que envolvem a previsão de se um indivíduo responderá ou não a medicamentos específicos e os efeitos colaterais que o indivíduo pode experimentar. Além disso, a proteômica pode ser usada para prever a possibilidade de recorrência da doença. O Instituto Nacional do Câncer desenvolveu programas para melhorar a detecção e o tratamento do câncer. O Clinical Proteomic Technologies for Cancer e a Early Detection Research Network são esforços para identificar assinaturas de proteínas específicas para diferentes tipos de câncer. O Programa de Proteômica Biomédica é projetado para identificar assinaturas de proteínas e desenvolver terapias eficazes para pacientes com câncer.

Pontos chave

  • A identificação das proteínas cuja expressão é afetada por processos de doença pode ser usada para melhorar o rastreamento e a detecção precoce do câncer.
  • Diferentes biomarcadores e assinaturas de proteínas estão sendo usados ​​para analisar cada tipo de câncer.
  • Um objetivo futuro da proteômica do câncer é ter um plano de tratamento personalizado para cada indivíduo.

Termos chave

  • biomarcador: uma substância usada como um indicador de um estado biológico, mais comumente uma doença

OCCPR: Um Líder em Proteômica e Proteogenômica do Câncer

A missão do Escritório de Pesquisa de Proteômica Clínica do Câncer (OCCPR) do NCI é melhorar a prevenção, a detecção precoce, o diagnóstico e o tratamento do câncer, melhorando a compreensão dos mecanismos moleculares do câncer, avançando a ciência e o desenvolvimento tecnológico do proteoma e do proteogenoma por meio de recursos da comunidade (dados e reagentes) e acelerar a tradução dos resultados moleculares para a clínica. Isso é alcançado por meio de programas apoiados pelo OCCPR, como o Clinical Proteomic Tumor Analysis Consortium (CPTAC), parcerias com agências federais e colaborações com organizações / instituições internacionais.

Consórcio Internacional de Proteogenoma do Câncer

Saiba mais sobre o ICPC e como o consórcio está quebrando silos para avançar na pesquisa do câncer proteogenômico em todo o mundo.


1.0 introdução

Em fevereiro de 2001, Natureza e Ciência publicou simultaneamente questões clássicas dedicadas aos resultados de sequenciamento e às primeiras aplicações biológicas do Projeto Genoma Humano, realizado pelas equipes de pesquisa dos setores público e privado [1, 2]. Cinco dias depois, a edição de 21 de fevereiro da The Financial Times apresentou o artigo mostrado na Figura 1 & # x0201cSearching for the Real Stuff of Life & # x0201d [3]. Observe que a dupla hélice foi movida para as sombras, fora do palco, enquanto a proteína globular robusta assumiu o centro do palco. O artigo se referia à enorme tarefa de & # x0201cdecifrar o conjunto de proteínas humanas & # x0201d, o proteoma, como & # x0201cBiotech & # x02019s Próximo Santo Graal & # x0201d.

& # x0201cProcurando as verdadeiras coisas da vida & # x0201d. Cartoon e história do Financial Times de Londres, p.14, 21 de fevereiro de 2001, mostrando o papel central do proteoma.

As Conferências de Siena estiveram na vanguarda do desenvolvimento do campo da proteômica, até mesmo a nomeação do campo com o termo sugerido por Marc Wilkins da Austrália em 1995. Nosso tema para esta 9ª Conferência é & # x0201cDe Genoma a Proteoma & # x0201d. Os motivadores gerais são estes:

As proteínas são as principais moléculas de ação das células

Proteínas e suas isoformas são dinâmicas

As proteínas desempenham papéis críticos na regulação gênica

Instrumentos modernos, reagentes e bioinformática facilitam a integração e modelagem de dados de várias plataformas & # x02018omics

As proteínas são os alvos principais das drogas e podem ser as próprias drogas, bem como biomarcadores para diagnóstico, prognóstico e resposta à terapia

Durante os últimos meses, houve vários relatórios de política científica importantes nos Estados Unidos que destacaram fortemente a proteômica:

Vidal, Chan, Gerstein, Mann, Omenn, Tagle, Sechi. O proteoma humano. Clinical Proteomics 2012 [4]. Este relatório do NIH Workshop on Human Proteomics enfatizou o interatoma e o caminho desde o candidato a biomarcador até o teste diagnóstico.

Hood, Omenn, Moritz, Aebersold, Yamamoto, Amos, Hunter-Cevera, Locascio. Tecnologias proteômicas, um grande desafio nas ciências da vida. Proteomics 2012 [5]. Este relatório do Workshop de Gaithersburg organizado pelo Instituto Nacional de Padrões e Tecnologia abordou o papel essencial da proteômica na realização dos objetivos do Projeto Genoma Humano, identificou desafios de desempenho e tecnologias emergentes de proteômica e mostrou aplicações para saúde, agricultura e nutrição, energia e meio ambiente e segurança nacional.

Escritório de Política de Ciência e Tecnologia. The National Bioeconomy Blueprint, abril de 2012 [6]. Três & # x0201c campos fundamentais & # x0201d para a próxima década foram destacados: biologia sintética, proteômica e biologia computacional.

Instituto de Medicina. Evolução do Translational Omics: lições aprendidas e caminho a seguir. Micheel, Nass, Omenn (eds). National Academy Press, março de 2012 [7]. Este relatório apresentou uma estrutura para as fases de descoberta, validação e utilidade clínica de desenvolvimento de testes de diagnóstico de múltiplos analitos. Fortes recomendações foram feitas para as responsabilidades de investigadores, diretores de laboratórios, instituições de pesquisa, financiadores, reguladores e periódicos.

O uso da proteômica na pesquisa de biomarcadores de câncer tem dois pontos de partida complementares. A primeira é traçar o perfil direto de amostras de tumor para diagnóstico e estratificação de pacientes, para prognóstico com ou sem terapias específicas e para pistas de mecanismos e biomarcadores circulantes. A segunda é traçar o perfil de proteínas no plasma sanguíneo para descobrir e validar biomarcadores para diagnósticos anteriores ou mais específicos e aplicar tais biomarcadores para prever a resposta ao tratamento e monitorar pacientes quanto à recorrência ou metástase do tumor.


Materiais e métodos

Amostras de plasma humano

Os perfis de proteínas plasmáticas foram coletados pelo Hoosier Oncology Group (HOG) (Indianapolis, IN, EUA). Cada amostra foi analisada em um único lote por espectrometria de massa. No estudo, foram coletadas 80 amostras de plasma (40 amostras coletadas de mulheres com câncer de mama e 40 de mulheres voluntárias saudáveis ​​que serviram como controles). Um conjunto de dados de validação independente de 80 amostras que contém 40 amostras coletadas de mulheres com diagnóstico de câncer de mama e 40 de mulheres voluntárias saudáveis ​​que serviram como controles foi coletado pelo Hoosier Oncology Group (HOG) (Indianápolis, IN, EUA) também e é comparável a o estudo da demografia e distribuição clínica dos estágios / subtipos do câncer de mama. Por exemplo, a maioria das pacientes envolvidas nos dois estudos foi diagnosticada com câncer de mama em estágio inicial (estágio I ou II), estava na faixa etária entre 40 e 65 anos e tinha tumor de tamanho médio de 2,2.

Identificação e quantificação de proteínas

Para a identificação de proteínas, os peptídeos trípticos foram analisados ​​usando espectrômetro de massa com armadilha de íons linear Thermo-Fisher Scientific (LTQ) acoplado a um sistema de HPLC Surveyor. Os peptídeos foram eluídos com um gradiente de 5 a 45% de acetonitrila desenvolvido ao longo de 120 minutos e os dados foram coletados no jogada Tripla modo (MS Scan, zoom scan e MS / MS scan). Os dados da lista de picos brutos adquiridos foram gerados por XCalibur (versão 2.0) usando parâmetros padrão e posteriormente analisados ​​pela identificação sem rótulo e algoritmo quantitativo usando parâmetros padrão descritos por Higgs et al [33]. As pesquisas no banco de dados MS foram realizadas contra o conjunto de dados de proteínas combinados do International Protein Index e o banco de dados de proteína humana NCBI-nr não redundante, que totalizou 22.180 registros de proteínas. Filtros de processamento de dados Carious para identificação de proteínas foram aplicados para manter apenas os peptídeos com a pontuação XCorr acima de 1,5 para peptídeos carregados individualmente, 2,5 para peptídeos duplamente carregados e 3,5 para peptídeos triplamente carregados. Essas pontuações XCorr foram definidas de acordo com uma análise discriminante linear semelhante à descrita em DTASelect (versão 2.0) para controlar a taxa de falsos positivos em níveis abaixo de 5%.

Para a quantificação da proteína, primeiro, todos os cromatogramas de íons extraídos (XICs) foram alinhados pelo tempo de retenção. Cada pico alinhado foi combinado por íon precursor, estado de carga, íons de fragmento de dados de MS / MS e tempo de retenção em uma janela de um minuto. Então, após o alinhamento, a área sob a curva (AUC) para cada pico alinhado individualmente de cada amostra foi medida, normalizada e comparada para abundância relativa - tudo conforme descrito em [33]. Aqui, um modelo linear misto generalizado a partir de ANOVA (Análise de Variância) individual foi usado para quantificar as intensidades da proteína. Em princípio, o modelo linear misto considera três tipos de efeitos ao derivar intensidades de proteína com base na média ponderada de intensidades de peptídeo normalizadas por quantil: 1) efeito de grupo, que se refere aos efeitos fixos não aleatórios causados ​​pelas condições experimentais ou tratamentos que estão sendo comparados 2) efeito de amostra, que se refere aos efeitos aleatórios (incluindo aqueles decorrentes de preparações de amostras) de amostras biológicas individuais dentro de um grupo 3) efeito replicar, que se refere aos efeitos aleatórios de injeções replicadas da mesma preparação de amostra.

Abordagem peptidômica para pesquisar novas isoforma de splicing alternativo em dados proteômicos

Nossa abordagem peptidômica para identificar novas isoformas de splicing alternativas em dados proteômicos inclui três etapas (Figura & # x200B (Figura 1): 1): 1) construir um banco de dados sintético de isoformas de splicing alternativas para experimentos de proteômica 2) identificação, caracterização de isoformas de splicing alternativas usando proteômica e 3) validação de isoforma de splicing alternativo.


Proteína cancerígena 'indestrutível' torna-se drogável, graças ao arbusto

Um químico da Purdue University encontrou uma maneira de sintetizar um composto para combater uma proteína do câncer que antes era "impossível de ser tratada", com benefícios em uma miríade de tipos de câncer.

Inspirado por um composto raro encontrado em um arbusto nativo da América do Norte, Mingji Dai, professor de química e cientista do Centro Universitário de Pesquisa do Câncer de Purdue, estudou o composto e descobriu uma maneira econômica e eficiente de sintetizá-lo em laboratório . O composto - curcusona D - tem potencial para ajudar a combater uma proteína encontrada em muitos tipos de câncer, incluindo algumas formas de câncer de mama, cérebro, colorretal, próstata, pulmão e fígado, entre outros. A proteína, apelidada de BRAT1, já havia sido considerada "impossível de ser tratada" por suas propriedades químicas. Em colaboração com o grupo de Alexander Adibekian no Scripps Research Institute, eles vincularam a curcusona D ao BRAT1 e validaram a curcusona D como o primeiro inibidor de BRAT1.

Curcusones são compostos que vêm de um arbusto chamado Jatropha curcas, também chamado de noz purga. Nativo das Américas, se espalhou para outros continentes, incluindo África e Ásia. A planta tem sido usada há muito tempo para propriedades medicinais - incluindo o tratamento de câncer - além de ser uma fonte barata de biodiesel.

Dai estava interessado nesta família de compostos - curcusone A, B, C e D.

"Ficamos muito interessados ​​na nova estrutura desses compostos", disse Dai. "Ficamos intrigados com sua função biológica, eles mostraram uma atividade anticâncer bastante potente e podem levar a novos mecanismos de combate ao câncer."

Os pesquisadores testaram os compostos em células de câncer de mama e descobriram que a curcusona D é extremamente eficaz em desligar as células cancerosas. A proteína que eles tinham como alvo, BRAT1, regula a resposta ao dano ao DNA e o reparo do DNA em células cancerosas. As células cancerosas crescem muito rápido e produzem uma grande quantidade de DNA. Se os cientistas podem danificar o DNA das células cancerosas e impedi-las de repará-lo, eles podem impedir o crescimento das células cancerosas.

"Nosso composto pode não apenas matar essas células cancerosas, mas também interromper sua migração", disse Dai. "Se pudermos evitar que o câncer crie metástases, o paciente pode viver mais tempo."

Impedir que o câncer se espalhe pelo corpo - metastatizando - é a chave para preservar a vida de um paciente com câncer. Uma vez que o câncer começa a migrar de seu órgão original para diferentes sistemas corporais, novos sintomas começam a se desenvolver, muitas vezes ameaçando a vida do paciente.

"Para matar células cancerosas e interromper a migração, existem outros compostos que fazem isso", disse Dai. "Mas, no que diz respeito à inibição da proteína BRAT1, não há outros compostos que possam fazer isso."

Dai e sua equipe acreditam que, por mais eficaz que a curcusona D seja por si só, pode ser ainda mais potente como parte de uma terapia combinada. Eles o testaram junto com um agente prejudicial ao DNA que já foi aprovado pela Food and Drug Administration e descobriram que essa terapia combinada é muito mais eficaz.

Uma dificuldade em estudar as curcusonas como potenciais tratamentos para o câncer é que, embora o arbusto de onde elas vêm seja comum e barato, é necessária uma grande quantidade de arbusto para produzir até mesmo uma pequena quantidade dos compostos. Mesmo assim, é difícil separar os compostos em que estavam interessados ​​do resto dos produtos químicos nas raízes do arbusto.

"Na natureza, a planta não produz muito desse composto", disse Dai. "Você precisaria de até 45 quilos das raízes secas da planta para obter cerca de um quarto de colher de chá da substância - um rendimento de 0,002%."

Esse pequeno rendimento é relevante para a produção, porque se for eficaz no tratamento do câncer, os farmacêuticos precisarão de muito mais. Além disso, ter um suprimento abundante dos compostos torna seu estudo mais fácil, rápido e barato.

"É por isso que uma nova síntese é tão importante", disse Dai. "Podemos usar a síntese para produzir mais compostos em uma forma mais pura para o estudo biológico, o que nos permite avançar no campo. A partir daí, podemos fazer análogos do composto para melhorar sua potência e diminuir o potencial de efeitos colaterais."

A próxima etapa será testar o composto para garantir que não seja tóxico para os humanos, algo sobre o qual os pesquisadores estão otimistas, já que o arbusto de onde veio foi usado como medicamento tradicional em várias culturas. Pesquisadores de outras entidades já se esforçaram para testar o composto nos cânceres que estudam, trazendo esperança para terapêuticas renovadas para o tratamento da doença.

"Muitos de nossos medicamentos contra o câncer de maior sucesso vieram da natureza", disse Dai. "Muitos dos frutos mais fáceis de alcançar, os compostos que são fáceis de isolar ou sintetizar, já foram selecionados e selecionados. Procuramos coisas em que ninguém pensou antes. Assim que tivermos a química, podemos construir o moléculas nas quais estamos interessados ​​e estudamos sua função biológica. "


Proteína chave para a capacidade de células cancerosas de se espalharem identificadas

Cientistas da U of G fizeram uma descoberta que pode reduzir a disseminação do câncer ao impedir uma proteína que une as células cancerosas e permite que elas invadam os tecidos.

O estudo inovador identificou uma proteína, conhecida como caderina-22, como um fator potencial na metástase do câncer, ou disseminação, e mostrou que impedi-la diminuiu a taxa de adesão e invasão das células cancerosas da mama e do cérebro em até 90 por cento.

"Cadherin-22 pode ser um marcador de prognóstico poderoso para estágios avançados de câncer e resultados de pacientes", disse o autor principal Prof. Jim Uniacke, Departamento de Biologia Molecular e Celular. "Se você puder encontrar um tratamento ou uma droga que possa bloquear a caderina-22, você pode impedir que as células cancerosas se movam, invadam e metastatizem."

Publicado no jornal Oncogene, o estudo analisa especificamente a hipóxia - condições de baixo teor de oxigênio - em tumores.

A maioria dos tumores cancerígenos sólidos que ultrapassaram o limite de seu suprimento de sangue e, portanto, são privados de oxigênio, são difíceis de tratar e as células internas são capazes de se espalhar rapidamente e causar o máximo de danos. Em mais de uma centena de amostras de tumor de pacientes com câncer de mama e cérebro, os pesquisadores descobriram que quanto mais hipóxico o tumor era, mais caderina-22 ele tinha.

Até agora, pouco se sabia sobre como as células cancerosas privadas de oxigênio se uniam e interagiam para se espalhar. Os pesquisadores da U of G descobriram que é precisamente sob condições de baixo oxigênio que as células cancerosas desencadeiam a produção de caderina-22, colocando em movimento um tipo de reforço de proteína que ajuda a unir as células, aumentando o movimento celular, a invasão e a provável metástase.

A caderina-22 está localizada na superfície das células, permitindo que as células cancerosas hipóxicas se unam e migrem coletivamente como um grupo, disse Uniacke.

Os cientistas sabem há décadas que a hipóxia desempenha um papel importante na metástase do crescimento do tumor e no mau resultado do paciente.

Estudando células de câncer de mama e cérebro em uma incubadora de hipóxia, Uniacke e sua equipe descobriram que a caderina-22 está envolvida neste processo para permitir a disseminação de células cancerosas.

"Descobrimos que quanto mais hipóxico um tumor, mais caderina-22 havia na área da hipóxia", disse ele. "Não apenas isso, mas quanto mais caderina-22 houver em um tumor, mais avançado será o estágio do câncer e pior será o prognóstico para os pacientes."

Para ambos os tipos de câncer, a equipe de pesquisa usou ferramentas moleculares para reduzir a quantidade de caderina-22. Eles colocaram as células cancerosas humanas na incubadora e reduziram o oxigênio a um nível comparável ao de um tumor. As células não se espalharam.

"Uma ferramenta muito poderosa e comum em laboratórios de biologia celular e molecular é que você pode remover uma proteína de uma célula e ver como essa célula se comporta sem ela", disse Uniacke. "Nós cultivamos nossas células cancerosas neste ambiente de muito baixo oxigênio e elas começam a se comportar como se estivessem dentro de um tumor de baixo oxigênio."

As descobertas oferecem informações vitais sobre como as células tumorais podem se tornar agressivas e se espalhar para outras partes do corpo.

"Como um tumor canceroso tem um suprimento sanguíneo insuficiente, ele não recebe o oxigênio adequado", disse Uniacke. "As células cancerosas precisam mudar seu comportamento, mudando as proteínas que sintetizam para tentar se adaptar a esses ambientes."

Níveis mais altos de hipóxia em um tumor estão fortemente ligados a baixas taxas de sobrevida em pacientes com câncer, disse ele, e os tumores hipóxicos costumam ser resistentes ao tratamento.


O recurso compartilhado de Bioinformática e Biologia de Sistemas fornece experiência e infraestrutura em projeto, análise e simulação de dados ômicos de alto rendimento para responder a questões biológicas subjacentes. O objetivo geral de nosso recurso compartilhado é o desenvolvimento de plataformas de bioinformática de próxima geração para apoiar pesquisas e descobertas baseadas em dados na Winship.

A missão do recurso compartilhado Bioinformática e Biologia de Sistemas (BiSB) é fornecer suporte para o projeto e análise de muitos ensaios de sequenciamento de próxima geração. Também oferecemos análises de ponta de dados de genômica, proteômica e imunológico de uma única célula. Entre os serviços, fornecemos análises secundárias e terciárias abrangentes, relatórios, visualização e interpretação de resultados para dados ômicos de alto rendimento. Oferecemos uma gama de análises downstream, como quantificação de expressão de mRNA e análise diferencial, descoberta de isoformas, detecção de fusão, edição de RNA, análise de variante / alelo, metilação, genotipagem e interação proteína-ácido nucleico. Colocamos ênfase especial no desenvolvimento contínuo de abordagens baseadas na biologia de sistemas para análise integrativa de dados genômicos, epigenômicos, proteômicos, metabolômicos, de imagem e clínicos. Vários de nossos pipelines de melhores práticas estão acessíveis online para pesquisadores Winship para análise de dados exploratória e de rotina. Nosso objetivo é fornecer a você a análise certa por meio de nossas melhores práticas e fluxos de trabalho baseados em dados.

Capacidades e serviços

Oferecemos análise bioinformática de tipos de dados de várias plataformas.

  • Análise de dados de perfil de célula única e núcleos
  • Análise de dados de perfil de célula única multi-dimensional e CyTOF
  • Análise de dados genômicos incluindo genoma completo (WGSeq), exoma completo (WESeq), RNA-Seq, miRNA-Seq, bissulfito de genoma completo (WGBS-Seq), sequenciamento profundo direcionado (painéis de genes), imunoprecipitação da cromatina (ChIP-Seq), transposase sequenciamento de cromatina acessível (ATAC-Seq) e Microarrays, SNP genotipagem, metilação, ensaios de nanostring.
  • Análise de dados de proteômica, microbioma e metabolômica.
  • Análise de repertório imunológico de alto rendimento
  • Análise de biologia de sistemas multiômicos integrados
  • Análise de via e rede funcional (incluindo IPA).
  • Análise complexa (previsão de biomarcadores diagnósticos e prognósticos, previsão de epítopos de células T & amp B).
  • Mineração de dados de bancos de dados genômicos de câncer públicos para validação
  • Desenvolvimento de abordagens analíticas para novos tipos de dados ômicos.
  • Consulta sobre projeto experimental, controle de qualidade e questões pós-sequenciamento.
  • Desenvolvimento de preditores usando algoritmos Bayesiano, Máquina de Vetor de Suporte (SVM), Redes Neurais Artificiais (ANN) e K-Vizinho Mais Próximo (KNN) para diagnóstico e prognóstico de doenças
  • Previsão de candidatos a imunoterapia

Software e Aplicativos

Oferecemos ferramentas de aplicação de bioinformática desenvolvidas para a pesquisa do câncer e destinadas a equipar os investigadores com ferramentas para permitir a mineração de dados eficiente para formular uma questão de pesquisa específica para, então, envolver recursos e outros na melhor forma de abordá-la.

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A pesquisa relatada nesta publicação foi apoiada em parte pelo recurso compartilhado Bioinformatics and Systems Biology do Winship Cancer Institute da Emory University e do NIH / NCI sob o número de prêmio P30CA138292. O conteúdo é de responsabilidade exclusiva dos autores e não representa necessariamente a opinião oficial do National Institutes of Health.


Proteogenômica identifica nova biologia no câncer de ovário e insights para diagnóstico e tratamento

29 de junho de 2016 - No que se acredita ser o maior estudo desse tipo, cientistas da Johns Hopkins University (JHU) e do Pacific Northwest National Laboratory (PNNL) lideraram um projeto colaborativo multi-institucional que examinou exaustivamente as coleções de proteínas nos tumores de 169 pacientes com câncer de ovário para identificar proteínas críticas expressas por seus tumores. Ao integrar suas descobertas sobre a coleta de proteínas (o proteoma) com informações já conhecidas sobre os dados genéticos dos tumores (o genoma), os pesquisadores relatam o potencial para novos insights sobre o progresso da forma mais maligna da doença. O trabalho, que detalha uma abordagem conhecida como proteogenômica, é publicado em 29 de junho de 2016, na edição online antecipada de Célula (http://www.cell.com/cell/home).

Os pesquisadores dizem que sua conquista ilustra o poder da combinação de dados genômicos e proteômicos ("proteogenômica") para produzir um quadro mais completo da biologia de um câncer que é responsável por três por cento de todos os cânceres em mulheres e é a quinta causa principal de mortes por câncer entre as mulheres nos Estados Unidos. Daniel W. Chan, professor de patologia e oncologia que liderou a equipe da Escola de Medicina da Universidade Johns Hopkins, disse: “Correlacionar nossos dados com resultados clínicos é o primeiro passo em direção à capacidade eventual de prever resultados que reflitam a sobrevida do paciente, com aplicações potenciais para medicina de precisão e novos alvos para intervenções farmacêuticas. Mas, assim como qualquer coisa na medicina, a validação clínica será um processo longo e rigoroso. ”

“Historicamente, o câncer tem sido visto como uma doença do genoma”, disse Karin Rodland, cientista-chefe de pesquisa biomédica que liderou a equipe do Pacific Northwest National Laboratory, um laboratório do Departamento de Energia dos EUA. “Mas esse genoma tem que se expressar em resultados funcionais, e é isso que os dados proteômicos acrescentam, porque as proteínas fazem o trabalho real do genoma.” Os autores afirmam que, com as descobertas, os pesquisadores esperam ser mais capazes de identificar os fatores biológicos que definem 70% das pacientes com câncer de ovário que sofrem da forma mais maligna de câncer de ovário, chamada de carcinoma seroso de alto grau. Atualmente, apenas um em cada seis pacientes viverá cinco ou mais anos além do diagnóstico.

O poder da colaboração
O trabalho baseia-se nos esforços de médicos, cientistas e pacientes que trabalharam juntos para entender o câncer de ovário. Os pesquisadores dizem que o esforço requer colaboração entre médicos e pacientes dispostos a participar de pesquisas para beneficiar outras pessoas com a doença ou mesmo prevenir que outros desenvolvam câncer. Sob a liderança do Instituto Nacional do Câncer, cientistas de todo o país trabalharam juntos para criar o Atlas do Genoma do Câncer (TCGA), um esforço colaborativo para mapear as mutações genéticas do câncer. A tarefa para câncer de ovário foi concluída em 2011. No estudo atual, as equipes PNNL e JHU estudaram cada uma subconjuntos de 169 amostras de tecido de carcinoma seroso de alto grau e acompanhando dados genômicos e clínicos extraídos desse estudo.

A equipe da Johns Hopkins selecionou inicialmente 122 das amostras com base na capacidade desses tumores de reparar DNA danificado - conhecido como deficiência de recombinação homóloga - e caracterizada por mudanças nos genes, incluindo BRCA1, BRCA2 e PTEN, mutações há muito ligadas ao aumento do risco e da gravidade do câncer. “Escolhemos examinar essas amostras porque os pacientes com alterações nesses genes já estão se beneficiando de um regime de medicamentos específico para câncer de mama, então, se pudéssemos encontrar mudanças semelhantes nos genomas e proteomas do câncer de ovário, esses pacientes provavelmente se beneficiariam do mesmo regime, ”Disse Chan, professor de patologia e oncologia do JHU. A equipe PNNL inicialmente selecionou 84 amostras com base no tempo de sobrevida geral do paciente. “Examinamos os dados dos pacientes sobreviventes mais curtos e dos pacientes sobreviventes mais longos, na esperança de identificar os fatores biológicos associados à sobrevida extremamente curta ou melhor do que a média, sobrevida mais longa”, disse Rodland.

Então, por meio de sua participação no Consórcio de Análise de Tumor Proteômica Clínica (CPTAC), outro programa do Instituto Nacional do Câncer que financiou ambas as equipes, os dois grupos combinaram seus esforços. Usando técnicas de medição e identificação de proteínas baseadas em espectrometria de massa, as equipes identificaram 9.600 proteínas em todos os tumores e buscaram o estudo de 3.586 proteínas comuns a todas as 169 amostras de tumor.

Além do genoma
Embora muitas pessoas estejam familiarizadas com o papel que nossos genes desempenham no desenvolvimento do câncer, os genes costumam ser apenas um ponto de partida, tanto para pacientes quanto para pesquisadores. Os genes são transcritos em RNA, o material genético que faz as proteínas, que são os cavalos de batalha das células. A atividade das proteínas varia dramaticamente, com muitas passando por mudanças que afetam seu impacto e interações com outras proteínas.

Uma análise detalhada da atividade das proteínas na biologia do câncer fornece aos pesquisadores uma visão sobre eventos moleculares específicos que, de outra forma, permaneceriam desconhecidos. Uma marca registrada do câncer, e particularmente do carcinoma seroso de alto grau, é quando as instruções genéticas dão errado. Uma forma é o aparecimento de mais cópias de certas regiões do genoma. Essas chamadas alterações no número de cópias podem levar a mudanças na abundância de proteínas. Quando os pesquisadores compararam regiões conhecidas de alterações no número de cópias, eles descobriram que partes dos cromossomos 2, 7, 20 e 22 levaram a mudanças na abundância de mais de 200 proteínas. Um estudo mais cuidadoso dessas 200 proteínas revelou que muitas estão envolvidas no movimento celular e na função do sistema imunológico, ambos processos implicados na progressão do câncer, disseram os pesquisadores.

“Adicionar as informações sobre o proteoma no topo do genoma fornece uma dimensão totalmente nova de informação que permitiu a descoberta de novos insights biológicos para o câncer de ovário, criando um recurso valioso que a comunidade científica pode usar para gerar novas hipóteses sobre a doença e como tratá-la ”, disse Rodland.

“O carcinoma seroso de alto grau é uma doença desafiadora, que requer cuidados clínicos complexos para alcançar a sobrevida em longo prazo. Este novo conhecimento nos dá novas direções para testar no laboratório e na clínica ”, disse o autor do estudo Douglas A. Levine, MD, diretor de oncologia ginecológica do Laura and Isaac Perlmutter Cancer Center do NYU Langone Medical Center. “Esta análise proteogenômica nos ajudará a melhorar os resultados dos pacientes e a qualidade de vidae. ”

Além de grandes equipes de cientistas do PNNL e da Johns Hopkins, os colaboradores incluíram colegas da Escola de Medicina da Universidade de Stanford, Escola de Medicina da Universidade de Vanderbilt, Universidade da Califórnia em San Diego, Escola de Medicina da Universidade de Nova York, Instituto Politécnico de Virgínia e Universidade Estadual, o Office of Cancer Clinical Proteomics Research do National Cancer Institute, bem como os investigadores do CPTAC.

Artigo citado: Integrated Proteogenomic Characterization of Human High-Grade Serous Ovary Cancer, Célula, 29 de junho de 2016, DOI: 10.1016 / j.cell.2016.05.069

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Interdisciplinary teams at Pacific Northwest National Laboratory address many of America's most pressing issues in energy, the environment and national security through advances in basic and applied science. Founded in 1965, PNNL employs 4,400 staff and has an annual budget of nearly $1 billion. It is managed by Battelle for the U.S. Department of Energy's Office of Science. For more information on PNNL, visit the PNNL News Center, or follow PNNL on Facebook, Google+, LinkedIn and Twitter.

About New York University Langone Medical Center
NYU Langone Medical Center, a world-class, patient-centered, integrated academic medical center, is one of the nation's premier centers for excellence in clinical care, biomedical research, and medical education. Part of NYU Langone is NYU School of Medicine, which since 1841 has trained thousands of physicians and scientists who have helped to shape the course of medical history, and the Laura and Isaac Perlmutter Cancer Center, a National Cancer Institute–designated cancer center. For more information, go to www.NYULangone.org, and interact with us on Facebook, Twitter, YouTube, Instagram, and Google+.

About Stanford University School of Medicine
A leader in the biomedical revolution, Stanford Medicine has a long tradition of leadership in pioneering research, creative teaching protocols and effective clinical therapies. Its close proximity to the resources of the university - including the Schools of Business, Law, Humanities and Sciences, and Engineering, its seamless relationship with its affiliated adult and children’s hospitals, and its ongoing associations with the entrepreneurial endeavors of Silicon Valley, make it uniquely positioned to accelerate the pace at which new knowledge is translated into tangible health benefits. For more information, go to http://med.stanford.edu.

About University of California at San Diego
The University of California San Diego is a student-centered, research-focused, service-oriented public institution that provides opportunity for all. Recognized as one of the top 15 research universities worldwide, a culture of collaboration sparks discoveries that advance society and drive economic impact. For more information, go to https://ucsd.edu.

About Vanderbilt University School of Medicine
Vanderbilt University School of Medicine trains leaders in medicine by providing the best faculty and physicians in the best learning environment for the best students in the world. It is known for its personal attention and its customized medical education. Its research program is the fastest growing in the United States. The mission of Vanderbilt University School of Medicine is to improve human health. For more information, go to https://medschool.vanderbilt.edu.

About Virginia Polytechnic Institute and State University
Virginia Tech takes a hands-on, engaging approach to education, preparing scholars to be leaders in their fields and communities. As the commonwealth’s most comprehensive university and its leading research institution, Virginia Tech offers 240 undergraduate and graduate degree programs to more than 31,000 students and manages a research portfolio of more than $513 million. For more information, go to http://www.vt.edu.

About National Cancer Institute’s CPTAC
The National Cancer Institute’s Clinical Proteomic Tumor Analysis Consortium (CPTAC) is a comprehensive and coordinated effort to accelerate the understanding of the molecular basis of cancer through the application of large-scale proteome and genome analysis technologies (proteogenomics) to different cancer types. CPTAC is composed of expertise in proteomics, genomics, cancer biology, oncology and clinical chemistry, while creating open community resources that are widely used by the cancer community.


Conclusão

In recent years, technological advances have provided better understanding of protein palmitoylation and myristoylation processes. Scientists and researchers are currently exploring the possibility of targeting protein lipidation as a paradigm for cancer therapy however, there are still some unanswered questions that requires attention. First, apart from DHHC enzymes, it is unclear if there are other enzymes capable of palmitoylating proteins. DHHC enzymes are membrane bound and localized in the ER, Golgi, and plasma membrane. However, there are other non-membrane-bound palmitoylated proteins roaming freely in cells. The recent discovery of LPCAT1, as a palmitoylating agent for histone K4, unveils the possibility of proteins functioning as non-conventional palmitoylation enzymes. Second, the degree of protein palmitoylation of a protein substrate is shown to be highly dependent on the expression and stability of DHHC enzymes as well as APTs, thus, adding further complexity of DHHC enzymes and APT network on palmitoylation. An example would be the DHHC16𠄽HHC6𠄺PT2 network observed in ER protein palmitoylation. This highlights that DHHC and APT are connected to maintain optimal cellular functions. Understanding the role of each player in this network can help explore and identify possible APTs as a target when a specific inhibitor against the corresponding DHHC is unavailable. Myristoylation process, in general, is less complicated compared with palmitoylation. The greatest concern in targeting myristoylation will be technical challenges that prevents identification of myristoylated proteins in tumor cells. Improved structural analyses and computational approaches are, thus, paramount to accurately identify the three-dimensional structure of myristoylated proteins or NMT for inhibitor development. Furthermore, thorough studies on its efficacy and cytotoxic effect are greatly warranted when exploring the possibility of using NMT inhibitor either as a single or combination therapies against cancers.


Visão geral

The Reverse Phase Protein Array (RPPA) Core provides investigators with a powerful, high‐throughput, quantitative, cost‐effective technology for functional proteomics studies. Furthermore, we provide centralized, standardized and quality-controlled services to investigators not only throughout MD Anderson, but around the world, as well as to several national consortia, including TCGA, CCLE and ICBP.

Advantages of RPPA and Functional Proteomics

The core has defined a set of standard lysates to be used in each array for quality control (QC) of data generation and analysis. A set of algorithm and custom software applications has been developed to improve quantification and quality control.

  • Cost effective: A high throughput approach concurrently tests and quantifies over 1000 samples on a signal slide.
  • Sensitive: Applicable to very small sample sizes (ng of protein lysates, detecting attomoles of aspecific protein), less than 10 cell equivalents. It detects and quantifies hundreds of different proteins at expression levels and modification status in 40 ug of cell lysates.
  • Quantitative: Recombinant protein/phosphopeptides enable absolute quantification of protein expression and modification levels.
  • Simple: Does not require direct labeling of the lysate sample.

Functional Proteomics

Studies of complex diseases such as cancer have shown that genetic alterations do not account for all of the causes of the disease. Changes in protein levels and structure have also been shown to play critical roles in tumor development and progression, which are not reflected by genetic changes. In cancers, several genetic and epigenetic changes are often required for development of the disease. Studying large-scale epigenetic changes such as protein phosphorylation or cleavage will greatly aid in understanding the causes and determining effective treatment of cancers and other complex diseases.

Our Unique Platform

MD Anderson's RPPA Core is a valuable resource to the scientific community due to its unique and continuous validation and quality control of all aspects of its RPPA Pipeline, including the below:

  • Serial dilutions of each sample to capture the linear antibody/antigen reaction for accurate data analysis
  • An ongoing and highly stringent antibody validation process to select and maintain only the highest quality antibodies used for RPPA analysis
  • An “anchor” of 48 unique cell lysates printed on every slide that serve as controls to develop Replicate-Based-Normalization used for quality control for data generation and analysis and RPPA data merging across different slides
  • A series of rigorous quality control processes developed, implemented, and optimized for our RPPA data analysis to provide reliable data to customers: algorithms of spatial correction, quality control of antibody probing, protein loading correction, replicate-based-normalization, and quality of antibody batches
  • An automated program for RPPA Pipeline processes implemented to reduce manual labor, human error, and customer turnaround
  • A set of algorithm and custom software applications developed to improve quantification and quality control

Method

RPPA represents an antibody‐based functional proteomic analysis for both tumor tissue and cultured cells. RPPA characterizes the basal protein expression and modification levels, growth factor‐ or ligand‐induced effects, and time‐resolved responses appropriate for systems biology analysis. It provides information to integrate the consequence of genetic aberrations in cancer, to validate therapeutic targets, to demonstrate on‐ and off‐target activity of drugs, and to evaluate drug pharmacodynamics.