aNature Biotechnology上的文章，文章题目为“Decrypting the molecular basis of cellular drug phenotypes by dose-resolved expression proteomics”，本文通讯作者为德国慕尼黑工业大学生命科学学院蛋白质组学和生物分析系的主任Bernhard Küster，他们专注于开发蛋白质组学定量的新技术、研究蛋白的翻译后修饰以及药物-靶标相互作用的选择性等多方面内容。
大多数药物直接作用于蛋白发挥作用，药物引起细胞表型变化的机制大致可以分为三种：（1）与靶标结合（2）参与信号通路（3）细胞重编程以达到一个新的状态或细胞死亡。定量蛋白质组学可以在这三个层面上来对药物进行表征。尽管表型剂量-响应测量在药理学中十分常见，但将剂量视为药物最重要特征的蛋白质组学的研究十分缺乏。本文作者开发了一个名为decryptE的方法，它可以测量人体细胞中约8000种蛋白在不同剂量药物作用下表达量的变化。decryptE使用Jurkat细胞作为模型系统，对来自16种药物中的144个药物进行了分析。该方法的主要流程为：将细胞接种在48孔板中，用从1—10000 nM的5个浓度梯度与活细胞孵育18 h，之后提取蛋白、消化、除盐，用LC-FAIMS-MS/MS对样品进行分析，最后用MaxQuant和Prosit对蛋白进行鉴定和定量，绘制出蛋白对于不同剂量药物的响应曲线，并将数据整理在了开放平台ProteomicsDB （https://proteomicsdb.org/decryptE）中。
随后，作者对得到的数据进行了全局性的分析，发现大多数蛋白质（87%）的丰度没有发生变化，有些药物处理可以引起>1000种蛋白的表达量发生变化，而有的药物则只调节几种蛋白的变化。同时，作者发现随着蛋白质组覆盖率降低，会缺失部分药物的已知靶点，作者还发现约25%的药物改变了其指定靶点的表达水平，而且，即使药物改变了其已知靶点的表达水平，该靶点在效力或效应大小方面也不会脱颖而出。这些情况说明，药物靶点不太可能仅从药物诱导的蛋白质表达变化中普遍或清楚地辨别出来。
最后，作者利用多组学分析探究了药物引起蛋白质表达变化的机制，还尝试用decryptE得到的数据依据细胞表型对药物进行分类，在分类研究的时候发现HDAC似乎与T细胞增殖和活化有很强的联系，于是作者对此进行了探究。综上所述，作者开发了一个名为decryptE的方法，以剂量分辨率探究了蛋白质组表达量的变化，有助于解密药物的作用机制。原文链接：https://www.nature.com/articles/s41587-024-02218-y文章引用：doi.org/10.1038/s41587-024-02218-y
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