プロテオミクスを通じた大腸腺腫に関する新しい知見
研究によると、大腸癌のスクリーニングを改善できるかもしれないタンパク質マーカーが見つかったらしいよ。
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大腸癌(CRC)は、世界中で大きな健康問題なんだ。診断数では3位、癌関連の死亡数では2位に入る、最も一般的な癌の一つだよ。CRCが後期に見つかると、回復の可能性がかなり低くなるんだ。ほとんどのCRCケースは、悪い食生活、運動不足、肥満、喫煙、過度の飲酒といったいろんな環境要因が原因なんだ。
多くの高所得国では、定期的なCRCスクリーニングプログラムのおかげで、病気の発生率が下がってるよ。スクリーニングは、腺腫みたいな癌の初期サインを見つけて取り除くのに役立つ。ただ、この進展にもかかわらず、発展途上国では特に50歳未満の人たちの中でケースが増えてるんだ。
定期的なスクリーニングは、CRCによる死亡リスクを大幅に減らせるよ。腺腫が早期に見つかれば、取り除いて、何個取ったかや大きさに基づいてフォローアップスクリーニングができる。けど、高グレード(HG)異形性と呼ばれる特定の異常があるケースは、高リスクとして扱われることが多くて、癌になるのはごく一部でも、患者はよく治療を受けることになる。これは患者にも医療システムにも厳しいんだ。
現在のスクリーニングと診断の課題
現在の腺腫を評価する方法は、主に組織サンプルの視覚的特徴に焦点を当ててるけど、このアプローチは非癌性の成長に対して不必要な治療を引き起こすことがあるから、見た目だけじゃなくて詳細なデータを使ってこれらのケースを分類するより良い方法を見つけることが大事だよ。
医者は通常、フォルマリンで固定してパラフィンに埋め込むことで組織サンプルを保存するけど、これらのサンプルは何年も持つことができ、初期の収集を超えてさらなる研究に使えるくらい安定してる。ただ、サンプルがどれくらい保存されていて、どんな条件で保管されているかが材料の質に影響を与えることがあるんだ。
最近、質量分析(MS)の進歩が保存された組織内のタンパク質の研究を大きく改善したよ。新しい方法でサンプルを準備することによって、研究者たちは臨床現場で以前よりも効果的に大量のタンパク質を分析できるようになった。新しい技術によって、非常に小さなサンプルでも詳細に調べることができ、健康状態についての洞察を与えることができるタンパク質をたくさん特定できるんだ。
大腸腺腫におけるタンパク質プロファイルの探求
この研究では、研究者たちは大腸腺腫のタンパク質プロファイルを調べるために、ディープビジュアルプロテオミクス(DVP)を使った詳細なプロセスを作ることを目指したんだ。彼らはCDX2という特定のタンパク質を選んで、分析を進めた。CDX2は腸の発達や働きに重要な役割を果たしてるんだ。その機能は状況によって変わって、腫瘍抑制因子にも腫瘍成長を促す要因にもなりうるんだ。
大腸癌におけるCDX2の喪失は、重度の病気に関連していて、特定の分子特性を持つケースでよく見られる。だから、CDX2は腫瘍がどれくらい攻撃的かを示すユニークなマーカーを特定するのに良い候補なんだ。
研究者たちはHG異形性腺腫の患者から組織サンプルを集めて、研究したんだ。彼らは、その後の患者に基づいて3つのグループにサンプルを分類した:癌を発症した人、別の腺腫を持っていた人、そして少なくとも10年間新しい成長がなかった人。
DVPワークフローの開発
この研究は、既存の臨床慣行とシームレスに統合できる強力で効率的なDVPプロセスを作ることに焦点を当てたんだ。この方法は、腫瘍の内部や間での違いを理解するために重要な、単一細胞レベルでのタンパク質についての詳細情報を提供することを目的としているよ。
腺腫が外科的に取り除かれた特定の患者を分析することで、研究者たちは異なる特徴を示す組織の領域を特定した。高異形性、低異形性、または免疫細胞を含む正常な組織などだね。彼らは各区域にどれだけの細胞がいたかを定量化して、腫瘍の構成についての有用な情報を提供したんだ。
この分析は、腺腫内にある異なる細胞型のタンパク質に関する重要な詳細を明らかにした。これが腫瘍がどうやって振る舞って成長するかの理解に役立つかもしれない。
プロテオミクス分析の結果
結果は、腺腫内の異なる細胞型で異なるタンパク質プロファイルを示した。タンパク質の署名を詳細に調べることで、高異形性の領域における重要な代謝の変化が明らかになった。これは、これらの領域の細胞の振る舞いが正常な組織の部分とは違うことを示しているよ。
主要な発見の一つは、解糖によるエネルギー生産に関与するタンパク質が高異形性の領域で増加していたことだ。逆に、細胞呼吸に関与するタンパク質は減少していて、細胞がエネルギーを代謝する方法が変わっていることを示唆している。これは癌組織でよく見られる現象で、細胞が酸素があっても解糖を好む傾向があることを示していて、一般にワールブルグ効果と呼ばれているんだ。
腫瘍進行のマーカーの特定
研究者たちはCDX2++細胞により焦点を当てて、患者の観察された異なる結果を区別するのに役立つタンパク質マーカーを特定し始めた。DMBT1、CD99、MARCKSという三つのタンパク質が、有望なパターンを示したよ。
DMBT1は腫瘍抑制因子として働くと考えられていて、癌を発症した患者では低いレベルで見つかって、これが重要なマーカーになりうることを示唆している。一方、CD99とMARCKSは癌のケースで高い量が見つかっていて、腫瘍の進行に役割を果たしていることを示している。
これらのタンパク質は、ストラティフィケーションシステムの開発に向けての候補になりうる。特定のタンパク質レベルに基づいて、どの腫瘍が進行する可能性が高いかを特定することで、医者は治療の決定をより良く導くことができ、患者の結果を改善できるんだ。
結論:今後の実践への影響
この研究は、大腸腺腫の評価における革新的な方法の必要性を強調しているよ。DVPを適用することで、研究者たちは腺腫の発展に伴うタンパク質の変化について重要な情報を明らかにした。このアプローチは、これらの腫瘍の振る舞いをより深く理解するのに役立ち、より正確な治療の決定につながる可能性があるんだ。
腫瘍進行を示す特定のマーカーを特定することで、現在のスクリーニングとモニタリングの実践が向上し、最終的には大腸癌の患者ケアが改善されるだろう。この発見は、先進的なプロテオミクスを確立された臨床プロトコルと組み合わせて、大腸癌との戦いを強化するための将来の研究の有望な方向性を示しているよ。
タイトル: Spatial characterization and stratification of colorectal adenomas by Deep Visual Proteomics
概要: Colorectal adenomas (CRA) are precursor lesions of the colon that may progress to adenocarcinomas, with patients currently categorized into risk groups by morphological features. We aimed to establish a molecular feature-based risk allocation framework towards improved patient stratification. Deep Visual Proteomics (DVP) is a novel approach that combines image-based artificial intelligence with automated microdissection and ultra-high sensitive mass spectrometry. Here we used DVP on formalin-fixed, paraffin-embedded (FFPE) CRA tissues from nine patients, immunohistologically stained for Caudal-type homeobox 2 (CDX2), a protein implicated in colorectal cancer, enabling the characterization of cellular heterogeneity within distinct tissue regions and across patients. DVP seamlessly integrated with current pathology workflows and equipment, identifying DMBT1, MARCKS and CD99 as correlated with disease recurrence history, making them potential markers of risk stratification. DVP uncovered a metabolic switch towards anaerobic glycolysis in areas of high dysplasia, which was specific for cells with high CDX2 expression. Our findings underscore the potential of spatial proteomics to refine early-stage detection and contribute to personalized patient management strategies and provided novel insights into metabolic reprogramming.
著者: Matthias Mann, S. Kabatnik, F. Post, L. Drici, A. Snejbjerg Bartels, M. T. Strauss, X. Zheng, G. I. Madsen, A. Mund, F. A. Rosenberger, J. M. A. Moreira
最終更新: 2023-11-27 00:00:00
言語: English
ソースURL: https://www.medrxiv.org/content/10.1101/2023.11.25.23298987
ソースPDF: https://www.medrxiv.org/content/10.1101/2023.11.25.23298987.full.pdf
ライセンス: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
変更点: この要約はAIの助けを借りて作成されており、不正確な場合があります。正確な情報については、ここにリンクされている元のソース文書を参照してください。
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