结直肠癌（CRC）是全球第三大常见疾病，也是导致癌症死亡的第二大原因。大多数结直肠癌起源于腺瘤，但只有约3%-5%的腺瘤会最终发展成癌症。从腺瘤到结直肠癌的进展是一个缓慢的多步骤过程，涉及驱动突变的逐步累积。这一过程为早期发现病变提供了干预机会，目前常规方法是每年进行监测性结肠镜检查，缺乏可靠的生物标志物来预测腺瘤的发展。

FFPE样本，即福尔马林固定石蜡包埋样本，因其能够在室温下长期保存，有效固定组织结构，保持细胞和组织的原有形态，与临床数据紧密关联，为疾病机制研究、生物标志物和药物靶标发现提供了宝贵的资源。

因此，本研究通过基于质谱的蛋白质组学和机器学习分析，对丹麦国家筛查计划中收集的一组高级别（HG）腺瘤的FFPE样本进行了分析。研究者从98个选定的HG腺瘤样本中生成了一个蛋白质组数据集，其中45个样本属于非异时性晚期新生物组（G0），53个样本属于异时性晚期新生物组（G1）。通过各种算法和统计软件对98个样本的定量蛋白质组数据进行了深入分析，发现它们的蛋白质组可以预测异时性晚期病变的发展和进展。

英文题目：Proteomic Profiling of Colorectal Adenomas Identifies a Predictive Risk Signature for Development of Metachronous Advanced Colorectal Neoplasia

中文题目：结直肠腺瘤的蛋白质组学分析识别出预测异时性晚期结直肠肿瘤发展的预测风险标志物。

发表期刊：Gastroenterology

影响因子：25.7

样本类型：高级别腺瘤的FFPE样本

组学技术：FFPE蛋白质组、全基因组测序

图1 技术路线图

一、研究结果

全基因组测序分析

研究者对G0组的7个样本和G1组的25个样本进行全基因组测序分析，结果显示在结构变异或拷贝数变异方面，两组之间没有显著差异。两组样本的突变负荷没有显著差异，G0组的中位数突变负荷略高于G1组。两组中突变频率最高的10个基因是相同（ZNF717，MUC3A，MUC6，MUC16，MUC4，ANKRD36C，CDC27，CTBP2，OR4C5，HLA-DRB1），尽管两组之间的而一些基因的突变状态有显著差异，但这些差异不太可能反映两组样本在恶性潜力上的一般差异。

图2 全基因组测序分析G0和G1组腺瘤突变概况

（图源：Bech JM., Gastroenterology, 2023）

FFPE蛋白质组分析

由于基因组结果无法区分两组之间的差异，本研究进一步对45个G0样本和53个G1样本的石蜡切片组织进行蛋白质组学分析，发现两组样本的表达模式有明显区别。在limma分析中，共鉴定到460种蛋白质差异蛋白。随后基于弹性网络回归算法分析，筛选出53个显著差异蛋白，对这些差异蛋白进行聚类分析，结果表明这53种共识蛋白质足以将非异时性腺瘤组和异时性腺瘤组的样本进行分区，意味着这53种蛋白质可以作为区分两组样本的生物标志物。

图3 G0和G1组腺瘤的蛋白质组分析

（图源：Bech JM., Gastroenterology, 2023）

共表达模块分析揭示复杂网络结构与功能富集

随后通过共表达模块分析得到的复杂多节点系统，这些系统不由单一蛋白质定义，而是通过STRING数据库中的蛋白质-蛋白质相互作用网络来揭示。四个最大的模块（dustyRed、oliveGreen、lavenderPurple和goldenBrown）中有三个包含共识蛋白质。这些模块显示出不同的网络结构，其中dustyRed和lavenderPurple模块包含多个亚簇，而oliveGreen模块则更为均匀。同时GO富集分析显示与高尔基体和内质网囊泡运输、免疫系统和炎症反应相关的蛋白质在这些模块中过表达。

图4 共表达模块和差异丰度蛋白的网络分析

（图源：Bech JM., Gastroenterology, 2023）

候选蛋白质及其ROC分析

最后，作者将候选蛋白列表与其他关于腺瘤的蛋白质组学数据集进行交集分析，筛选出54种候选蛋白，并排除了可能影响结果的样本，大仙在测试的54种蛋白质中，28种得到了至少一项外部研究的支持。进一步的ROC分析后，12种蛋白质的ROC分析满足AUC标准（0.75），其中ITGA1在不同样本组间的丰度存在显著差异。在验证集中，3种蛋白质（C1QBP、POF1B和ITGA1）显示出与正常样本不同的腺瘤特异性丰度。通过计算筛选出8种蛋白质进行多类ROC分析，最终确定了37个模型，其中C1QBP、ERGIC1和ORMDL1组成的模型得分最高。

图5 候选蛋白的箱线图及其ROC曲线

（图源：Bech JM., Gastroenterology, 2023）

二、小结

在这项研究中，通过对98个高级别腺瘤样本（G0和G1组）的蛋白质组学分析，共鉴定出460种差异丰度蛋白，并利用弹性网回归模型进一步筛选出53种关键蛋白。加权共表达网络分析揭示了与患者分组显著相关的蛋白质共表达模块，而网络分析则展示了这些模块中蛋白的复杂相互作用。此外，研究者还通过富集分析发现了与囊泡运输、免疫系统和炎症相关的蛋白在某些模块中的过度表达。最终，通过ROC分析，研究者筛选出12种具有预测价值的蛋白质，并构建了一个包含C1QBP、ERGIC1和ORMDL1三种蛋白质的最高得分模型，这些发现为结直肠癌的早期预测提供了新的分子标记物。

三、热点产品推荐—超高深度FFPE蛋白质组

福尔马林固定和石蜡包埋（FFPE）是长期保存病理样本的金标准，可以在常温下保存数十年，便于长期研究和样本库的建立。FFPE样本数量庞大，全球有超过10亿个组织样本以FFPE形式保存，且这些样本包含了长期、详细的临床随访信息，为研究疾病的分子机制、潜在的生物标志物提供了宝贵的资源。近些年来，对于不同疾病类型的FFPE样本的蛋白质组学队列研究逐渐增多，已经成为了Nat Commun、Int J Surg、Cell Repo Med等顶刊常客，涉及肺癌、脑胶质瘤、乳腺癌等多种疾病的机制解析和生物标志物筛选，为疾病的治疗预后提供了重要价值。

图6 已发表文献中不同疾病类型FFPE样本的蛋白鉴定量

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图7 拜谱生物实测项目数据

参考文献：

Bech JM, Terkelsen T, Bartels AS, et al. Proteomic Profiling of Colorectal Adenomas Identifies a Predictive Risk Signature for Development of Metachronous Advanced Colorectal Neoplasia. Gastroenterology. 2023 Jul;165(1):121-132.e5. doi: 10.1053/j.gastro.2023.03.208.