本文和大家分享一篇发表于2024年12月《Advanced Science》的文章，题为“多维蛋白质组学景观揭示人脑肿瘤之间不同的激活通路”。该研究综合运用多种蛋白质组学技术，深入探索脑肿瘤的分子机制及其潜在生物标志物，为脑肿瘤的精准分型和个体化治疗提供了新的视角。

脑肿瘤主要分为两大类：原发性脑肿瘤（如胶质瘤）和继发性脑肿瘤（即脑转移瘤）。胶质瘤起源于脑实质，临床表现多样，常见局灶性神经功能缺损、癫痫发作或脑病等症状。脑转移瘤则由脑外恶性肿瘤细胞扩散至脑部所致，最常见的原发灶来源包括肺癌、黑色素瘤和乳腺癌。

目前，脑肿瘤的诊断主要依赖于MRI影像学检查，辅以组织病理学和分子分析以明确分型。治疗方式包括手术切除、放疗和化疗等，但由于肿瘤的侵袭性，完全根治仍具挑战。由于胶质瘤与脑转移瘤在临床表现和影像学特征上存在一定重叠，因此准确鉴别二者对制定合理治疗方案至关重要。本研究旨在利用多维蛋白质组学技术，揭示人脑转移瘤与胶质瘤之间差异激活的信号通路及其相关蛋白标志物，为临床诊断与治疗提供新的分子依据。

本研究采用综合性的多维蛋白质组学研究策略，整合了以下关键技术：

❶ DIA蛋白质组学——用于全面解析蛋白质表达谱

❷ DIA磷酸化蛋白质组学——用于检测蛋白质磷酸化修饰

❸ TMT标记定量蛋白质组学——用于糖蛋白质组的精确定量分析

❹ PRM靶向验证——用于候选生物标志物的验证

研究流程包括功能富集分析、蛋白相互作用网络构建、激酶-底物富集分析（KSEA）、加权基因共表达网络分析（WGCNA），并最终建立了基于血浆蛋白标志物的分类诊断模型。

图1 实验设计

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实验结果

通过对比两种肿瘤与其邻近正常组织，研究揭示了脑肿瘤的共有分子特征。功能富集分析显示，上调蛋白主要参与细胞外基质组织、中性粒细胞脱颗粒和VEGFA-VEGFR2血管生成信号通路；下调蛋白则富集于突触传导和L1CAM介导的神经相互作用通路，提示脑肿瘤发生过程中伴随正常神经功能的丧失。磷酸蛋白质组学分析鉴定出193个在两种肿瘤中一致性调节的磷酸化位点，其中NOP2和INA等关键蛋白在表达水平和磷酸化水平均表现出协同变化。

图2 脑肿瘤共性分子特征分析

（2）蛋白相互作用网络

构建的蛋白-磷酸蛋白相互作用网络共识别出六个功能簇，超过50%的蛋白存在磷酸化修饰变化，其中以中间丝细胞骨架合成网络的改变最为显著。NEFL和NEFM等神经丝蛋白与INA协同下调，可能参与肿瘤相关的神经侵袭过程。这些共性特征为进一步理解脑肿瘤的发生机制和开发泛脑癌治疗策略提供了重要线索。

图3 蛋白相互作用网络

通过对比两种脑瘤的蛋白质组学数据，研究发现PI3K-Akt信号通路上游激活模式存在根本差异。脑转移瘤主要激活黏着斑通路，涉及COL1A1、FN1、VTN等细胞外基质蛋白和FN1_T1642等磷酸位点，提示细胞黏附和基质重塑在转移过程中的关键作用。而胶质瘤则同时激活黏着斑、ErbB信号和趋化因子通路，显示出更复杂的信号网络，符合其原发性肿瘤多样化的生长需求。

图4 脑肿瘤差异通路分析

（4）激酶-底物富集分析（KSEA）

激酶-底物富集分析鉴定出115对激酶-底物关系，涉及8个显著激活的激酶。其中，脑转移瘤特异性激活PRKCE、RAF1和CSNK1A1，主要靶向角蛋白家族；胶质瘤则激活CAMK2G、GSK3A/B、MAPK8和MAP4K6，主要作用于微管相关蛋白。值得注意的是，靶向RAF1的药物索拉非尼已被证实可预防肾癌脑转移，这一发现为两种肿瘤的差异化精准治疗提供了潜在的分子靶点。

图5 激酶-底物富集分析

（5）WGCNA关联分析与临床验证

采用WGCNA方法，将2,269个差异蛋白和1,712个磷酸位点与临床参数进行关联分析，构建了13个功能模块。分析显示，脑转移瘤的Ki67增殖指数显著高于胶质瘤（55% vs 30%），进一步证实其强增殖特性。除传统免疫组化标志物外，研究还鉴定出8个与脑转移瘤高度相关的枢纽蛋白，包括METAP1和NSUN2等新发现的特异性蛋白。胶质瘤中仅发现一个关键磷酸化位点PRKCG_S330，由GSK3A特异性磷酸化，参与ErbB信号通路并调控PI3K-Akt通路。

图6 WGCNA关联分析与临床验证

（6）组织学标志物验证

IHC验证结果显示：TM9SF3在脑转移瘤中呈细胞质阳性表达，而在胶质瘤中表达较弱或缺失；NSUN2主要在多种脑转移瘤亚型的细胞核中表达，但在肾癌来源的转移瘤中几乎不表达，提示其可能与特定转移亚型相关；PKC在胶质瘤细胞质中表达，且在胶质母细胞瘤中表达水平较高，在星形细胞瘤中则较弱。上述结果验证了蛋白质组学发现的准确性，并为开发新型组织学诊断标志物及治疗靶点提供了候选分子。

图7 免疫组化验证

（7）多维数据整合分析

通过LFQ和TMT方法对血浆样本进行分析，并结合组织样本数据，研究发现55个蛋白在组织和血浆中共同失调，伴随26个磷酸化位点和15个糖肽的同步变化。其中，FN1（纤连蛋白）在所有数据集中均失调，其蛋白表达、磷酸化和糖基化修饰在患者中持续上调。网络分析显示，31个共失调蛋白（占56.36%）富集于MET激活的PTK2信号通路，PTK2即黏着斑激酶1，在细胞黏附调节中起关键作用。多维数据整合不仅验证了组织病变在循环系统中的反映，也为开发无创诊断方法奠定了理论基础。

图8 多维数据整合分析

（8）血浆生物标志物筛选和诊断模型构建

基于DeepPRM模型筛选出110种候选蛋白多肽，进一步构建不同组合的生物标志物模型。ROC曲线分析显示，训练集与验证集的AUC值均表现良好，模型具有较高的诊断准确率。所建立的三种生物标志物组合为临床提供了一种无创、快速、精准的鉴别诊断工具，有望推动脑肿瘤从影像学与病理学诊断向血液检测精准分型的转变。

图9 血浆生物标志物筛选和诊断模型构建

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结论

本研究通过多维蛋白质组学技术系统揭示了脑转移瘤与胶质瘤在分子层面的显著差异。两种肿瘤在蛋白表达谱与信号通路激活模式上存在本质区别，尤其在PI3K-Akt上游通路的激活机制上表现出明显的异质性。通过WGCNA分析，研究鉴定出多个新型蛋白及其磷酸化位点作为潜在组织学标志物，并整合多维数据发现FN1等关键蛋白在修饰层面的异常变化。最终构建的血浆蛋白标志物诊断模型，为临床脑肿瘤的无创鉴别诊断提供了有力工具。