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激酶网络拓扑结构揭示与癌症相关的信号重连
作者:小柯机器人 发布时间:2020/1/25 10:57:07

英国伦敦玛丽女王大学Pedro R. Cutillas研究团队,利用磷酸蛋白质组学数据重建的激酶网络拓扑结构揭示了与癌症相关的信号重连。该项研究成果2020年1月20日在线发表在《自然—生物技术》上。

研究人员报告了一种化学磷酸化蛋白质组学方法,从而阐明了哺乳动物细胞中激酶信号网络的拓扑结构。研究人员确定了6000多个可用于推断1500多个激酶与激酶相互作用的蛋白质磷酸化位点,并设计了可从这些磷酸化蛋白质组学数据重建激酶网络拓扑的算法。这一方法在原发性急性髓细胞性白血病和乳腺癌肿瘤中的应用量化了激酶表达与活性之间的关系,并能够鉴定迄今与耐药性表型或特定基因突变相关的未知激酶网络拓扑。使用正交方法,研究人员验证了PIK3CA野生型细胞在乳腺癌细胞中采用MAPK依赖性回路,并且TTK激酶在急性髓样白血病中很重要。这一网络回路的磷酸化蛋白质组学特征可以识别与癌细胞表型和基因型相关的激酶拓扑结构。
 
据介绍,理解致癌突变如何改变调节蛋白网络对于合理化致癌机制和个体化抗癌治疗很重要。
 
附:英文原文

Title: Reconstructing kinase network topologies from phosphoproteomics data reveals cancer-associated rewiring

Author: Maruan Hijazi, Ryan Smith, Vinothini Rajeeve, Conrad Bessant, Pedro R. Cutillas

Issue&Volume: 2020-01-20

Abstract: Understanding how oncogenic mutations rewire regulatory-protein networks is important for rationalizing the mechanisms of oncogenesis and for individualizing anticancer treatments. We report a chemical phosphoproteomics method to elucidate the topology of kinase-signaling networks in mammalian cells. We identified >6,000 protein phosphorylation sites that can be used to infer >1,500 kinase–kinase interactions and devised algorithms that can reconstruct kinase network topologies from these phosphoproteomics data. Application of our methods to primary acute myeloid leukemia and breast cancer tumors quantified the relationship between kinase expression and activity, and enabled the identification of hitherto unknown kinase network topologies associated with drug-resistant phenotypes or specific genetic mutations. Using orthogonal methods we validated that PIK3CA wild-type cells adopt MAPK-dependent circuitries in breast cancer cells and that the kinase TTK is important in acute myeloid leukemia. Our phosphoproteomic signatures of network circuitry can identify kinase topologies associated with both phenotypes and genotypes of cancer cells.

DOI: 10.1038/s41587-019-0391-9

Source: https://www.nature.com/articles/s41587-019-0391-9

期刊信息

Nature Biotechnology:《自然—生物技术》,创刊于1996年。隶属于施普林格·自然出版集团,最新IF:31.864
官方网址:https://www.nature.com/nbt/
投稿链接:https://mts-nbt.nature.com/cgi-bin/main.plex