卵巢癌是女性生殖系统最常见的恶性肿瘤之一。由于卵巢癌预后通常较差，且目前有效治疗手段仍然不足，早期诊断和个性化治疗显得尤为关键。
近年来，蛋白质组学技术在卵巢癌研究中展现了重要潜力，推动了对不同类型卵巢癌的深入理解。西湖大学医学院郭天南团队及其合作者的几项关键研究为这一领域带来了新的视角和数据支持：
首先，他们提供了上皮性卵巢癌（EOC）多病理类型的蛋白质组学全景图，揭示了不同病理亚型的分子特征。其次，研究团队通过构建高质量的蛋白质谱库和开发分类器，探索了高级别浆液性卵巢癌（HGSOC）的化疗耐药性预测。第三，他们的综述文章总结了质谱技术在卵巢癌临床应用中的进展，特别是在生物标志物鉴定和分子分层方面。最后，研究揭示了卵巢透明细胞癌（CCOC）中的IFITM1作为新的预后标志物，为化疗后的复发风险评估提供了新的工具。
这些研究成果展示了蛋白质组学在不同类型卵巢癌中的广泛应用潜力，并为未来的研究和临床实践提供了宝贵的参考。
今天，我们将详细介绍这些基于蛋白质组学的卵巢癌研究，希望为研究人员带来新的思路和灵感。
案例1 全景图与多病理分析
文章概述：
2024年7月31日，西湖大学医学院郭天南团队，联合浙江省肿瘤医院郑智国、朱笕青，浙江大学华跃进团队，在 Nature Communications 上发表了卵巢癌蛋白组学新研究，提供了上皮性卵巢癌的多病理类型蛋白质组学全景图，为改进诊断和治疗策略提供了新的见解。
文章通过对来自中国813名不同病理类型及治疗方案患者的卵巢组织及部分配对的血浆样本的蛋白质组学分析，共定量10,715种蛋白质，鉴定了2551种与上皮性卵巢癌（EOC）恶性程度相关的蛋白质，其中8种分泌性蛋白在血浆中被验证，可能作为潜在的良恶性鉴别的生物标志物。本研究也系统性地分析了五种常见EOC病理亚型间的显著差异蛋白质，挖掘病理变化背后的分子水平差异。此外，该研究在术前采集血浆和手术切除组织中分别鉴定了与预后相关的多个蛋白质，通过具有临床转化价值的靶向蛋白质组组学（MRM）验证了他们的预后价值，并基于此建立了基于蛋白质特征的机器学习模型，用于预测辅助化疗后一年内复发风险，在国内外独立队列中验证了该模型的有效性。
近日，该研究被期刊选为重点文章进行推介，收录于 Editors’ Highlights 栏目的 Cancer 分类中。
研究队列和样本：来自中国813名不同病理类型及治疗方案患者的卵巢组织及部分配对的血浆样本
https://www.nature.com/articles/s41467-024-50786-z
案例2 化疗耐药性预测
Mol Oncol｜DIA蛋白质组学和特异性谱库预测高浆卵巢癌在新辅助化疗中的耐药性
文章概述：
2023年2月28日，西湖大学医学院郭天南团队联合浙江省肿瘤医院郑智国、中国医科大学附属盛京医院吴琪俊团队，在 Molecular Oncology 上合作发文。
研究构建了一个全面的卵巢组织样本谱库，并基于该谱库，采用DIA质谱技术和PRM（平行反应监测）验证技术，开发了一个可用于预测高级别浆液性卵巢癌（HGSOC）化疗耐药性的蛋白质分类器，该分类器在内部和外部验证集上均取得了显著的预测效果。
研究队列和样本：63例手术切除的卵巢组织
组学方法：Pulse DIA
研究人员在Orbitrap仪器上构建了包含130735个肽和10696个蛋白质的高质量卵巢特异性谱库OVLib，与此前发布的泛人类质谱谱图库（DPHL）相比，OVLib谱库提供的卵巢特异性蛋白质多出10%，卵巢富集蛋白质多出3%。随后使用 Pulse DIA 方法对来自63例接受 NACT-IDS 治疗患者的71个卵巢肿瘤样本的蛋白质组进行了分析。进一步地，通过平行反应监测（PRM）建立了一种六蛋白分类器，以有效预测HGSOC 患者在辅助化疗治疗后的化疗耐药性，该分类器经过来自独立临床中心的57名患者的验证（P=0.014）。
案例3 临床质谱综述
研究人员预计，未来，空间和单细胞蛋白质组学技术的迅速发展将解开EOC的肿瘤内异质性，进一步促进其精准分层和优越的治疗效果。
案例4 预后标志物研究
Proteomics｜卵巢透明细胞癌的蛋白质组特征分析为化疗确定了预后生物标志物
https://analyticalsciencejournals.onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1002/pmic.202300242
从揭示上皮性卵巢癌的分子特征到预测化疗耐药性，再到识别预后生物标志物，蛋白质组学技术为我们理解和应对卵巢癌提供了重要的工具和数据支持。
如果您希望进一步探索卵巢癌的蛋白质组学特征，或需要定制的蛋白质组学解决方案，请与我们联系。我们期待与您一起探索各种肿瘤研究场景，为科学研究和临床应用做出更多贡献。
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