責編 | 兮
泛素-蛋白酶體系統 (Ubiquitin-Proteasome System，UPS) 是細胞內負責蛋白質降解的多組分系統，它透過影響真核細胞中大部分蛋白質的降解，參與細胞的生長及分化、DNA複製與修復、細胞代謝、免疫反應等【1】。近年來，人們意識到UPS系統功能紊亂與多種疾病的存在密切聯絡，包括神經退行性疾病、癌症、心血管和呼吸系統疾病等【2】。根據機制不同，主要將UPS功能紊亂分為兩類：第一類是UPS系統內的酶或底物發生基因突變導致這些底物不能被正常泛素化及降解，不斷在細胞內蓄積；第二類是UPS系統功能異常啟用加速降解細胞內蛋白。以腫瘤為例，UPS系統可以透過促進抑癌蛋白如P53的降解或者阻滯致癌蛋白降解而影響腫瘤細胞的生存。然而，人們對於腫瘤細胞內突變蛋白如何影響細胞功能並非十分清楚，尤其是哪些蛋白基因突變可導致該蛋白降解異常從而啟用腫瘤細胞生長並未得到廣泛研究。過去幾十年間，UPS系統內各個組分已成為科學家們研究開發針對某些疾病潛在有效藥物的重要靶點【3】，其中一些藥物已經進入臨床應用或處於試驗階段【4】。不過，UPS系統是細胞內蛋白質降解的主要途徑，因此阻礙了基於蛋白降解藥物的開發，目前只有約5%由FDA批准的藥物靶向UPS系統組分【5】。目前，由於靶向蛋白質降解技術的不斷髮展，使得開發專屬調節某一蛋白降解的藥物成為可能，比如PROteolysis靶向Chimeras (PROTACs) 或“molecular glues”【6-8】。
2021年2月9日，美國哈佛大學劉小樂/Myles Brown/Stephen J. Elledge團隊聯合於Molecular Cell線上發表題為 Systematic Characterization of Mutations Altering Protein Degradation in Human Cancers 的研究論文，系統性的揭示了特定蛋白底物基因突變導致UPS功能異常進而調節腫瘤的生長髮展【9】。
研究團隊系統性分析了來自於33種不同腫瘤型別的9079例腫瘤測序資料，發現約19%的腫瘤驅動基因（Driver Gene）對UPS系統調控的蛋白降解產生影響，確定了UPS系統功能紊亂可以透過調節蛋白降解促進腫瘤的發生及進展。接著，作者透過構建計算機模型並採用此模型對大量資料進行分析得知轉錄因子降解水平在多種臨床腫瘤資料中頻繁發生改變，並且透過實驗驗證Cullin蛋白家族成員CUL3基因突變導致的功能缺失可促進癌基因蛋白c-MYC在細胞內蓄積。作者進一步開發了一款深度學習（Deep Learning）模型deepDegron，用以識別鑑定蛋白序列中與降解有關的特定基因序列降解子（Degron），應用這款計算機模型發現了存在於基因GATA3 和PPM1D內的某些突變促使GATA3 和PPM1D蛋白逃脫了被降解的命運，進而促進腫瘤細胞生長。以上工作闡明瞭蛋白質降解在腫瘤細胞中發揮的巨大作用，為開發新藥攻克癌症提供了新的靶點。
UPS系統是細胞內最重要的選擇性蛋白降解系統，該系統可以透過泛素連線酶對特定蛋白底物泛素化進行調控而控制降解過程，其中包括正向調控因子（泛素啟用酶E1、泛素結合酶E2和泛素連線酶E3）及負向調控因子（去泛素化酶）。然而，由於缺乏足夠的蛋白組學資料及不能完全明確介導泛素化連線酶識別的蛋白降解子（Degron）基因序列，因此無法系統闡明UPS系統紊亂在腫瘤內的具體功能。在本研究中，作者應用計算機模型大規模鑑別了哪些基因突變可以重塑蛋白組學，主要包括三步：鑑別突變的UPS組分；鑑別具有基因突變的蛋白底物；發現並建立兩者間關聯。
隨後，作者透過分析TCGA資料，進一步發現了63個與UPS降解通路有關的腫瘤驅動基因（Driver Gene），其中33個驅動基因以往並未被報道過。這些基因中包含數個E3連線酶及去泛素化酶，由於E3連線酶並不擁有已知的可誘導特異性蛋白底物降解的識別序列（Degron），因此作者又開發出機器學習模型（machine learning model） deepDegron並透過分析高通量蛋白穩定性資料鑑別了一系列全新的特異性蛋白降解子序列。
應用deepDegron模型，作者發現在GATA3和PPM1D的C末端基因序列中存在一些位點突變可以破壞蛋白降解子結構，並導致UPS系統無法識別並降解，促使這些蛋白在腫瘤細胞內不斷蓄積。透過體外實驗，作者進一步確定在腫瘤細胞內表達GATA3和PPM1D的C末端突變基因可使得相應蛋白水平更為穩定，並激活下游訊號，促進腫瘤細胞生長。
綜上，本文系統性證明了細胞內蛋白降解紊亂普遍存在人類腫瘤中，並透過開發無偏倚計算機模型（Unbiased Computational Modeling）揭示了基因突變可以導致蛋白降解子功能缺失並由此改變蛋白穩定性使腫瘤細胞獲得該蛋白功能，影響腫瘤生長及發展。
本文第一作者是哈佛大學/丹娜-法伯癌症研究所的Collin Tokheim博士、王曉卿博士、Richard T. Timms博士。劉小樂教授、Myles Brown教授及Stephen J. Elledge教授為本文的共同通訊作者。
原文連結：
https://doi.org/10.1016/j.molcel.2021.01.020
製版人：十一
參考文獻
1. Hershko, A. & Ciechanover, A. The ubiquitin system. Annu Rev Biochem 67, 425-479 (1998).
2. Jansen, A., H P, Reits, E. & Hol, E. The ubiquitin proteasome system in glia and its role in neurodegenerative diseases. Front Mol Neurosci 7, 73 (2014).
3. Liggett, A. et al. Methods for measuring proteasome activity: current limitations and future developments. Leuk Res 11, 1403-1409 (2010).
4. Kumar, S. et al. Carfilzomib or bortezomib in combination with lenalidomide and dexamethasone for patients with newly diagnosed multiple myeloma without intention for immediate autologous stem-cell transplantation (ENDURANCE): a multicentre, open-label, phase 3, randomised, controlled trial. Lancet Oncol 10, 1317-1330 (2020).
5. Chakravarty, D. et al. OncoKB: A Precision Oncology Knowledge Base. JCO Precis Oncol (2017).
6. Deshaies, R. Multispecific drugs herald a new era of biopharmaceutical innovation. Nature 580, 329-338 (2020).
7. Pettersson, M. & Crews, C. PROteolysis TArgeting Chimeras (PROTACs) - Past, present and future. Drug Discov Today Technol 31, 15-27 (2019).
8. Schapira, M. et al. Targeted protein degradation: expanding the toolbox. Nat Rev Drug Discov 12, 949-963 (2019).
9. Tokheim, C, et al. Systematic characterization of mutations altering protein degradation in human cancers. Molecular Cell 81, 1-16 (2021).