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TUhjnbcbe - 2025/1/5 23:17:00
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01翻译后修饰蛋白质组学的研究

蛋白质的翻译后修饰与其功能密切相关,细胞内已知的蛋白质翻译后修饰类型包括丝氨酸/苏氨酸及酪氨酸的磷酸化,赖氨酸的乙酰化、泛素化等。目前已有报道的翻译后修饰类型已超过种。翻译后修饰是细胞精细调节生理活动的关键环节之一,如生物体内的信号通路的激活大部分与磷酸化修饰相关,蛋白质的降解功能大部分与泛素化修饰相关,细胞核内功能的调节与组蛋白的修饰密切相关。越来越多的研究表明,蛋白质翻译后修饰水平的异常与某些疾病的发生发展密切相关,如以磷酸化和糖基化为主的Tau蛋白异常翻译后修饰与阿尔茨海默病密切相关。

生物质谱是蛋白质组学研究的核心技术平台,在蛋白质的鉴定、新修饰的发现和验证方面具有不可替代的作用。蛋白质的某一氨基酸位点发生翻译后修饰,则该位点上存在一个质量位移,这个质量位移可以在一级谱图和二级谱图上得以体现。例如,蛋白质的某个赖氨酸上发生乙酰化修饰,会导致此位赖氨酸增加42Da的质量位移。通过对质谱数据的解析,可以对修饰类型及修饰发生的位点进行鉴定,因此生物质谱技术可以给蛋白质新修饰类型的发现和验证提供最为直接可靠的证据。

组蛋白修饰参与调控许多重要的细胞生物学过程,如激活或抑制基因转录、DNA修复等表观遗传学现象,并与组织器官发育,细胞的发育、分化和正常功能等生理现象密切相关。研究发现,组蛋白修饰调控的异常与包括肿瘤、神经退行性、自身免疫在内的许多疾病的发生发展有密切关系。正由于组蛋白修饰在许多生理和病理过程中所起的关键作用,组蛋白修饰生物学的研究一直是过去20年来生物医学研究的热点。

赖氨酸巴豆酰化和酪氨酸羟基化,并证明了赖氨酸巴豆酰化与基因活化密切相关,而且与减数分裂后期小鼠精子细胞的活性基因密切相关,提示该修饰可能是与精子发育密切相关的新型表观遗传调控因子。

在众多赖氨酸修饰类型中,赖氨酸甲基化修饰对细胞染色质功能调控至关重要,甲基化修饰调控酶也是目前重要的药物靶标。然而由于技术局限,非组蛋白赖氨酸单甲基化修饰底物的富集和系统鉴定是目前的研究难点,极大地限制了赖氨酸甲基化修饰生物学功能的研究。

02蛋白质组学在药物研究领域的应用

近年来,随着蛋白质组学技术的飞速发展,该技术还被应用于药物的研究领域。尤其在药物的靶标蛋白确认、药物作用机制、寻找病变的基因等研究中发挥了极大的优势;在药物的治疗过程中,还可以应用蛋白质组学进行药物疗效的评估,明显提高了药物发现的效率。

目前药物研发的策略主要有两类:基于靶标的药物研发和基于表型改变的药物发现。两者的区别在于:基于表型改变的药物发现是在已知表型改变和疗效的前提下,探索该活性化合物引起的生理生化表现及引起该表现的靶标蛋白;而基于靶标的药物研发则是在已知靶标蛋白生物学功能的前提下,在化合物库中筛选能够与该靶标蛋白发生相互作用并改变其生物活性的先导化合物。

这两种策略的目的均在于发现活性化合物及其靶标蛋白,并在此基础上对活性化合物进行结构改造优化,并进行构效关系、药理学、毒理学等相关临床前研究。在这两种药物研究策略中,蛋白质组学都发挥着不可替代的作用。目前蛋白质组学已可以在一天的质谱采集时间内,在单个细胞克隆中鉴定出~个蛋白质,因此蛋白质组学技术在靶标的鉴定方面具有高效、高准确性的优势。通过比较加“药”组和对照组在全蛋白质表达水平上的差异,并对这些差异蛋白质进行生物信息学分析,可以发现该“药”对细胞生理功能的影响,从而有助于加深对该“药”的用途及作用机制的认识。

同时,在寻找药物靶点方面,蛋白质组学可以通过竞争性实验有效地将与药物相互作用的蛋白质富集,通过质谱分析鉴定找到目标靶蛋白,目前这是传统生物学手段所无法实现的。蛋白质组学不仅可以对药物靶标进行鉴定,还可以进一步探索药物与靶标的相互作用对蛋白质–蛋白质相互作用的影响。

03展望

生物医学研究经历了从20世纪初出现的生理学到20世纪中期分子生物学到21世纪初系统生物学的学科发展历程。这3个研究领域又具有各自方向的特点和限制。

生理学主要集中于研究器官组织的功能和代谢作用,但缺乏对细胞内成分的鉴定和区分;分子生物学则主要集中于对生物体内成分的鉴定和功能研究,但缺点是研究的不同分子之间的关联性和相互作用性偏少;而系统生物学主要集中于对多学科研究领域的整合分析,但是受限于数据的质量和可信度等。因此3个学科的交流可在很大程度上相互促进和补充,有效地加速生命科学的研究,这也是今后生命科学的发展方向。

此外,除了基因组、蛋白质组,生命科学领域也在进行着其他组学的研究,包括转录组学、代谢组学等,统称为泛组学(panomics)。越来越多的生命科学实验数据的提供,以及计算机技术的迅猛发展,这一系列的成果都预示着生命科学大数据时代的到来。大数据时代的生命科学研究,不仅在实验数据方面呈现出数量级的快速增长,且数据的复杂性也急剧增加,庞大的生物信息学平台也为大数据的整理分析提供了超高的速度和效率。

处于大数据时代的蛋白质组学研究,不仅可以吸取和效仿其他组学的研究手段,同时也可以和其他大数据进行整合分析,从而挖掘出潜在的更有意义的信息,因此这是蛋白质组学的发展机遇;同时如果蛋白质组学不能进一步提高和合理地同其他大数据整合,那么也会很容易淹没在大数据的海洋中,因此大数据时代对于蛋白质组学来说也是一大挑战。

随着精准医疗(precisionmedicine)时代的到来,蛋白质组学将成为寻找疾病分子标志物和药物靶标最有效的方法之一,可以让人们突破过去研究的束缚,以全新的、更精确、更完善的视角去认识疾病的发生和发展,精确寻找疾病原因和治疗靶点,最终实现个性化精准诊疗的目的。在对癌症、早老性痴呆、糖尿病等人类重大疾病的临床诊断和治疗方面,蛋白质组学技术具有十分广阔的应用前景,同时也可为相关疾病的早期诊断、药物靶标的发现、治疗和预后提供重要基础。

但蛋白质组学要大规模应用于临床治疗研究,还有很长的路要走。蛋白质组的信息只有渗透到具体的生物学问题中才能发挥其优势,为了能够充分了解蛋白质在人体内的功能和作用,必须要充分了解人体内蛋白质的亚型和修饰的功能,而且蛋白质在体内发挥作用还可通过蛋白质复合体和蛋白质相互作用网络来实现,所以高通量、高效地研究人体内蛋白质复合体和蛋白质相互作用网络是蛋白质组学的一个更高的阶段。因此,从一定意义上讲,蛋白质组学的研究是“无止境”的。

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