Cell子刊 IF48.8 | 绘制 949 种癌细胞蛋白质组全景图，AI 算法锁定千种潜在药物靶点

期刊名称：Cancer Cell

影响因子：48.8

期刊分区：JCR 1区/中科院1区   

发表时间：2022年8月

作者单位：悉尼大学、威康桑格研究所等 

相关疾病：多种癌症

样本数量：949种细胞系、6次重复     

样本类型：癌细胞系

01前言

今天小谱给大家带来一篇于2022年7月发表在杂志Cancer Cell（IF=48.8）上的文章，标题为“Pan-cancer proteomic map of 949 human cell lines”。

该文亮点如下：

1、研究团队通过对 949 种人类癌细胞系的蛋白质组进行分析，构建了目前最大的癌细胞系蛋白质组数据集。

2、通过深度学习整合蛋白质组、药物反应和基因编辑数据，发现 70% 癌症易感性标志物仅在蛋白质层面显著。

3. 证实蛋白质网络共调控程度远超基因表达网络，随机选取 1,500 个蛋白仍保留 88% 药物反应预测能力，为临床小样本检测提供理论支撑。

02研究背景

精准医学的核心在于识别特定的生物分子，以此为基础指导治疗方案的选择，从而实现对疾病的精准打击。当前，癌症生物标志物的发现主要依赖功能遗传学与药理学筛选，但由于癌症的复杂性，基因组学往往无法准确预测治疗响应。

随着质谱技术的飞速发展，大规模、可重复的蛋白质组学分析技术已经成熟。本文定量了949个细胞系中的8,498种蛋白质，构建了ProCan-DepMapSanger数据集。该数据集与癌症依赖性图谱进行了整合，还通过深度学习算法，成功识别了一系列与癌症敏感性相关的生物标志物。其中有些是无法通过基因组学或转录组学单独识别的，凸显了蛋白质组学在癌症研究中的独特价值。同时发现蛋白质组在预测癌症表型方面的能力与转录组相当，甚至在某些方面更具优势