腫瘤細(xì)胞培養(yǎng)，需要?jiǎng)游镅宓膮⑴c。多數(shù)情況下，新生牛血清即可滿足大部分腫瘤細(xì)胞生長繁殖的營養(yǎng)需求。Ausbian進(jìn)口新生牛血清，內(nèi)毒素含量低，通過各類無菌檢測。

腫瘤微環(huán)境(tumor microenvironment, TME)是腫瘤生態(tài)學(xué)的一個(gè)關(guān)鍵組成部分。腫瘤內(nèi)的免疫細(xì)胞和基質(zhì)細(xì)胞可以以一種依賴于環(huán)境的方式促進(jìn)和限制惡性狀態(tài)。了解癌癥免疫微環(huán)境可以揭示如何利用患者的免疫系統(tǒng)進(jìn)行抗癌治療。

為了更廣泛地探索TME，科研人員使用nci支持的臨床蛋白質(zhì)組學(xué)腫瘤分析聯(lián)盟(CPTAC)的泛癌癥蛋白質(zhì)基因組數(shù)據(jù)集檢查了來自10種癌癥的1,056個(gè)腫瘤樣本這個(gè)多組學(xué)數(shù)據(jù)集包括基因組、轉(zhuǎn)錄組、表觀基因組和蛋白質(zhì)組學(xué)數(shù)據(jù)。后者包括基于質(zhì)譜的相對(duì)蛋白質(zhì)豐度定量和翻譯后修飾。雖然已經(jīng)探索了使用高維多組學(xué)數(shù)據(jù)關(guān)注癌癥免疫的多種泛癌癥分析，但這項(xiàng)工作通過整合從深層蛋白質(zhì)組學(xué)樣品表征中獲得的新見解，推動(dòng)了該領(lǐng)域的發(fā)展。

采用新穎的算法來解剖腫瘤微環(huán)境，同時(shí)考慮RNA和蛋白質(zhì)的表達(dá)，科研人員闡明了腫瘤分子微環(huán)境，探索了與其功能相關(guān)的途徑，并將其與臨床結(jié)果聯(lián)系起來。盡管10種癌癥之間存在許多差異，但分析揭示了7種泛癌癥免疫亞型。這表明了癌癥患者免疫反應(yīng)的共同分子指紋。匯總的泛癌癥多組學(xué)數(shù)據(jù)的大樣本量使科研人員能夠檢測與每種免疫亞型相關(guān)的大量基因組，表觀遺傳學(xué)，轉(zhuǎn)錄組學(xué)和蛋白質(zhì)組學(xué)變化。將深度磷酸化蛋白質(zhì)組學(xué)與激酶富集分析工具相結(jié)合，科研人員表征了不同免疫亞型中的激酶活性，揭示了已知和潛在的新靶點(diǎn)。此外，機(jī)器學(xué)習(xí)算法應(yīng)用于數(shù)字病理蘇木精和伊紅(H&E)染色圖像顯示免疫亞型與淋巴細(xì)胞浸潤的直接可視化之間存在相關(guān)性。

該項(xiàng)工作促進(jìn)了對(duì)腫瘤所采用的多種免疫激活和逃避策略的理解，為潛在的免疫治療策略提供了線索。兩個(gè)專門的用戶友好的web服務(wù)器門戶網(wǎng)站配合這項(xiàng)分析，將有助于進(jìn)一步探索在這項(xiàng)工作和相關(guān)工作中產(chǎn)生的豐富數(shù)據(jù)資源。

相關(guān)研究發(fā)表在《Cell》上，文章標(biāo)題為：“Pan-cancer proteogenomics characterization of tumor immunity"。