西北醫(yī)學的一項研究已經(jīng)確定了一種驅(qū)動乳腺癌干性和轉(zhuǎn)移的蛋白質(zhì)。這些發(fā)現(xiàn)由機器學習實現(xiàn)，發(fā)表在eLife雜志上。
具有干細胞祖細胞特性(干細胞性)的腫瘤啟動細胞被認為對許多癌癥的癌癥發(fā)展和轉(zhuǎn)移再生至關重要。然而，根據(jù)該研究的資深作者劉慧平博士，血液學和腫瘤學系藥理學和醫(yī)學教授，闡明潛在的分子網(wǎng)絡一直具有挑戰(zhàn)性。
結合機器學習和實驗研究，Liu和她的團隊證明，蛋白膜CD81與另一種先前發(fā)現(xiàn)的腫瘤起始細胞標志物CD44相互作用，促進三陰性乳腺癌(TNBC)的腫瘤細胞簇形成和肺轉(zhuǎn)移。
“這些發(fā)現(xiàn)拓寬了乳腺癌細胞干細胞的分子調(diào)控網(wǎng)絡的知識，可能對治療靶向具有重要意義，”劉說。
TNBC占新診斷乳腺癌病例的10%至15%，高度轉(zhuǎn)移，長期生存率低。TNBC轉(zhuǎn)移至內(nèi)臟器官，如肺，肝和腦。雖然導致腫瘤細胞擴散的細胞機制在很大程度上仍然是未知的，但蛋白質(zhì)網(wǎng)絡提供了一個線索，劉說。
“我們知道蛋白質(zhì)功能及其網(wǎng)絡是直接介導細胞表型和表現(xiàn)的骨架的一部分，”她說。
在之前的研究中，劉的實驗室發(fā)現(xiàn)，乳腺腫瘤起始細胞標志物CD44介導循環(huán)腫瘤細胞(CTC)簇(兩個或多個細胞)的形成，其在這些簇中的富集表達預測乳腺癌患者，特別是TNBC患者的不利總體生存。CTC集群在播種轉(zhuǎn)移方面的效率比單個CTC高出100倍。
在這項研究中，為了表征CD44的蛋白質(zhì)網(wǎng)絡，科學家們發(fā)現(xiàn)CD44與CD81結合以進行協(xié)調(diào)的膜定位，并且兩者都是最佳自我更新，CTC簇形成和轉(zhuǎn)移所必需的，強調(diào)了CD44和CD81在轉(zhuǎn)移中的細胞粘附和細胞間相互作用中不可或缺的功能，劉說。
為了證明兩種膜蛋白之間的伙伴關系，科學家們使用了一種復雜的、基于計算算法的蛋白質(zhì)結構建模(機器學習)來預測蛋白質(zhì)相互作用中涉及的界面區(qū)域和氨基酸殘基。然后使用實驗方法來驗證CD44和CD81界面相互作用。
“機器學習和深度學習改變了蛋白質(zhì)結構建模，極大地促進了TNBC和其他轉(zhuǎn)移性疾病的分子理解和治療發(fā)展，”劉說。
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