科学家揭示蛋白质如何驱动癌症生长

科学家揭示蛋白质如何驱动癌症生长在圣路易斯华盛顿大学医学院、麻省理工学院和哈佛大学布罗德研究所、杨百翰大学以及世界各地其他机构的领导下，临床蛋白质组肿瘤分析联合会对驱动癌症的关键蛋白质及其调控方式进行了研究。研究结果于8月14日发表在《细胞》（Cell）和《癌细胞》（CancerCell）杂志上的一组论文中。临床肿瘤蛋白质组学分析联合会由美国国立卫生研究院（NIH）国家癌症研究所资助。资深作者、华盛顿大学戴维-英格利希-史密斯医学特聘教授丁力博士说："在我们开发更好的癌症疗法的努力中，这种对驱动肿瘤生长的蛋白质的新分析是继癌症基因组测序之后的下一步。通过过去的癌细胞基因组测序工作，我们确定了近300个驱动癌症的基因。现在，我们正在研究这些癌基因所启动的机器的细节--实际导致细胞分裂失控的蛋白质及其调控网络。我们希望这项分析能成为癌症研究人员开发多种肿瘤类型新疗法的重要资源。"研究人员分析了涉及10种不同类型癌症的约1万个蛋白质，他们强调了大量数据在这类分析中的重要性；其中许多重要的癌症驱动蛋白在任何一种癌症中都很罕见，如果对肿瘤类型进行单独研究，就不可能发现这些蛋白。这项分析包括两种不同类型的肺癌以及结直肠癌、卵巢癌、肾癌、头颈癌、子宫癌、胰腺癌、乳腺癌和脑癌。丁力也是巴恩斯犹太医院和华盛顿大学医学院西特曼癌症中心的研究成员。他介绍谁哦"当我们对多种癌症类型进行综合分析时，我们就能提高检测导致癌症生长和扩散的重要蛋白质的能力。综合分析还能让我们找出驱动不同类型癌症的主要共同机制。"除了单个蛋白质的功能外，这些数据还能让研究人员了解蛋白质之间是如何相互作用来促进癌症生长的。如果两种蛋白质的水平相互关联--例如，当其中一种蛋白质的水平较高时，另一种蛋白质的水平也总是较高--这就表明这两种蛋白质是作为伙伴作用的。破坏这种相互作用可能是阻止肿瘤生长的一种有效方法。这些研究（包括丁和布罗德研究所的加德-格茨博士共同领导的一项研究）还揭示了通过化学改变蛋白质以改变其功能的不同方法。研究人员记录了这种化学变化--称为乙酰化和磷酸化的过程--如何改变DNA修复、改变免疫反应、改变DNA的折叠和包装方式，以及其他可能在癌症发生过程中发挥作用的重要分子变化。这项研究还揭示了免疫疗法的有效性。检查点抑制剂等免疫疗法通常对突变较多的癌症最有效，但即便如此，它们也并非对所有患者都有效。研究人员发现，大量突变并不总是导致异常蛋白质的大量存在，而异常蛋白质正是免疫系统攻击肿瘤的目标。丁说："对某些癌症来说，即使突变有可能产生肿瘤抗原，但如果没有异常蛋白表达或表达很少，这种突变就可能不是治疗的靶点。这可以解释为什么有些病人对免疫疗法没有反应，即使他们似乎应该对免疫疗法有反应。因此，我们的蛋白质组学调查涵盖了肿瘤抗原的表达谱，对于设计针对选定突变的新免疫疗法特别有用。"在另一项研究中，丁的团队确定了DNA甲基化模式，这是另一种能影响基因表达方式的化学变化。这种模式可能是癌症的关键驱动因素。在一项重要发现中，研究小组确定了在某些肿瘤类型中抑制免疫系统的分子开关。这组四项研究的最后一篇论文向更广泛的研究界提供了联盟使用的数据和分析资源。她说："总的来说，这种对多种癌症类型进行的彻底蛋白质组学和化学修饰分析--与我们长期积累的癌症基因组学知识相结合--提供了另一层信息，我们希望这些信息能帮助解答癌症是如何生长并设法躲避我们的许多最佳治疗方法的许多持续存在的问题。"...PC版：https://www.cnbeta.com.tw/articles/soft/1377313.htm手机版：https://m.cnbeta.com.tw/view/1377313.htm

揭开细胞动力源的秘密：科学家们揭开了线粒体的蛋白质图谱

揭开细胞动力源的秘密：科学家们揭开了线粒体的蛋白质图谱线粒体是细胞的"动力室"，在生物体的能量生产中发挥着关键作用，并参与各种代谢和信号过程。来自波恩大学医院和弗莱堡大学的研究人员现在已经对线粒体内的蛋白质组织有了系统的了解。线粒体的蛋白质图谱为进一步探索这些细胞动力源的功能奠定了重要基础，并对疾病的理解产生了影响。这项新研究最近发表在著名的《自然》杂志上。线粒体是细胞的重要组成部分，被一层双膜所包围，将它们与细胞的其他部分分开。它们产生维持这些活动所需的大部分能量。除了能量生产，线粒体在新陈代谢和信号传递中发挥着关键作用，作为炎症过程和程序性细胞死亡的表面。从线粒体进入门移除被捕蛋白质的质量控制机制的模型。资料来源：Schulte等人，2023年《自然》杂志线粒体的缺陷导致了许多疾病，尤其是神经系统的疾病。因此，对线粒体过程的分子理解对基础医学研究具有最重要的意义。细胞中的分子工作者通常是蛋白质。线粒体可以包含大约1000个或更多不同的蛋白质。为了执行功能，这些分子中的几个经常一起工作，形成一个蛋白质机器，也称为蛋白质复合物。蛋白质还在分子过程的执行和调节中相互作用。然而，人们对线粒体蛋白质在这种复合体中的组织结构知之甚少。英国广播公司的托马斯-贝克尔教授和法比安-登-布拉夫博士的研究小组与弗莱堡大学的贝恩德-法克勒教授、乌韦-舒尔特博士和尼古拉斯-普凡纳教授的研究小组一起，创建了一个蛋白质复合物中蛋白质组织的高分辨率图像，称为MitCOM。这涉及一种被称为复合体分析的特殊方法，以前所未有的分辨率记录单个蛋白质的指纹。MitCOM揭示了来自面包酵母的90%以上的线粒体蛋白在蛋白质复合物中的组织。这使得新的蛋白质-蛋白质相互作用和蛋白质复合体的鉴定成为可能--这对进一步的研究非常重要。UKB的研究人员与合作研究中心1218"线粒体对细胞功能的调节"项目合作，展示了这一数据集如何被用来阐明新的过程。线粒体从细胞的液体部分（称为细胞膜）输入99%的蛋白质。在这个过程中，一种被称为TOM复合体的机制使这些蛋白质通过膜被吸收到线粒体中。然而，当蛋白质在运输过程中被卡住时，它们是如何从TOM复合体中移除的，这一点在很大程度上还不清楚。为了阐明这一点，Becker教授和denBrave博士领导的团队使用了MitCOM数据集的信息。结果表明，非输入的蛋白质被专门标记为细胞降解。博士生ArushiGupta的研究进一步揭示了这些被标记的蛋白质随后被定向降解的途径。了解这些过程很重要，因为蛋白质输入的缺陷可能导致细胞损伤和神经系统疾病。"我们研究中的例子证明了MitCOM数据集在阐明新机制和途径方面的巨大潜力。因此，这个蛋白质地图代表了进一步研究的重要信息来源，它将帮助我们了解细胞动力源的功能和起源，"UKB生物化学和分子生物学研究所所长贝克尔教授说。...PC版：https://www.cnbeta.com.tw/articles/soft/1348957.htm手机版：https://m.cnbeta.com.tw/view/1348957.htm

科学家用尖端人工智能揭开蛋白质的秘密

科学家用尖端人工智能揭开蛋白质的秘密该工具由KAUST生物信息学研究员MaxatKulmanov及其同事开发，在预测蛋白质功能方面优于现有的分析方法，甚至能够分析现有数据集中没有明确匹配的蛋白质。该模型被称为DeepGO-SE，它利用了类似于Chat-GPT等生成式人工智能工具所使用的大型语言模型。然后，它根据蛋白质工作方式的一般生物学原理，利用逻辑蕴含得出关于分子功能的有意义的结论。从本质上讲，它通过构建部分世界模型（在本例中为蛋白质功能），并根据常识和推理推断出在这些世界模型中应该发生的事情，从而赋予计算机逻辑处理结果的能力。一种新的人工智能（AI）工具能对未知蛋白质的功能进行逻辑推理，有望帮助科学家揭开细胞内部的奥秘。图片来源：©2024KAUST;IvanGromicho他补充说："这种方法有很多应用前景，"KAUST生物本体论研究小组负责人罗伯特-霍恩多夫（RobertHoehndorf）说，"特别是当需要对神经网络或其他机器学习模型生成的数据和假设进行推理时。"库尔曼诺夫和霍恩多夫与KAUST的斯特凡-阿罗德（StefanArold）以及瑞士生物信息学研究所的研究人员合作，评估了该模型破译那些在体内作用未知的蛋白质功能的能力。该工具成功地利用了一种鲜为人知的蛋白质的氨基酸序列数据及其与其他蛋白质的已知相互作用，并精确地预测了其分子功能。该模型非常精确，在一次国际功能预测工具竞赛中，DeepGO-SE在1600多种算法中名列前20位。KAUST团队目前正在利用这一工具研究在沙特阿拉伯沙漠极端环境中生长的植物中发现的神秘蛋白质的功能。他们希望这些发现将有助于确定生物技术应用中的新型蛋白质，并希望其他研究人员也能使用这一工具。库尔曼诺夫解释说："DeepGO-SE分析未表征蛋白质的能力可以促进药物发现、代谢通路分析、疾病关联、蛋白质工程、筛选感兴趣的特定蛋白质等任务。"编译来源：ScitechDaily...PC版：https://www.cnbeta.com.tw/articles/soft/1418103.htm手机版：https://m.cnbeta.com.tw/view/1418103.htm

科学家用新的无细胞蛋白质结晶方法推进结构生物学的发展

科学家用新的无细胞蛋白质结晶方法推进结构生物学的发展东京理工大学开发了一种新的无细胞蛋白质结晶（CFPC）方法，包括直接的蛋白质结晶，是结构生物学领域的一个重大进步。这项技术将使我们能够分析用传统方法无法研究的不稳定的蛋白质。分析这些将增加我们对细胞过程和功能的了解。PC版：https://www.cnbeta.com/articles/soft/1323455.htm手机版：https://m.cnbeta.com/view/1323455.htm

牛津大学科学家发现早期癌症检测的关键蛋白质 确诊前7年多就可检测到

牛津大学科学家发现早期癌症检测的关键蛋白质确诊前7年多就可检测到由英国癌症研究中心（CancerResearchUK）资助、牛津人口健康中心（OxfordPopulationHealth）开展的两项研究发现，血液中的蛋白质有可能在癌症确诊前七年就提醒人们癌症的存在。研究人员确定了与19种不同癌症类型相关的618种蛋白质，其中包括在癌症确诊前至少7年采集血样的人体内发现的107种蛋白质。研究小组发现，这些蛋白质可能在癌症的最早期阶段就参与其中，从而可以预防癌症。他们认为，其中一些蛋白质可用于比目前更早地检测癌症。将来，这将有助于在更早的阶段治疗或完全预防癌症。英国癌症研究中心正在资助研究人员寻找癌症的最早征兆，这也是该中心通过研究预防癌症的长期战略的一部分。在这些研究中，研究小组使用了一种名为蛋白质组学的强大技术。蛋白质组学使科学家能够在一个时间点上分析组织样本中的大量蛋白质，了解它们之间的相互作用，并发现不同组织样本中蛋白质的重要差异。在第一项研究中，科学家们分析了英国生物库中的血液样本，这些样本来自44000多人，其中有4900多人后来被诊断出患有癌症。研究小组利用蛋白质组学分析了每人一份血液样本中的1463种蛋白质。他们比较了被确诊为癌症和未被确诊为癌症的人的蛋白质，寻找他们之间的重要差异，并找出哪些蛋白质与癌症风险有关。科学家们还发现了癌症确诊前三年血液中存在差异的182种蛋白质。在第二项研究中，科学家们研究了30多万个癌症病例的基因数据，深入探讨了哪些血液蛋白与癌症的发展有关，哪些可以成为新疗法的目标。科学家发现，血液中的40种蛋白质会影响一个人罹患9种不同癌症的风险。虽然改变这些蛋白质可能会增加或减少人们患癌的几率，但科学家们也发现，在某些情况下，这可能会导致意想不到的副作用。不过，研究小组强调，他们还需要做进一步的研究，以找出这些蛋白质在癌症发展中的确切作用、哪些蛋白质是最可靠的检测指标、可以开发哪些检测方法来在临床上检测这些蛋白质，以及哪些药物可以靶向这些蛋白质。牛津人口健康研究所高级营养流行病学家、第一项研究的共同第一作者凯伦-帕皮尔（KerenPapier）博士说："为了挽救更多癌症患者的生命，我们需要更好地了解癌症早期发生了什么。来自数千名癌症患者的数据揭示了血液中的蛋白质如何影响我们的癌症风险，这确实令人兴奋。现在，我们需要深入研究这些蛋白质，看看哪些蛋白质可以可靠地用于预防。"共同第一作者约书亚-阿特金斯博士说："我们与生俱来的基因以及由这些基因产生的蛋白质对癌症的发生和发展有着巨大的影响。感谢成千上万向英国生物库提供血液样本的人，我们正在建立一幅更全面的图景，了解基因如何在多年内影响癌症的发展。"牛津人口健康研究所高级分子流行病学家、第一篇论文的资深作者和第二篇研究报告的第一作者卡尔-史密斯-伯恩博士说："我们已经预测了人体可能对针对特定蛋白质的药物做出的反应，包括许多潜在的副作用。在进行任何临床试验之前，我们已经掌握了一些早期迹象，知道哪些蛋白质可能会因为意外的副作用而成为我们避免使用的靶点。这项研究让我们离利用靶向药物预防癌症的目标更近了一步--这曾经被认为是不可能的，但现在却更容易实现了。"牛津大学人口健康研究所高级分子流行病学家、这两项研究的资深作者露丝-特拉维斯（RuthTravis）教授说："要想预防癌症，我们就必须了解导致癌症早期发展的因素。这些研究非常重要，因为它们提供了许多有关多种癌症的病因和生物学特性的新线索，包括对癌症确诊前几年发生的事情的深入了解。我们现在拥有的技术可以对数千个癌症病例中的数千种蛋白质进行研究，确定哪些蛋白质在特定癌症的发展过程中起作用，哪些蛋白质可能对多种癌症类型有共同的影响"。英国癌症研究中心研究与创新执行主任IainFoulkes博士说："预防癌症意味着要注意疾病最早的预警信号。这意味着要进行深入细致的研究，找到我们应该密切关注的分子信号。这项研究的发现是向提供预防性疗法迈出的关键性的第一步，而预防性疗法是让人们过上更长、更美好的生活，远离癌症恐惧的最终途径。"编译来源：ScitechDailyDOI:10.1038/s41467-024-48017-6DOI:10.1038/s41467-024-46834-3...PC版：https://www.cnbeta.com.tw/articles/soft/1432280.htm手机版：https://m.cnbeta.com.tw/view/1432280.htm

哈佛大学科学家发现了一种此前未知的细胞分解蛋白质的方式

哈佛大学科学家发现了一种此前未知的细胞分解蛋白质的方式在一次跨部门合作中，哈佛大学医学院的研究人员发现了一种名为midnolin的蛋白质，它在降解许多短寿命核蛋白的过程中发挥着关键作用。研究表明，midnolin是通过直接抓住蛋白质并将其拉入细胞废物处理系统--蛋白酶体，并将其破坏。科学家发现了一种细胞降解不需要的蛋白质的新方法，这些蛋白质会影响重要的神经、免疫和发育基因。这一发现可能有助于治疗由细胞中蛋白质失衡引起的疾病。研究结果最近发表在《科学》杂志上。共同第一作者、哈佛医学院神经生物学研究员XinGu说："这些特殊的短寿命蛋白质已经为人所知40多年了，但没有人确定它们究竟是如何降解的。"由于在这一过程中被分解的蛋白质会调节与大脑、免疫系统和发育有关的重要功能基因，科学家们最终可能会将这一过程作为控制蛋白质水平的目标，从而改变这些功能并纠正任何功能障碍。"我们发现的机制非常简单，而且相当优雅，"共同第一作者、HMS遗传学博士候选人ChristopherNardone补充说。"这是一项基础科学发现，但对未来有很多影响。"众所周知，细胞可以通过用一种叫做泛素的小分子标记蛋白质来分解蛋白质。标签会告诉蛋白酶体不再需要这些蛋白质，从而将其破坏。已故的弗雷德-戈德堡（FredGoldberg）在哈佛医学院完成了这一过程的大部分开创性研究。然而，有时蛋白酶体分解蛋白质时不需要泛素标签的帮助，这让研究人员怀疑存在另一种不依赖泛素的蛋白质降解机制。Nardone说："文献中有零星证据表明，蛋白酶体能以某种方式直接降解无标记的蛋白质，但没有人明白这是如何发生的。"有一类蛋白质似乎是通过另一种机制降解的，那就是刺激诱导转录因子：这些蛋白质在细胞受到刺激后迅速生成，并进入细胞核打开基因，然后迅速被破坏。Gu说："一开始，让我印象深刻的是，这些蛋白质极不稳定，它们的半衰期很短--一旦产生，它们就会发挥功能，之后很快就会被降解。"哈佛医学院布拉瓦特尼克研究所内森-马什-普西（NathanMarshPusey）神经生物学教授迈克尔-格林伯格（MichaelGreenberg）与哈佛医学院和布里格姆妇女医院格雷戈尔-孟德尔（GregorMendel）遗传学和医学教授斯蒂芬-埃利奇（StephenElledge）是这篇论文的共同第一作者。从少数到数百为了研究这一机制，研究小组从两个熟悉的转录因子入手：格林伯格实验室对Fos和EGR1进行了广泛研究，前者在学习和记忆中发挥作用，后者则参与细胞分裂和存活。研究人员利用埃利奇实验室开发的复杂蛋白质和基因分析方法，锁定了midnolin这种有助于分解这两种转录因子的蛋白质。后续实验发现，除了Fos和EGR1，midnolin还可能参与分解细胞核中的数百种其他转录因子。Gu和Nardone回忆说，他们对自己的研究结果感到震惊和怀疑。为了证实他们的发现，他们决定要弄清楚midnolin究竟是如何靶向和降解如此多不同的蛋白质的。Nardone说："当我们确定了所有这些蛋白质之后，关于midnolin机制究竟是如何工作的还有许多令人费解的问题。"借助一种名为AlphaFold的机器学习工具（可预测蛋白质结构），再加上一系列实验室实验的结果，研究小组得以充实这一机制的细节。他们发现，midnolin有一个"捕捉结构域"--该蛋白质的一个区域可以捕捉其他蛋白质，并将它们直接送入蛋白酶体，在蛋白酶体中被分解。这个"捕捉结构域"由两个独立的区域组成，这两个区域通过氨基酸连接在一起（就像一根绳子上的手套），能抓住蛋白质中一个相对非结构化的区域，从而使midnolin能够捕捉多种不同类型的蛋白质。值得注意的是像Fos这样的蛋白质负责开启基因，促使大脑中的神经元根据刺激进行接线和重新接线。IRF4等其他蛋白质通过确保细胞能够制造功能性B细胞和T细胞，激活支持免疫系统的基因。埃利奇说："这项研究最令人兴奋的地方在于，我们现在了解了一种不依赖泛素化的降解蛋白质的新的通用机制。"诱人的转化潜力在短期内，研究人员希望更深入地研究他们发现的机制。他们正计划进行结构研究，以更好地了解midnolin如何捕获和降解蛋白质的细节。他们还在制造缺乏midnolin的小鼠，以了解这种蛋白质在不同细胞和发育阶段的作用。科学家们说，他们的发现具有诱人的转化潜力。它可能提供一种途径，研究人员可以利用它来控制转录因子的水平，从而调节基因表达，进而调节体内的相关过程。格林伯格说："蛋白质降解是一个关键过程，它的失调是许多失调和疾病的基础，包括某些神经和精神疾病，以及一些癌症。"例如，当细胞中Fos等转录因子过多或过少时，可能会出现学习和记忆问题。在多发性骨髓瘤中，癌细胞会对免疫蛋白IRF4上瘾，因此它的存在会助长这种疾病。研究人员尤其感兴趣的是，找出哪些疾病可能是开发通过mindolin-蛋白酶体途径发挥作用的疗法的理想候选者。Gu说："我们正在积极探索的一个领域是如何调整该机制的特异性，以便它能特异性地降解感兴趣的蛋白质。"...PC版：https://www.cnbeta.com.tw/articles/soft/1379781.htm手机版：https://m.cnbeta.com.tw/view/1379781.htm