Label-free定量蛋白質組學揭示GATA6調控胃癌細胞對曲妥珠單抗耐藥的信號通路

劉文虎 袁江北 常晉霞

摘?要?腫瘤細胞對曲妥珠單抗耐藥是導致其化療失敗的主要原因。前期研究表明，在曲妥珠單抗耐藥胃癌細胞 （NCI N87/R） 中，轉錄因子GATA6與DNA的結合活性顯著增強，這與其耐藥是否有關尚不清楚。本研究以NCI N87/R為研究對象，采用Crispr/Cas9技術構建GATA6敲除細胞系（NCI N87R/GATA6）。在此基礎上，基于Label-free定量蛋白質組學技術并結合生物信息學分析GATA6調控曲妥珠單抗耐藥的信號通路。蛋白樣品經還原烷基化，FASP酶切，肽段經液相色譜分離，LC-MS/MS定量分析，通過差異倍數及t檢驗篩選差異表達蛋白;采用WebGestalt數據庫進行基因本體分析，利用GeneAnalytics數據庫進行通路富集分析。結果表明，敲除GATA6增強了曲妥珠單抗對NCI N87/R的抑制作用，降低其侵襲。采用質譜定量檢測出5792種蛋白質，其中305種在NCI N87R/GATA6細胞中表達上調，182種表達下調。通路富集分析顯示，線粒體轉運、細胞凋亡、DNA損傷、葡萄糖代謝、丙酮酸代謝及TCA 循環、Wnt/β-catenin降解通路在NCI N87R/GATA6細胞中顯著改變。蛋白免疫印跡實驗（Western blot）表明，線粒體動力蛋白OPA1和DNM1L、凋亡蛋白Caspase-9、TCA 循環代謝酶SUCLG2和MDH1、糖原代謝酶PYGL在NCI N87R/GATA6中顯著改變，表明GATA6敲除導致NCI N87/R細胞線粒體功能障礙、能量代謝異常，進而誘導其凋亡，提示抑制GATA6轉錄活性可能是逆轉胃癌曲妥珠單抗耐藥的有效途徑。

關鍵詞?曲妥珠單抗; 抗藥性; Label-free定量蛋白質組學; GATA結合蛋白-6; 信號通路

1?引 言

胃癌是消化系統常見惡性腫瘤，其發病率在所有腫瘤中位居第五，死亡率居第三[1]。化療是當前胃癌治療的主要手段。近年來，隨著腫瘤生物學的快速發展及腫瘤分子標志物的不斷發現，靶向治療已成為胃癌治療的有效途徑。曲妥珠單抗是靶向人表皮生長因子受體-2 （Human epidermal growth factor receptor-2， HER-2）的抗體類藥物，通過拮抗HER-2信號轉導及抗體依賴細胞介導的細胞毒作用，發揮抗腫瘤作用，為HER-2陽性乳腺癌、胃癌及胃食管交界癌靶向治療的經典藥物[2，3]。雖然曲妥珠單抗的抗腫瘤機制明確，療效肯定，然而腫瘤細胞對其產生抗藥性已成為制約其治療效果的棘手問題。因此，探究曲妥珠單抗耐藥機制，發現耐藥靶標，對提高胃癌化療有效性及敏感性具有重要意義。

蛋白質組學是以生命體全部蛋白質為研究對象，對蛋白質進行定性和定量分析，進而揭示蛋白質功能的學科。近年來，隨著高通量、高靈敏和快速掃描質譜儀的出現，結合微量蛋白質分離技術，以質譜為檢測手段的蛋白質組學技術得到了飛躍發展，并在生命科學領域得到廣泛應用[4，5]。

GATA結合蛋白6（GATA6）屬于GATA家族成員，包含2個鋅指結構，通過與靶基因序列[（A/T）GATA（A/G）]結合，參與調控細胞的增殖及分化。研究發現，GATA6異常表達與腫瘤的轉移及惡性行為關系密切，且在不同腫瘤中具有組織特異性和功能多樣性，如在胰腺癌、結腸癌、食管癌中具有促癌作用[6～8]，而在卵巢癌、膠質瘤中具有抑癌作用[9，10]。乳腺癌中GATA6通過上調slug的表達促進癌細胞發生上皮-間質轉化[11]，而結腸癌中通過調節尿激酶纖溶酶原激活因子促進腫瘤侵襲[7]。另有研究表明，GATA6通過上調自噬促進非小細胞肺癌對埃羅替尼耐藥[12]，通過抑制Wnt/β-catenin信號降低西妥昔單抗對結直腸癌耐藥[13]，提示GATA6異常表達與腫瘤耐藥有關，但GATA6是否調控胃癌細胞對曲妥珠單抗耐藥，尚不明確。

本研究組前期研究表明[14]，在曲妥珠單抗耐藥的NCI N87/R細胞中，GATA6與DNA的結合活性顯著增強，提示GATA6作為癌基因在曲妥珠單抗耐藥中具有重要作用。本研究以NCI N87/R細胞為研究對象，采用Crispr/Cas9構建GATA6敲除細胞（NCI N87R/GATA6），探究GATA6敲除對NCI N87/R細胞曲妥珠單抗耐藥的影響，在此基礎上，基于Label-free定量蛋白質組學技術并結合生物信息學技術分析了GATA6調控胃癌細胞對曲妥珠單抗耐藥的信號通路及可能機制。

2?實驗部分

2.1?儀器與試劑

LTQ-Orbitrap Velos Pro質譜儀、Easy-nLC 2000 nano高效液相色譜儀（美國Thermo Fisher公司）; SONICS多功能超聲儀（美國Sonics公司）; GL-802B型真空泵（海門其林貝爾儀器公司）; 5810R真空濃縮儀（德國Eppendorf公司）; CKX31型光學顯微鏡（日本Olympus公司）; LRH-70生化培養箱（上海一恒科學儀器公司）; 小型Trans-Blot電泳轉印槽（美國伯樂生物公司）。

NCI N87和NCI N87/R細胞由軍事醫學科學院施明教授惠贈，NCI N87R/GATA6細胞由實驗室構建。注射用曲妥珠單抗（440 mg， S20060026， 羅氏制藥公司）; 胎牛血清（Fetal bovine serum， FBS，美國Gibco公司）; DMEM培養基、胰酶（美國Mediatech公司）; 雙抗（北京鈕英泰克生物有限公司）; 二硫蘇糖醇（Dithiothreitol， DTT）、吲哚-3-乙酸（Indole-3-acetic acid， IAA）、尿素、NaHCO3（美國Sigma公司）; 甲醇、乙醇、乙腈、甲酸、蛋白酶抑制劑（美國Thermo Fisher公司）; Bradford蛋白濃度試劑盒（北京康為生物有限公司），一抗OPA1（67589）、DNM1L （5391）、Caspase-9（7237）和GAPDH（5174） （美國CST公司）; SUCLG2（ab96172）、MDH1（ab180152）和PYGL（ab198268） （英國Abcam公司）; 羊抗兔（或鼠）IgG二抗（碧云天生物技術公司）; Lipofectamine 2000 （美國Invitrogen公司）; BsmBI （美國NEB公司）; T4連接酶（日本TAKARA公司）; CCK-8 kit（日本同仁化學研究所）。

2.2?實驗方法

2.2.1?細胞培養?細胞于DMEM培養液（10% FBS和1%雙抗） 中，在5% CO2、37℃條件下培養，細胞2次傳代后用于實驗。為保持細胞的耐藥性，NCI N87/R和NCI N87R/GATA6細胞培養液中加入終濃度為80 μg/mL的曲妥珠單抗[13]。

2.2.2?gRNA及寡核苷酸鏈合成?依據網站http：//crispr.mit.edu設計GATA6的gRNA，在線選取得分最高的前兩個核苷酸序列，分別為： ①正向5'-CACCGGAGGCGGCGGCCGGACCCC-3'，反向3'-AAACGGGGTCCGGCCGCCGCCTCC-5'; ②正向5'-CACCGGCGGAGAGCGGGGCCCCGG-3'， 反向3'-AAACCCGGGGCCCCGCTCTCCGCC-5'。

2.2.3?Cas9-GATA6 gRNA載體構建?使用BbsI酶切Cas9質粒，gRNA靶序列與Cas9質粒經T4連接酶連接后轉化到大腸桿菌BH5α感受態細胞中，涂布于LB-Amp平板上，取單克隆分析測序，確定gRNA載體構建成功（Cas9-GATA6 gRNA）。

2.2.4?細胞轉染及篩選

將2 μg Cas9-GATA6、6 μg gRNA、1 μg pMD 2.G和1.5 μg psPAX2混合質粒及15 μL Lipofectamine 2000轉染試劑分別加入100 μL無血清無抗性培養基，室溫孵育10 min，共轉染至293T細胞包裝慢病毒，并用特異靶向敲除綠色熒光蛋白的gRNA與pMD2.G、psPAX2共轉染作為對照，培養72 h后收集上清液，慢病毒液經0.45 μm濾膜過濾，

80℃保存備用。將NCI N87/R細胞按每孔105 Cell/mL接種于六孔板，培養至70%更換無血清培養液，慢病毒感染細胞，48 h后加入0.5 μg/mL嘌呤霉素處理細胞72 h，流式分選單細胞于96孔板中，擴大培養，PCR初選（引物序列正向： 5'-TCCAGCGCGGGAGCCCT-3'， 反向： 5'-GCGCCGAAGGTCCGTGG-3'）， 蛋白免疫印跡實驗 （Western blot） 驗證。

2.2.5?CCK-8檢測細胞增殖?對數期NCI N87、NCI N87/R和NCI N87R/GATA6細胞分別接種于96孔板中，每孔含細胞數約5000個，按文獻[15]的方法檢測細胞增殖能力。

2.2.6?Transwell檢測細胞侵襲?于Transwell小室的上室中加入200 μL不含血清的DMEM培養基，將對數期NCI N87、NCI N87/R和NCI N87R/GATA6細胞分別重懸，按文獻[16]的方法進行Transwell實驗，每個樣本隨機選取6個視野拍照，記錄穿膜細胞數，統計分析。

2.2.7?Western blot檢測蛋白質表達?提取NCI N87/R 和NCI N87R/GATA6細胞全蛋白質，按文獻[15]的方法進行蛋白質變性、聚丙烯酰胺凝膠電泳、濕法轉膜、封閉、孵育抗體及顯影?？贵wOPA1、DNM1L、Caspase-9、SUCLG2、MDH1、PYGL和GAPDH按1∶1000稀釋，二抗按1∶5000稀釋。采用 Image J 進行灰度值分析，GraphPad Prism 7.04進行定量分析。

2.3?色譜及質譜條件

2.3.1?色譜條件?Easy nLC 2000 nano高效液相色譜儀，使用反相C18分離柱（2 cm×100 μm×3 μm）和C18分析柱（15 cm×75 μm×3 μm， 美國Thermo Fisher公司）。液相色譜分離條件：流動相A為水（0.1%（V/V）甲酸），流動相B為乙腈（0.1%甲酸），梯度洗脫： 0～5 min，0～5% B; 6～90 min，6%～35% B; 91～110 min，36%～98% B; 111～120 min，2% B; 流速200 nL/min。

2.3.2?質譜及其檢測參數?LTQ-Orbitrap Velos Pro型質譜儀，電噴霧（Electrospray ionization， ESI）離子源，電壓為3.8 kV，毛細管溫度350℃，源加熱溫度300℃，鞘氣流速40 arbitrary units，輔助氣10 arbitrary unit; Orbitrap一級掃描質荷比（m/z） 200～2000，分辨率30000，數據格式Profile，多級質譜掃描分辨率7500，數據格式Centroid，多級碎裂模式為碰撞誘導解離，歸一化裂解能量為35%。離子掃描電荷數范圍+2～+6，排除同位素干擾峰，動態排除重復時間為10 s，重復次數為5，排除列表大小為50，排除時間為20 s，高、低排除質量寬度為3.0 Da。

2.4?細胞全蛋白提取

收集細胞沉淀，使用預冷磷酸鹽緩沖液（Phosphate buffer solution， PBS）洗滌2次，加入8 mol/L尿素（含1%蛋白酶抑制劑），渦旋30 s，冰上裂解10 min，超聲2 min，12000 r/min離心15 min （4℃），取上清液， 用Bradford法測定蛋白濃度。

2.5?還原烷基化及FASP酶切[17]

用50 mmol/L NH4HCO3分別配制0.5 mol/L的DTT和IAA。取蛋白樣品100 μg，加入DTT（終濃度為20 mmol/L），混勻，56℃反應30 min，冷卻后加入IAA（終濃度為50 mmol/L），混勻，室溫避光30 min，加入20 mmol/L DTT，室溫避光15 min，12000 r/min離心5 min，上清液轉入超濾管（MWCO 10 kD），12000 r/min 離心40 min，加入300 μL 50 mmol/L NH4HCO3，12000 r/min離心3次，每次40 min。加入50 μL 50 mmol/L NH4HCO3和5 μg 胰蛋白酶混合液，37℃孵育4 h，補加150 μL 50 mmol/L NH4HCO3和 5 μg胰蛋白酶，37℃酶切過夜，12000 r/min離心40 min，以300 μL水清洗1次，合并兩次洗脫液，減壓得肽段樣品。

2.6?肽段分離

肽段經Waters 2695 HPLC分離，流動相A為水，流動相B為乙腈。洗脫梯度：0～34 min，0～98% B; 35 ～40 min，98% B。流速0.5 mL/min，按1 min/管收集肽段洗脫液，合并（方法為：① 1、6、11、16、21; ② 2、7、12、17、22; ③ 3、8、13、18、23; ④ 4、9、14、19、24; ⑤ 5、10、15、20、25; ⑥ 26～30; ⑦31～35; ⑧ 36～40），得到8個混合肽段組分，60℃減壓干燥，采用質譜檢測。

2.7?肽段檢測、定量及差異表達蛋白質的篩選

肽段樣品經0.1%甲酸復溶，12000 r/min離心10 min，取上清液，經高效液相色譜分離后進入質譜儀在線檢測，搭載Mascot 2.3 搜索引擎的Proteome Discover 1.4搜庫，數據庫為美國國家生物信息技術中心人源Refseq蛋白質序列庫。檢索參數：母離子質量公差為20 ppm，子離子為0.5 Da。蛋白質修飾：半胱氨酸脲甲基化（Carbamidomethylation）為固定修飾，蛋氨酸N-乙?；把趸∟-term acetylation， oxidation）為動態修飾，采用Percolator正/反庫匹配搜索，肽段水平錯誤發現率（False discovery rate， FDR）設定小于1%。

使用數據依賴分析（Data dependence analysis， DDA）采集數據，基于強度定量法（Intensity based absolute quantification， iBAQ）進行蛋白質定量[18]，采用FOT（Fraction of total）表示蛋白質標準化后的峰值，含義為每個蛋白質的iBAQ除以樣本中全部蛋白的iBAQ （即FOT = iBAQ/∑iBAQ）[19]。為方便計算，FOT×105= iFOT。肽段篩選標準為：每個蛋白質被檢測到的特異性肽段數≥1，Mascot≥20。采用差異倍數及雙樣本等方差假設t檢驗進行差異蛋白質篩選，規定若某蛋白的定量值在兩組樣本中的均值之比≥2或≤0.5，且滿足p<0.05，則此蛋白質在兩組樣本中的表達具有差異。

3?結果與討論

3.1?NCI N87R/GATA6細胞構建及評價

基于Crispr/Cas9構建NCI N87R/GATA6細胞，Western blot及質譜定量分析結果證實，GATA6在NCI N87/R細胞中被完全敲除，表明NCI N87R/GATA6細胞構建成功（圖1A和1D，本研究中使用NCI N87R/GATA6 gRNA1細胞系進行實驗）。Transwell實驗結果表明，NCI N87/R細胞的侵襲能力較NCI N87顯著增加（p=0.01），而敲除GATA6使NCI N87/R的侵襲潛能降低（p=0.04） （圖1B）; 進一步采用CCK-8試劑盒檢測了曲妥珠單抗對NCI N87、NCI N87/R和NCI N87R/GATA6細胞的抑制作用，顯示曲妥珠單抗對NCI N87細胞抑制最強，NCI N87R/GATA6次之，而NCI N87/R最不敏感（圖1C），提示敲除GATA6增強了曲妥珠單抗對NCI N87/R細胞的抑制作用。

3.2?細胞全蛋白檢測及定量分析

為明確GATA6敲除對NCI N87/R細胞曲妥珠單抗耐藥的影響，采用Crispr/Cas9構建NCI N87R/GATA6細胞，基于Label-free定量蛋白質組學技術對兩組細胞的全蛋白定量分析，考察GATA6敲除對NCI N87/R細胞表達譜的影響，并采用生物信息學篩選差異表達蛋白質，探究GATA6調控曲妥珠單抗耐藥的信號通路及可能機制，實驗流程如圖2所示。

3.3?數據質控分析

對NCI N87/R和NCI N87R/GATA6細胞樣本分別進行3次生物學重復，基于Spearman 方法進行相關性分析。結果顯示，組內各樣本的相關系數均大于0.90 （電子版文后支持信息圖S1），表明實驗重復性和穩定性良好。

3.4?蛋白表達譜輪廓分析

先分析了兩組樣本蛋白質表達譜的整體變化，并采用主成分分析法（Principal compnent analysis， PCA）進行輪廓辨析，得到樣品組內、組間得分圖。

由圖3可知，NCI N87R和NCI N87R/GATA6對應的樣本分別沿主成分1和主成分2 （Principal component， PC1和PC2）分開，且承載樣本信息的圈在組內聚集良好， 而組間明顯偏離（圖3A）。從熱圖（圖3B）得知，組內蛋白質表達水平相似，而組間差異較大，表明GATA6敲除對NCI N87R細胞蛋白質表達譜產生了明顯影響。

3.5?蛋白質鑒定及差異蛋白質的篩選

為保證肽段定量的準確性及鑒定蛋白的可靠性，將肽段水平的卡值設置為“Strict”，并在蛋白水平設置≤1% 的FDR，共鑒定到5792種蛋白質，其中3792種蛋白在每組細胞的2個以上樣本中被定量測定，將這3792種蛋白質用于生物信息學分析。為明確數據分布，對NCI N87/R和NCI N87 R/GATA6樣本中蛋白質的變化倍數（Fold change，FC）分析，即將NCI N87/R和NCI N87R/GATA6樣本3次重復實驗中的蛋白質峰面積均值之比作為變化倍數，再進行對數轉化，發現95%以上的蛋白質在兩組樣本中的FC值（NCI N87/R/NCI N87R/GATA6）在2倍范圍內，數據呈正態分布（電子版文后支持信息圖S2A）。 因此，數據分析適合獨立樣本t檢驗。進一步根據顯著性水平及均值的變化倍數繪制了火山圖（電子版文后支持信息圖S2B）。規定若某蛋白質在3次獨立實驗中的均值在兩組樣本中的比值≥2或≤0.5，且p<0.05，則此蛋白質在兩組樣本中的表達具有差異，上調蛋白在火山圖中對應的點被標注為紅色，下調蛋白對應的點被標注為藍色，除此以外的蛋白認為在兩組樣本中的表達未發生顯著變化，被標注為灰色。結果表明，487種蛋白在NCI N87R/GATA6中的表達發生了變化（p<0.05），其中上調305種，下調182種（電子版文后支持信息表S1），未顯著變化3305種（p>0.05）。

3.6?差異表達蛋白質基因本體分析

通過WebGestalt （http：//bioinfo.vanderbilt.edu/webgestalt/option.php）數據庫對差異表達蛋白質從生物學過程（Biological process，BP）、細胞成分（Cellular component，CC） 和分子功能（Molecular function，MF）方面進行基因本體分析（電子版文后支持信息圖S3）。細胞成分中，表達上調的蛋白主要定位于線粒體基質、線粒體內膜及線粒體復合物，下調的蛋白主要定位在線粒體基質、線粒體外膜及局部黏附; 分子功能方面，表達上調的蛋白質表現為調節核苷及GTP連接，下調的蛋白主要參與調控激酶活性; 生物學過程方面，表達上調的蛋白主要參與調控中性粒細胞在免疫中的調節及代謝作用，而下調的蛋白在物質轉運、信號通路、細胞分化等方面具有重要作用。

3.7?通路富集分析

利用GeneAnalytics數據庫（https：//ga.genecards.org/）對差異表達蛋白質進行通路分析，并用氣泡圖對前20個通路（p<1×10

3）可視化展示（圖4）。結果表明，丙酮酸代謝和TCA 循環（p=5.33×10

5）、細胞凋亡（p=4.19×10

5）、DNA損傷（p=2.42×10

5）、線粒體轉運（p=3.56×10

5）、葡萄糖代謝（p=3.04×10

5）、 Wnt/β-catenin降解（p=6.18×10

5）通路顯示較小p值（相關蛋白定量見圖4B），提示GATA6敲除導致NCI N87/R細胞的多條通路發生改變。

采用Western blot檢測了OPA1、DNM1L、Cleaved caspase-9、SUCLG2、MDH1及PYGL的表達，以進一步評價質譜定量分析的結果。結果表明，上述蛋白在NCI N87/R和NCI N87R/GATA6細胞中的變化趨勢與質譜定量分析結果一致（圖5）。

眾所周知，線粒體不僅對維持細胞穩態至關重要，而且在調控細胞能量代謝、誘導內源性凋亡過程中必不可少。線粒體誘導的細胞凋亡與其內外膜的融合及分裂過程密切相關[20，21]。生理情況下，線粒體膜融合與分裂之間存在動態平衡，但在DNA損傷、外界刺激或基因缺失時，上述平衡被打破，導致線粒體物質轉運異常[22]。作為線粒體內膜融合調控基因，OPA1缺失或表達下調可引起線粒體融合能力降低，結構呈片段化，也可以引起線粒體內膜結構嵴改變，而結構嵴改變與線粒體誘導的凋亡直接相關[22，23]。另一方面，作為線粒體重要分裂調控基因，DNM1L對維持線粒體形態及功能至關重要，在凋亡早期，DNM1L從細胞質募集到線粒體外膜，啟動線粒體分裂機制，當DNM1L缺失或下調時，不僅線粒體分裂能力下降，而且其能量代謝異常，細胞凋亡啟動，且DNM1L的突變引起線粒體外膜延伸，形態改變[24]。結果顯示，NCI N87R/GATA6細胞中DNM1L表達上調，OPA1表達下調，且調控線粒體膜延伸相關蛋白（MRPS35、MRPL42、MRPL38、MPRL37、MRPL49、MRPL4、MRPS23、MRPS15、MRPL28和MRPL44）的表達發生變化，表明線粒體結構及功能發生異常。此外，NCI N87R/GATA6細胞中凋亡相關蛋白（Caspase-4、Caspase-9）表達上調，而細胞周期蛋白（CDK4、CDK6、CDK16、CDK5、CDK2和CDK9）表達均下調。據此推斷，GATA6敲除導致NCI N87/R細胞線粒體功能障礙，能量代謝異常，DNA損傷，細胞周期阻滯，經線粒體途徑誘導NCI N87R/GATA6凋亡，這可能是GATA6敲除導致NCI N87/R細胞對曲妥珠單抗增敏的重要原因。

葡萄糖經糖代謝途徑轉化為丙酮酸，后者經三羧酸循環（TCA cycle）產生ATP，因此，葡萄糖是腫瘤細胞獲取能量的直接來源。琥珀酰輔酶A連接酶2（SUCLG2）是催化琥珀酸合成琥珀酰輔酶A （Succinyl-CoA）的關鍵酶，后者經琥珀酰輔酶A轉移酶（SCOT）催化，將輔酶A轉移至乙酰乙酸，催化合成乙酰乙酰輔酶A （Acetoacetyl-CoA），而Acetoacetyl-CoA斷裂生成乙酰輔酶A （Acetyl-CoA）進入TCA循環[25]。結果表明，GATA6敲除導致NCI N87R/GATA6細胞中SUCLG2表達下調，而低水平的SUCLG2使腫瘤細胞代謝受阻，ATP生成減少，導致腫瘤細胞增殖、侵襲及轉移能力降低。另一方面，作為糖代謝的關鍵酶，蘋果酸脫氫酶（MDH1）能夠催化蘋果酸轉化為草酰乙酸，后者經氧化轉變為ATP。結果顯示，GATA6敲除導致NCI N87R/GATA6細胞MDH1低表達，提示GATA6直接或間接影響了NCI N87R/GATA6細胞TCA循環，進而導致能量供應失衡，細胞增殖受限。

糖原代謝是腫瘤細胞能量代謝的重要組成部分，需要多種酶的催化才能完成，其中肝型糖原磷酸化酶（PYGL）是催化糖原磷酸化生成1-磷酸葡萄糖（1-P-G）的限速酶，而1-P-G在磷酸葡萄糖變位酶（PGM-1）作用下轉變成葡萄糖-6-磷酸（G-6-P），后者既可以通過糖酵解途徑產生ATP，也可以進入磷酸戊糖途徑產生NADPH及5-磷酸核糖，而且PYGL通過動員腫瘤細胞的糖原分解，引起腫瘤細胞的代謝內環境改變，減少腫瘤細胞活性氧（Reactive oxygen species， ROS）聚集，抑制由ROS/p53/p21通路激活引起的衰老，促進腫瘤細胞增殖[26]。PYGL異常表達與腫瘤耐藥有關，抑制PYGL的活性，能夠促進貝伐珠單抗的抗腫瘤效果[26]，且在胃癌多藥耐藥細胞珠EPG85257RDB中，PYGL表達上調，提示PYGL催化糖原分解與腫瘤耐藥有關[27]。本實驗結果表明，敲除GATA6能夠降低NCI N87R/GATA6細胞PYGL的表達，推測GATA6可能通過調控PYGL降低NCI N87R/GATA6細胞的糖原代謝能力，進而造成糖利用減少，能量供應不足。綜上所述，GATA6在胃癌曲妥珠單抗耐藥中具有重要作用，其機制可能與線粒體功能異常，腫瘤細胞供能不足或代謝異常，進而通過線粒體途徑誘導細胞凋亡有關。

此外，本研究組前期研究表明[15]，Wnt/β-catenin信號通路激活對胃癌曲妥珠單抗耐藥具有重要貢獻。本研究表明，GATA6敲除導致Wnt/β-catenin信號通路降解蛋白表達上調（PSMB4、PSMA5、PSMA6、PSMB5、PSMD6和PSMB7），表明GATA6對Wnt/β-catenin通路具有抑制作用，提示GATA6是Wnt/β-catenin的轉錄抑制因子，這與文獻[13]報道一致。另外，CDK5、SMAD、NF-κB及NOTCH4通路在NCI N87R/GATA6細胞中顯著變化，提示GATA6還可能通過其它途徑參與調控NCI N87/R細胞對曲妥珠單抗耐藥，其機制有待后續探究。

4?結 論

采用Crispr/Cas9技術構建了GATA6敲除胃癌細胞株NCI N87R/GATA6，探究了GATA6敲除對曲妥珠單抗耐藥的影響?；贚abel free定量蛋白質組學技術并結合生物信息學分析了GATA6參與調控NCI N87/R細胞的信號通路，結果顯示，敲除GATA6對耐藥細胞線粒體功能、凋亡、葡萄糖代謝、丙酮酸代謝和TCA 循環及Wnt/β-catenin通路產生影響。本研究為逆轉胃癌曲妥珠單抗耐藥治療提供了參考。

References

1?Bray F，Ferlay J， Soerjomataram I， Siegel R L， Torre L A， Jemal A. CA Cancer J. Clin.， 2018， 68（6）： 394-424

2?Boku N. Gastric Cancer，2014，17（1）： 1-12

3?Liu T S， Qin Y R， Li J， Xu R H， Xu J M， Yang S J， Qin S K， Bai Y X， Wu C P， Mao Y X， Wu H Y， Ge Y L， Shen L. Cancer Commun.， 2019，39： 38

4?ZHOU Ye， LIU Zhe-Yi， WANG Fang-Jun. Chinese Journal of Chromatography， 2019， 37（8）： 788-797

周 燁， 劉哲益， 王方軍. 色譜， 2019， 37（8）： 788-797

5?CHAI Shuang-Shuang， MA You-Ning， GAO Huan-Huan， QIN Mei-Ling， YANG Huan， ZHANG Han-Tong， HE Qiao， LIN Xiao-Yan. Chinese Journal of Chromatography， 2018， 36（2）： 107-113

柴爽爽， 馬有寧， 高歡歡， 秦美玲， 楊 歡， 張涵彤， 何 巧， 林曉燕. 色譜， 2018， 36（2）： 107-113

6?Martinelli P， Carrillo-de Santa Pau E， Cox T， Sainz B， Dusetti N， Greenhalf W， Rinaldi L， Costello E， Ghaneh P， Malats N， Büchler M， Pajic M， Biankin AV， Iovanna J， Neoptolemos J， Real F X. Gut， 2017，66（9）： 1665-1676

7?Belaguli N S， Aftab M， Rigi M， Zhang M， Albo D， Berger D H. Neoplasia， 2010，12（11）： 856-865

8?Lin L， Bass A J， Lockwood WW， Wang Z， Silvers A L， Thomas D G， Chang A C， Lin J， Orringer M B， Li W， Glover T W， Giordano T J， Lam W L， Meyerson M， Beer D G. Proc. Natl. Acad. Sci. USA， 2012，109（11）： 4251-4257

9?Shen W W， Niu N， Lawson B， Qi L S， Zhang J， Li T， Zhang H L， Liu J S. Hum. Pathol.， 2019，86： 163-169

10?Kamnasaran D， Qian B P， Hawkins C， Stanford W L， Guha A. Proc. Natl. Acad. Sci. USA， 2007，104（19）： 8053-8058

11?Song Y C， Tian T， Fu X， Wang W J， Li S N， Shi T T， Suo A L， Ruan Z P， Guo H， Yao Y. Exp. Mol. Pathol.， 2015，99（3）： 617-627

12?Ma R S， Li X， Liu H， Jiang R， Yang M P， Zhang M H， Wang Y， Zhao Y B， Li H L. Cancer Biol. Ther.， 2019， 20（9）： 1206-1212

13?Lu Y Y， Zhao X D， Liu Q， Li C X， Graves-Deal R， Cao Z， Singh B， Franklin J L， Wang J， Hu H Y， Wei T Y， Yang M L， Yeatman T J， Lee E， Saito-Diaz K， Hinger S， Patton J G， Chung C H， Emmrich S， Klusmann J H， Fan D M， Coffey R J. Nat. Med.， 2017，23（11）： 1331-1341

14?CHANG Jin-Xia， WANG Yi， ZHANG Fan， LIU Wen-Hu. Chinese J. Anal. Chem.， 2019，47（7）： 1035-1044

常晉霞， 汪 宜， 張 帆， 劉文虎. 分析化學， 2019，47（7）： 1035-1044

15?Liu W H， Yuan J B， Liu Z Z， Zhang J W， Chang J X. Int. J. Mol. Sci.， 2018，19（7）： 1981

16?Liu W H， Chang J X， Liu M W， Yuan J B， Zhang J Q， Qin J， Xia X F， Wang Y. Oncotarget， 2017，8（28）： 45793-45806

17?Wi-niewski J R， Zougman A， Nagaraj N， Mann M. Nat. Methods，2009，6（5）： 359-362

18?Schwanhusser B， Busse D， Li N， Dittmar G， Schuchhardt J， Wolf J， Chen W， Selbach M. Nature， 2011，473（7347）： 337-342

19?Lai M， Liang L Z， Chen J W， Qiu N Q， Ge S， Ji S H， Shi T L， Zhen B， Liu M W， Ding C， Wang Y， Qin J. Mol. Cell. Proteomics， 2016，15（7）： 2263-2278

20?Li Y Z， Liu X H. J. Cell. Physiol.， 2018，233（8）： 5589-5597

21?Kiriyama Y， Nochi H. Cells， 2017，7（1）： 1

22?Tilokani L， Nagashima S， Paupe V， Prudent J. Essays Biochem.， 2018，62（3）： 341-360

23?Lee H， Smith S B， Yoon Y. J. Biol. Chem.， 2017，292（17）： 7115-7130

24?El-Hattab A W， Suleiman J， Almannai M， Scaglia F. Mol. Genet. Metab.， 2018，125（4）： 315-321

25?Puchalska P， Crawford P A. Cell Metab.， 2017，25（2）： 262-284

26?Favaro E， Bensaad K， Chong M G， Tennant D A， Ferguson D J， Snell C， Steers G， Turley H， Li J L， Günther U L， Buffa F M， McIntyre A， Harris A L. Cell Metab.， 2012，16（6）： 751-764

27?Heim S， Lage H. In Vivo， 2005，19（3）： 583-590

Label-free Quantitative Proteomics for Investigation of Signaling

Pathways of GATA6 Regulating Trastuzumab

Resistance in Gastric Cancer Cells

LIU Wen-Hu1，2， YUAN Jiang-Bei4， CHANG Jin-Xia*3

1（Research Center of Molecular Metabolomics， Xiangya Hospital Central South University， Changsha 410008， China）

2（Department of Pharmacy， North Sichuan Medical College， Nanchong 637100， China）

3（School of Basic Medical Sciences， North Sichuan Medical College， Nanchong 637100， China）

4（School of Pharmaceutical Sciences and Innovative Drug Research Center， Chongqing University， Chongqing 401331， China）

Abstract?Trastuzumab resistance is one of the principal causes of failure in tumor chemotherapy. Previous studies show that the DNA-binding activity of GATA6， a transcription factor， has a remarkable enhancement in trastuzumab resistant gastric cancer cells （NCI N87/R）， while its correlation to resistance remains unclear. In this study， Crispr/Cas9 was employed to establish a GATA6 knock-out cell line （NCI N87R/GATA6）. The signaling pathways regulated by GATA6 and related to trastuzumab resistance were investigated based on label-free quantitative proteomics combined with bioinformatics. The extracted proteins were alkylated， and digested using filter aided sample preparation （FASP）， and the peptides were separated via high performance liquid chromatography and thereafter quantified by LC-MS/MS. Differentially expressed proteins were screened by fold change and student's t-test between NCI N87/R and NCI N87R/GATA6 cells. WebGestalt website was adopted for Gene ontology analysis， and GeneAnalytics was utilized for pathway enrichment analysis. The results demonstrated that GATA6 knock-out enhanced the antiproliferative effect of trastuzumab on NCI N87/R cells and suppressed their invasion ability. A total of 5792 proteins were quantified by LC-MS/MS， among which 305 proteins were up-regulated in NCI N87R/GATA6 cells while 182 ones down-regulated. Pathway enrichment analysis revealed that mitochondrial transport， apoptosis， DNA damage， glucose metabolism， pyruvate metabolism and TCA cycle and Wnt/β-catenin degradation pathways exhibited significant changes. Western blot manifested that the expression of mitochondrial dyneins OPA1 and DNM1L， apoptosis protein caspase-9， TCA metabolic enzymes SUCLG2 and MDH1， and glycogen metabolic enzyme PYGL changed significantly in NCI N87R/GATA6 cells， manifesting that GATA6 knock-out gave rise to mitochondrial dysfunction and abnormal energy metabolism， and therefore inducing the apoptosis of NCI N87R/GATA6 cells. The result implicated that inhibiting the transcriptional activity of GATA6 could be an effective strategy to reverse trastuzumab resistance in gastric cancer.

Keywords?Trastuzumab; Resistance; Label-free quantitative proteomics; Transcription factor GATA-6; Signaling pathway

（Received 17 October 2019; accepted 7 November 2019）

This work was supported by the Applied Basic Research Program of Science and Technology of Sichuan Province， China （No. 2019YJ0378）， the Project of Sichuan Province Education Department （No. 17ZB0170）， the Doctoral Program of North Sichuan Medical College （No. CBY17-QD05）， and the Program of Science and Technology of Nanchong， China （No. 18SXHZ0402）.