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▲ 抑制性受体(IRs)及其配体在6个NSCLC亚型中的蛋白表达水平 。 左列箱型图中的红线标明了可视为表达水平异常的阈值
近期研究发现 , FGL1由肿瘤细胞分泌 , 它是LAG-3的高亲和性配体 , 可带来FGL1-LAG-3介导的T细胞抑制[6] 。 B7-H4是一种防止自体免疫的检查点蛋白[7] , 在小鼠模型中 , 靶向B7-H4可以减少肿瘤生长速度和肺部转移灶形成[8] 。 这些发现有力地支持了本研究对蛋白组亚型的免疫检查点分析 , 说明此类分析对于免疫检查点抑制剂的选择有重要预测价值 。
Lehti?团队对亚型4中的FGL1产生了兴趣 。 它背后是什么机理呢?
Lehti?团队通过对蛋白及转录组的相关性分析发现 ,肿瘤抑制因子STK11/LKB1和FGL1这两者的蛋白表达水平具有很强的负相关 , 但相应的mRNA水平却没有这种相关性 , 说明STK11还受到转录后调控 。
蛋白和mRNA表达均与FGL1相关性最高的是CPS1 。 CPS1是一种线粒体尿素循环酶 , 已有研究证明它在癌症中表达上调 , 是通过STK11失活后的AMPK-mTOR信号通路[9] 。
通常情况下FGL1和CPS1仅在肝脏中表达[6] , 但本研究数据表明 ,在NSCLC中STK11失活导致了这两个基因的转录增加 , 导致细胞增殖加快、mTOR信号通路失控以及免疫逃逸 。 这个发现提示了一种新治疗策略: 针对属于亚型4的病例 , 或许可以使用LAG-3/FGL1免疫检查点抑制剂和mTOR抑制剂联合治疗 。
在NSCLC的攻坚战中 , 除早期筛查之外 , 预测治疗效果和优化治疗组合是最关键的临床需求 , 而这离不开对该疾病更加系统的理解 。
Lehti?团队这个研究运用的蛋白组学分析 , 鉴别出了NSCLC的不同亚型 , 并分别确认了相应的特异性蛋白分子、信号通路和免疫表型 , 有望为更精确有效的肺癌治疗提供重要帮助 。
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参考文献:
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