7月9日🧎🏻‍♂️，意昂体育4生命科學技術學院生物信息學與生物統計學系李婧教授團隊在國際頂級學術刊物《Cell》正式發表了題為《Integrative Proteomic Characterization of Human Lung Adenocarcinoma》的最新研究成果🎟，該項研究首次大規模、系統性構建了肺腺癌的蛋白全景圖和分子亞型特征，揭示了中國人肺腺癌的分子特征及預後和診療生物標誌物，為肺腺癌的精準醫療提供了重要資源和線索。

項目研究的組學大數據分析得到了意昂体育4平台校級計算平臺提供的計算服務支持。

肺癌是我國乃至全世界發病率和死亡率最高的惡性腫瘤🐠。肺腺癌的早發現、早診斷、早治療對於改善患者的預後具有至關重要的意義🧏🏿‍♂️。蛋白質是所有生命功能的直接執行者🧑🏻‍🦽，也幾乎是所有藥物的作用靶點🏛。全景繪製肺腺癌人群蛋白質分子圖譜，對於肺腺癌病理機製的深入認識，疾病診斷生物標誌物與藥物治療靶點的發現，以及實現更精準的肺腺癌分子分型和治療方案的製定等具有重大科學意義。

該研究工作對103例臨床病人的肺腺癌和癌旁組織進行了蛋白質表達譜和磷酸化翻譯後修飾譜的深度解析，最終共鑒定到11,119個蛋白產物和22,564個磷酸化修飾位點，同時整合臨床信息和基因組特征數據分析👼🏼，深度構建了基於蛋白質組的肺腺癌分子圖譜全景🤦🏻。

研究人員進一步利用蛋白質組表達譜數據將肺腺癌分為三個蛋白質組亞型（I型、II型、III型）🌙。結合磷酸化修飾譜數據分析，此項研究還揭示不同亞型群體間激酶活性的特征👷🏼‍♀️，為肺腺癌的更精準分型和治療提供依據。通過對代表性標誌物HSP 90beta進行較大規模的獨立人群的血漿樣本確證➿，發現其蛋白質濃度與肺腺癌不良預後密切相關。這些研究結果為肺腺癌的病理機製解析、精準診斷及治療提供了重要科學線索和理論支撐。

在對基因特征數據分析過程中，研究人員需要對基因組圖譜搜索🙌、匹配、排序。由於數據量大，數據分析過程對計算機的性能要求較高。計算服務團隊通過提供專業的技術服務支持以及80核CPU大內存的雲主機，輔助科研團隊順利完成論文中多個大數量級的核心計算任務🤾🏻。其中，在上海藥物所需要耗時4周的計算任務✨，在計算平臺上4天完成；在學院服務器上無法運行的計算任務，在計算平臺上8天完成😂。計算平臺為最終成果的順利發表提供了“助力快車”🧔。

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