近日，我所生物技术研究部生物分离分析新材料与新技术研究组（1809组）叶明亮研究员团队和空军军医大学聂勇战教授团队等合作，开发了一种位点特异性糖型的高稳健蛋白质组分析系统，对278例临床样本进行N-糖基化蛋白质组的规模化分析，筛选并验证了可诊断胃癌尤其是早期胃癌的新型蛋白质糖基化类生物标志物，为 N-糖基化蛋白质组的规模化分析提供了一种分析工具。
目前在临床上使用的肿瘤标志物基本上都是糖蛋白质。蛋白质糖基化的异常与疾病的发生发展密切相关，但是还没有在特定蛋白质、特定位点上的特定糖型（即位点特异性糖型）的疾病标志物。在本工作中，研究人员开发了一个高稳健的位点特异性糖型蛋白质组学分析系统。该系统采用自动化方法富集生物样本中的N-完整糖肽，然后采用微流LC-MS/MS系统检测N-完整糖肽，并利用团队开发的Glyco-Decipher软件鉴定和定量位点特异性糖型。科研人员使用该系统分析了200多个样品，发现其富集特异性保持在88.1%到91.7%之间，展现了稳定的糖肽富集性能。在10个批内/批间的质量控制样本中，N-完整糖肽、糖基化位点和糖蛋白的鉴定数目的相对标准偏差均低于7%，并且定量N-完整糖肽的Pearson相关系数平均值为0.909。经过长时间分析超过200份大队列样本后发现，每个质量控制样本依然能稳定地鉴定到平均1900条完整的N-完整糖肽。因此，该系统具有高灵敏、高稳健的N-完整糖肽鉴定性能，为 N-糖基化位点特异性糖型的规模化分析提供了一个有力的分析工具。
由于早期胃癌无明显症状且存在较长的潜伏期，导致诊断迟、转移快和治疗效率低等问题。临床上现有的胃癌血清标志物有CEA、CA125、CA72-4和CA19-9等，由于它们对胃癌诊断的特异性和敏感度较差，难以用于胃癌的早期诊断。研究人员将该系统应用于探究胃癌患者血清中蛋白质N-糖基化的变化，筛选用于胃癌诊断的新型位点特异性糖型生物标志物。团队首先采用发现蛋白质组学策略，对含140例受试者的发现队列和70例受试者的验证队列分别进行N-糖基化蛋白质组的全面分析，共鉴定到来自971种糖蛋白上的21711种位点特异性糖型。通过差异分析和构建机器学习随机森林模型，筛选到四个位点特异性糖型作为候选生物标志物；它们对胃癌患者均展现了优异的诊断性能，尤其是联合诊断早期胃癌的AUC值大于0.91，而传统胃癌血清标志物CEA的诊断AUC值则小于 0.67。随后，团队利用该系统并采用靶向糖基化蛋白质组学分析策略，在含有另外78例受试者的靶向验证队列中，验证了这四个位点特异性糖型对胃癌和早期胃癌优异的诊断性能。特别是发现带有 SLe 抗原的四天线糖链结构位点特异性糖型对胃癌的诊断性能远优于同位点上的其他糖型，说明位点特异性糖型是一类很有潜力的疾病标志物。
叶明亮团队长期致力于位点特异性糖型分析方法的发展，在糖肽的分离和富集方面发展了O-GlcNAc糖肽的可逆酶促化学标记策略（Angew. Chem. Int. Ed.，2022）、自动化的N-完整糖肽富集方法（Anal. Chem.，2021）、O-糖肽二次酶切策略（Anal. Chem.，2023）、同时富集和鉴定N-和O-完整糖肽的分析方法（Anal. Chem.，2023）；在糖肽的谱图解析软件方面，分别发展了O-糖肽的检索策略O-search（Anal. Chem.，2019；Anal. Chem.，2023；Bioinformatics，2022）和N-糖肽质谱谱图的解析软件Glyco-Decipher（Nat. Commun.，2022）。目前，Glyco-Decipher软件可以从github.com上下载，由于其解析灵敏度高、界面友好，已经被很多课题组和生物公司采用。
相关成果以“Robust Glycoproteomics Platform Reveals a Tetra-Antennary Site-Specific Glycan Capping with Sialyl-Lewis Antigen for Early Detection of Gastric Cancer”为题，发表在《先进科学》（Advanced Science）上。该工作的共同第一作者是1809组博士研究生刘璐瑶、刘蕾和助理研究员王龑。该工作的糖肽富集、微流LC-MS/MS系统方面工作得到我所二十八室梁鑫淼研究员、郭志谋研究员和西北大学边阳阳教授的支持。该工作得到了国家重点研发计划、国家自然科学基金、我所创新基金等项目资助。（文/图 刘璐瑶、刘蕾）
