未分化多形性肉瘤的蛋白质组学景观分析

Proteomic landscape analysis of undifferentiated pleomorphic sarcoma

作者信息Biqiang Zheng, Yifei Lu, Bingnan Wang, Wenjun Chai, Mingxia Yan, Zhijian Song, Wangjun Yan
PMID41862993
发布时间2026-03
DOI10.1186/s13073-026-01626-w

实验完整度

包含80例肿瘤及28例癌旁组织的蛋白质组学分析、PDX模型体内药效验证、独立验证队列免疫组化验证及scRNA-seq整合分析,涵盖多层级证据。

主要模型

80例未分化多形性肉瘤肿瘤组织与28例癌旁肌肉组织 两个患者来源异种移植模型 75例独立验证队列的石蜡包埋肿瘤组织 未分化多形性肉瘤单细胞RNA测序数据

重点核对

80例肿瘤和28例癌旁组织的蛋白质组学分析 PRMT6抑制剂EPZ020411在两个PDX模型中的给药剂量(10 mg/kg)及肿瘤体积测量 独立验证队列中PRMT6、PAWR、CD163的免疫组化评分方法 复发组(n=41)与无复发组(n=34)的比较 肺转移组(n=37)与无转移组(n=38)的比较

摘要

背景:蛋白质是基因的动态下游产物,有望极大地增进对癌症生物学复杂性的理解。未分化多形性肉瘤是一种罕见疾病,其蛋白质组学景观尚未得到充分研究。方法:我们对80例未分化多形性肉瘤肿瘤组织和28例相应的癌旁非肿瘤肌肉组织进行了基于等压TMT的蛋白质组学分析。揭示了潜在的分子亚型、治疗靶点、局部复发和肺转移。进一步将之前的单细胞RNA测序数据与蛋白质组学整合,以表征与肺转移相关的特定细胞类型。结果:我们的分析揭示了未分化多形性肉瘤中失调的蛋白质目录。该未分化多形性肉瘤队列被分为三种分子亚型S-I、S-II和S-III。S-I的特征是剪接体相关蛋白和促肿瘤细胞因子的高表达,并与最低的总生存率相关。S-II的特征是免疫评分最高。S-III的基质评分最高,预后最好。基于蛋白质的疾病分类优于推荐的AJCC分期系统。PRMT6蛋白过表达,并与不良结局相关。在两个患者来源的异种移植模型中,PRMT6抑制剂显著抑制了肿瘤生长。对局部复发相关蛋白的分析显示,PAWR与未分化多形性肉瘤复发呈负相关。此外,CD163是肺转移的阴性预测标志物。结合scRNA-seq数据,CD163+巨噬细胞表现为吞噬表型,高表达特征性标志物(CD163、MRC1、MERTK和C1QB)。此外,与CD163-巨噬细胞相比,CD163+巨噬细胞在内吞、吞噬和溶酶体途径中富集。结论:我们的研究突显了蛋白质组学在表征未分化多形性肉瘤方面的效用,为理解其临床特征的生物学基础提供了框架,并为肉瘤研究中蛋白质组学驱动的精准医学新时代铺平了道路。

实验结论

提炼研究问题、关键发现与证据,快速把握文章的核心贡献。

研究问题
未分化多形性肉瘤的蛋白质组学特征及其与分子亚型、治疗靶点、局部复发和肺转移的关系。
核心机制
CD163+巨噬细胞表现为吞噬表型,高表达吞噬相关基因,并通过内吞、吞噬和溶酶体途径发挥作用,与肺转移风险降低相关。
主要证据
基于80例肿瘤和28例癌旁组织的TMT蛋白质组学分析鉴定出三种亚型,PDX模型证实PRMT6抑制剂效果,独立队列验证了PAWR和CD163的预测价值,scRNA-seq分析揭示CD163+巨噬细胞的吞噬功能。
研究意义
本研究提供了未分化多形性肉瘤的蛋白质组学资源,为理解其临床特征的生物学基础提供框架,并推动蛋白质组学驱动的肉瘤精准医学发展。

研究路径

按研究推进顺序梳理实验设计、验证步骤与关键观察。

1

蛋白质组学数据生成

获取未分化多形性肉瘤肿瘤和癌旁组织的蛋白质表达谱。

对80例肿瘤和28例癌旁组织进行TMT标记的LC-MS/MS分析,鉴定和定量蛋白质。

2

蛋白质组学亚型鉴定

确定未分化多形性肉瘤的蛋白质组学亚型。

对肿瘤样本的蛋白质数据进行共识聚类,并分析各亚型的信号通路、肿瘤微环境特征及预后关联。

3

PRMT6治疗靶点验证

验证PRMT6作为治疗靶点的潜力。

在PDX模型中评估PRMT6抑制剂EPZ020411的体内抗肿瘤效果。

4

局部复发相关蛋白分析

鉴定与局部复发相关的蛋白质。

比较复发组与无复发组的蛋白质表达,并进行功能富集分析,验证PAWR的表达差异。

5

肺转移相关蛋白分析

鉴定与肺转移相关的蛋白质。

比较肺转移组与无转移组的蛋白质表达,并进行KEGG富集分析,验证CD163的表达差异。

6

CD163+巨噬细胞功能解析

解析CD163+巨噬细胞的表型和功能。

整合scRNA-seq数据,分析CD163+巨噬细胞的标志基因表达、细胞间相互作用和功能富集。

研究方法

按研究目的归类文中使用的方法,便于定位所需技术。

产品清单

实验环节名称品牌货号
BCA蛋白定量试剂盒Thermo Fisher Scientific--
Microcon-30 kDa离心过滤器Millipore--
胰蛋白酶Promega--
C18 Sep-Pak柱Waters--
TMT标记试剂Thermo Scientific--
Easy-nLC 1200液相色谱系统Thermo Fisher Scientific--
Q Exactive HFX质谱仪Thermo Fisher Scientific--
Acclaim PepMap 100捕集柱Thermo Fisher Scientific--
EASY C18分析柱----
MaxQuant软件----
PRMT6抗体 (ab72205)Abcamab72205
PAWR抗体 (20688-1-AP)Proteintech20688-1-AP
CD163抗体 (ab182422)Abcamab182422
DLK1抗体 (10636-1-AP)Proteintech10636-1-AP
COL3A1抗体 (ab7778)Abcamab7778
EPZ020411----

关键环节

汇总复现实验时建议重点确认的条件及原文阅读提示。

环节核对要点
蛋白质组学样本
样本类型、数量、处理条件(液氮速冻、-80℃保存)
阅读提示:Methods中的Patients部分
蛋白质提取与消化
裂解缓冲液、超声条件、酶与蛋白比例(1:50)
阅读提示:Methods中的Protein extraction and digestion部分
TMT标记
标记试剂用量、内参样本设置、标记时间
阅读提示:Methods中的Tandem mass tag (TMT) 10-plex labeling部分
LC-MS/MS分析
色谱梯度、质谱参数(分辨率、AGC、碰撞能量等)
阅读提示:Methods中的Liquid chromatography-tandem mass spectrometry (LC-MS/MS) analysis部分
蛋白质鉴定与定量
数据库搜索参数、FDR阈值
阅读提示:Methods中的Protein identification and quantification部分
数据预处理
缺失值过滤标准、归一化方法、缺失值填补方法
阅读提示:Methods中的Data filtering, normalization, and missing value imputation部分
亚型鉴定
共识聚类参数,变异前25%蛋白质
阅读提示:Methods中的Proteomic subtype identification部分
PDX模型
给药剂量(10 mg/kg)、给药方式(皮下)、对照组(生理盐水)、肿瘤体积测量公式
阅读提示:Methods中的PDX model部分
免疫组化评分
染色评分标准(PRMT6、PAWR、CD163)
阅读提示:Methods中的Immunostaining assays部分
统计分析
统计检验方法、显著性阈值(P<0.05)
阅读提示:Methods中的Statistical analysis部分