白血病研究人员图谱揭示疾病信号蛋白

在最初诊断后的5年内，只有四分之一的人被诊断为急性髓细胞白血病(AML)。为了提高存活率，德克萨斯大学圣安东尼奥分校(UTSA)和德克萨斯大学MD安德森癌症中心分校的研究人员创建了一个在线图谱，以识别和分类AML诊断中的蛋白质特征。

新的蛋白质分类将有助于研究人员和临床医生为这种发生在血液和骨髓中的侵袭性癌症患者推荐更好的治疗方法和个性化药物。这项突破性研究发表在最新一期《自然生物医学工程》杂志上。

研究人员Amina Qutub是UTSA生物医学工程系的副教授(他于2018年从莱斯大学加入UTSA)，肿瘤学家Steven M. Kornblau是犹他州MD安德森癌症中心白血病系的教授和执业临床医生，他们研究了AML引起的癌细胞中发生的遗传学、表观遗传学和环境多样性。分析了在MD安德森癌症中心获得的205例患者活检的蛋白质组学筛选。第一作者陈悦胡慧仪(当时是Qutub实验室的研究生，现在在优步技术公司工作)，科恩布劳和Qutub开发了一种新的计算方法，称为MetaGalaxy，用于对蛋白质的特征进行分类。根据细胞功能和途径，可分为154种不同的模式。

通过从血液和骨髓中的蛋白质表达开发每个白血病患者的定量图谱的独特镜头，而不仅仅是定性指标和遗传风险的标准镜头，Qutub，Kornblau和他们的研究合作者将能够更准确地将患者分为风险组，并更好地预测他们的治疗结果。

为了在蛋白质组学(蛋白质系统)的水平上更好地了解AML标记物，并与其他研究人员分享他们的工作成果，UTSA生物医学工程教授和她的团队，包括胡和学生Andrew Ligeralde(现加州大学伯克利分校)和Allie Raybon(来自UTSA生物医学工程系)，建立了一个名为白血病蛋白质组图谱的门户网站。该网站由Qutub和Kornblau团队根据世界各地临床合作者的意见设计而成，为肿瘤学家和癌症科学家提供了研究患者之间AML蛋白表达模式所需的工具。它还为世界各地的研究人员提供了新的白血病研究和新的计算工具的线索。

因为许多基因突变不能被靶向，所以这项研究中使用的蛋白质组学分析和靶标识别过程将加快治疗靶标的识别。它还推动研究人员根据患者独特的蛋白质特性，为他们开发个性化的联合治疗。

Qutub说，“急性髓细胞白血病是一种非常多样的癌症，通常被描述为一系列疾病而不是一种。”“为了破译在白血病患者血液和骨髓的蛋白质中发现的线索，我们开发了一种新的计算机分析方法——meta galaxy——来识别白血病的分子标记。这些迹象类似于星座指引恒星导航的方式：它们提供了白血病蛋白质变化的地图。我们的“签名”预测正在通过药物筛选进行实验测试，并可以通过蛋白质的合成操作“编程”到细胞中。将这项工作引入临床并影响患者护理的下一步是测试这些特征是否会导致白血病患者中观察到的侵袭性生长或对化疗的耐药性。同时，为了快速加速白血病的研究，促进治疗方法的寻找，我们在一个在线大纲中提供了一个标志，全世界的研究人员和肿瘤学家可以从资源、工具和研究结果中构建这个标志。

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