UbiDash：用于组织感知( tissue-aware )降解剂设计的泛素-蛋白酶体系统( Ubiquitin–Proteasome System, UPS )蛋白质组图谱

《CELL DEATH AND DIFFERENTIATION》：UbiDash: A UPS proteomic atlas for tissue-aware degrader design

　　

摘要：靶向蛋白降解( Targeted Protein Degradation, TPD )利用内源性E3泛素连接酶( E3 ubiquitin ligases, E3s )消除致病驱动蛋白，但目前临床使用的E3连接酶工具集仍较狭窄且多为组织非选择性( tissue-agnostic )。为支持合理扩展该工具集，研究人员通过整合四大资源构建了泛组织协调的泛素–蛋白酶体系统( Ubiquitin–Proteasome System, UPS )蛋白质组图谱：(1) CPTAC肿瘤及癌旁正常组织，(2) PRIDE健康组织，(3) 泛癌蛋白质组图谱( Pan-Cancer Proteome Atlas, TPCPA )，及(4) 癌细胞系百科全书( Cancer Cell Line Encyclopedia, CCLE )。所得图谱涵盖20种不同组织背景，定量检测5998个蛋白，含473个UPS组分及181个E3连接酶。跨资源验证确认协调成功且保留了生物学信号。研究人员进一步为每个定量UPS蛋白推导样本水平相对秩评分( Relative Rank Score, RRS )，鉴定出181个检出E3中有139个具有显著组织或肿瘤特异性，包括肺癌中XIAP、女性恶性肿瘤中KLHL7及头颈与脑肿瘤中FBXL18。为促进广泛应用，研究人员开发了UbiDash（https://ruggleslab.shinyapps.io/UbiDash/），一个交互式R Shiny平台，支持UPS表达、突变效应、蛋白共调控及临床关联查询。综上，该图谱与UbiDash为E3连接酶优先级排序及合理降解剂设计提供了组织感知框架，可与配套论文中基于突变和谱系驱动的UPS机制分析互为补充。

《UbiDash：面向组织感知靶向蛋白降解的泛素–蛋白酶体系统蛋白质组图谱》论文解读

一、研究背景与立项依据

靶向蛋白降解（Targeted Protein Degradation, TPD），包括蛋白水解靶向嵌合体（Proteolysis-Targeting Chimera, PROTAC）和分子胶降解剂（molecular glue degrader），通过招募内源性E3泛素连接酶（E3 ubiquitin ligase, E3）介导疾病驱动蛋白的泛素化及26S蛋白酶体降解，已成为变革性治疗模式。人类基因组编码600余个E3及底物识别受体和约100个去泛素化酶（deubiquitylase, DUB），然而进入临床开发的降解剂仅依赖极少数E3（主要是Cereblon/CRBN和Von Hippel-Lindau/VHL），占注释E3不足2%。这种对窄谱、组织非选择性（tissue-agnostic）E3的依赖限制了可治疗的疾病范围及治疗窗口——广泛表达的E3难以实现肿瘤选择性降解。理论上，组织限制性（tissue-restricted）或肿瘤富集E3可在降解靶点的同时减少对正常组织的脱靶毒性。现有蛋白质组学资源（CPTAC、PRIDE、TPCPA、CCLE）分别提供癌组织、健康组织及细胞系蛋白丰度数据，但因样本组成、质谱平台（标记无偏iBAQ vs.串联质谱标签TMT）及定量策略差异，无法直接跨数据集比较UPS组分（尤低丰度E3）的表达谱。因此，亟需构建协调统一的泛组织UPS蛋白质组参考图谱以系统鉴定组织/肿瘤特异性E3，为合理降解剂设计提供依据。本文发表于Cell Death and Differentiation。

二、主要关键技术方法概述

研究人员整合四个公开蛋白质组资源：CPTAC（肿瘤及配对癌旁正常组织）、PRIDE（健康死后组织）、TPCPA（肿瘤、转移灶、癌旁及健康组织汇编）和CCLE（癌细胞系蛋白质组）。经模拟参照通道归一化、样本中位值居中及中位绝对偏差（Median Absolute Deviation, MAD）标度后行批次校正，保留四库共有蛋白（n=5998，含473个UPS组分及181个检出E3）。为量化E3组织富集，计算样本内E3相对于所有检出E3的蛋白丰度秩并转换为相对秩评分（Relative Rank Score, RRS；取值0–1），取各E3在各样本中Top 10% RRS并通过Fisher精确检验计算组织特异性评分（specificity score >1, P<0.05）。差异表达分析采用DEqMS（基于limma框架并纳入肽谱匹配数PSM校正方差），生存分析采用Kaplan–Meier法及log-rank检验。交互平台UbiDash基于R v4.4.1及Shiny包开发并部署于shinyapps.io。

三、研究结果

Construction of a harmonized multi-dataset proteomic resource for UPS profiling（协调多数据集UPS蛋白质组资源构建）

研究人员整合CPTAC、PRIDE、TPCPA及CCLE并经模拟参照通道归一化与MAD标度及批次校正后，获得涵盖20种组织背景、定量5998个蛋白（含473个UPS组分及181个E3）的协调矩阵。主成分分析（Principal Component Analysis, PCA）显示校正后样本按组织来源而非数据集来源聚类（调整兰德指数Adjusted Rand Index, ARI提示组织信号主导），跨数据集同组织类型UPS蛋白表达Spearman相关系数ρ>0.7（P<0.001）。已知组织特异性标记（胰腺CEL/PRSS2、免疫器官MS4A1/CD20及CD19）被正确富集，证实协调保留生物学特异性，图谱可用于后续富集分析。

Protein enrichment analysis reveals tissue- and tumor-specific E3 ligase signatures（蛋白富集分析揭示组织及肿瘤特异性E3特征）

基于样本水平RRS及Fisher精确检验，181个检出E3中139个（76.8%）显示显著组织富集（specificity score >1, P<0.05）。代表性发现：LTN1与HERC2富集于胰腺肿瘤及正常胰腺组织；FBXL18特异性富集于脑肿瘤及头颈部鳞状细胞癌（Head and Neck Squamous Cell Carcinoma, HNSCC）；XIAP仅富集于肿瘤组织（造血系统、软组织/皮肤及肺癌，以肺癌最强）而不见于癌旁正常组织，提示其可作为肺癌肿瘤选择性降解锚点；KLHL7选择性富集于女性恶性肿瘤（乳腺、子宫内膜及卵巢）。以上与Human Protein Atlas免疫组化数据一致。进一步联用CPTAC生存数据筛选：139个组织/肿瘤富集E3中73个（52.5%）在其富集癌种内与总生存期无显著关联（log-rank P≥0.05，如KLHL7），推荐为预后偏向较小的降解剂锚点候选；其余66个具显著预后关联（双向性），其中部分E3高表达提示不良预后（如肺腺癌LUAD中LTN1、肺鳞癌LSCC中FBXL18、胰腺导管腺癌PDAC中KBTBD11、透明细胞肾细胞癌ccRCC中FBXL3），此类E3或可成为直接抑制靶点而非降解招募对象。

UbiDash: an interactive resource for UPS-centric proteogenomic discovery（UbiDash：UPS中心蛋白质组学发现的交互资源）

研究人员发布UbiDash（https://ruggleslab.shinyapps.io/UbiDash/），含五大模块：(1) UPS蛋白跨组织/数据集表达谱；(2) 用户自定义分组差异蛋白分析；(3) CPTAC突变效应分析（oncoplot、lollipop plot、突变–蛋白数量性状位点QTL火山图/箱线图）；(4) 蛋白共调控及推断E3–底物关联；(5) 按UPS蛋白丰度分层生存的Kaplan–Meier曲线及TCGA/CCLE药物响应信息。支持高分辨率图及数据表下载。

四、讨论与结论（翻译浓缩）

目前TPD的主要瓶颈在于人E3连接酶库的广度与化学生物学可用组织非选择性招募工具间的不匹配。本研究通过统一CPTAC、PRIDE、TPCPA和CCLE建立跨20种组织背景的协调UPS蛋白丰度参考，恢复了已知组织限制标记，揭示了正常及肿瘤背景下E3的上下文特异性富集模式，并提供可按预后关联过滤的样本水平特异性评分——三者共同支持组织感知（tissue-aware）E3优先级排序而非一味选用CRBN/VHL。图谱显示虽多数UPS组分广泛表达，相当部分E3在正常及肿瘤组织中呈强组织特异性，与经典组织标记吻合，可直接指导组织选择性降解剂设计以提高特异性并降低脱靶毒性；联合患者生存关联可初筛被劫持时不易促肿瘤生长的E3。DUB（如USP28）的反复失调提示UPS调控尚有独立于E3的层面值得关注。肿瘤常共opt或扭曲组织特化UPS回路（鳞癌上调应激处理E3、腺上皮癌上调复制偶联CRL、抑癌E3如FBXW7频繁突变），E3催化特性使微小丰度偏移亦能大幅影响底物周转，突显蛋白质组水平UPS重塑检测之价值（未必体现于转录水平）。本资源应与配套论文（Gonzalez-Robles et al., Cell Death Differ.2026, 报道TP53–UBR5及TRIM28轴）联用以发掘突变/谱系定义的新配体机会。UbiDash降低TPD研究者查询跨癌/正常组织UPS谱的技术门槛。本研究局限包括：基于bulk蛋白质组缺乏单细胞/空间分辨；TMT与label-free定量残留平台偏差尤影响低丰度E3；组织覆盖不均（女特异性肿瘤过代表、前列腺癌欠代表）；RRS基于相对秩非绝对浓度；描述稳态丰度未直接捕获E3活性/复合物组成/底物结合；UbiDash继承源数据缺失值与临床注释局限。未来整合泛素化组、单细胞蛋白质组及扰动数据将进一步完善特异性判定。总之，协调图谱、RRS框架及UbiDash将四大异质蛋白质组资源转化为统一可查询平台，可供化学生物学家、肿瘤学家及计算学者用于提名肿瘤选择性E3锚点及评估候选E3–底物对，推动下一代上下文选择性降解剂开发。