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旗号通路活性异常是肿瘤发生和进展的标志，30 多年来一直指导着靶向抑制剂的设计。然而，由快速、一定环境的旗号收集重新布线诱导的符合性抵抗体制继续挑战医治效果。
利用蛋白质组学技术和神经收集，哥伦比亚大学和耶鲁大学的研讨团队引入了 VESPA（Virtual Enrichment-based Signaling Protein-activity Analysis），一种旨在阐明细胞响应和符合药物扰动体制的算法；并用它来阐发用临床相关抑制剂和对照介质处理的结直肠癌细胞的 7-point 磷酸化蛋白质组时间序列。
阐发肿瘤特异性酶/底物相互作用，根据底物磷酸化状态准确推断激酶和磷酸酶活性，有效地解释旗号串扰和稀疏磷酸化蛋白质组覆盖。
该阐发阐明了对每种药物扰动的时间依赖性旗号通路回响反映，更重要的是，细胞符合性回响反映和重新布线，通过 CRISPR 敲除阐发实考证实，表明其广泛适用于癌症和其他疾病。
该研讨以「Network-based elucidation of colon cancer drug resistance mechanisms by phosphoproteomic time-series analysis」为题，于 2024 年 5 月 9 日发布在《Nature Communications》。
细胞利用旗号传导级联对环境旗号作出响应，调节基因活动，控制细胞状态。这一体制在多细胞生物中促进细胞分化和符合环境变化，但也与疾病，特别是癌症密切相关。
癌症发展中，旗号通路的变异导致细胞调控失常。尽管研讨进展显著，旗号收集的具体解析，尤其考虑时间和空间特性的，仍是系统生物学的重大挑战。
现有技术如磷酸化阐发虽已广泛使用，但对于动态、情境特异性旗号理解有限，表明该领域还需更精准的方法来深入探究。
为了应对这些挑战，哥伦比亚大学和耶鲁大学的研讨团队开发了 VESPA：一种基于磷酸化蛋白质组学的机器学习方法，用于剖析 ES 相互作用和测量旗号蛋白活性——并将其应用于研讨介导 CRC 对临床相关靶向药物的耐药性或缺乏敏感性（即不敏感）的翻译后细胞符合体制。
图示：VESPA 概述。（来源：论文）
该方法提出了四个独特的要素，包括：
1、基于磷酸化蛋白质组谱从头重建和询问疾病一定旗号收集的能力；
2、能够根据其底物的磷酸化状态测量旗号酶的活性，包括那些在磷酸化蛋白质组谱中表征不佳的旗号酶；
3、解卷积癌症组织对针对旗号酶的抑制剂的时间依赖性回响反映的能力；
4、识别主导耐药性和细胞符合的潜在体制的能力。
基于 ES 参考数据库的系统基准测试，评估细胞系中主要药物靶点的差异 KP 酶活性，并通过试验考证对超过 200 种靶向抑制剂的敏感性，表明 VESPA 的性能大大优于现有方法。
图示：dVESPA 和 mVESPA 的基准测试和考证。（来源：论文）
在概念考证应用中，研讨人员设计了大规模药物扰动试验，并使用 VESPA 阐明 CRC 符合药物医治的分子体制，这些药物医治以高度一定的方式介导耐药性或不敏感性。
VESPA 阐发可深入了解 CRC 细胞系在药物扰动后符合和「重新连接」其旗号收集的能力。至关重要的是，这揭示了一定细胞如何在高度不同的时间范围内实现相似的药物回响反映，而其他细胞可能呈现高度特殊的回响反映体制。
图示：CRC细胞系中的靶向药物扰动。（来源：论文）
此外，对于耐药细胞，这识别了负责从最初的药物扰动到耐药性发展的旗号蛋白。
为了评估其预测性质，研讨人员使用系统的 CRISPR/Cas9 介导的敲除试验来考证这些预测，确认 VESPA 预测确实富含与耐药细胞系中的药物医治协同作用的蛋白质，从而表明识别潜在联合医治机会的潜在价值。
论文链接：https://www.nature.com/articles/s41467-024-47957-3