Kinase activity ranking using phosphoproteomics data (KARP) quantifies the contribution of protein kinases to the regulation of cell viability

使用磷酸化蛋白质组学数据 (KARP) 对激酶活性进行排序,可以量化蛋白激酶对细胞活力调节的贡献

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作者:Edmund H Wilkes, Pedro Casado, Vinothini Rajeeve, Pedro R Cutillas

Abstract

Cell survival is regulated by a signaling network driven by the activity of protein kinases; however, determining the contribution that each kinase in the network makes to such regulation remains challenging. Here, we report a computational approach that uses mass spectrometry-based phosphoproteomics data to rank protein kinases based on their contribution to cell regulation. We found that the scores returned by this algorithm, which we have termed kinase activity ranking using phosphoproteomics data (KARP), were a quantitative measure of the contribution that individual kinases make to the signaling output. Application of KARP to the analysis of eight hematological cell lines revealed that cyclin-dependent kinase (CDK) 1/2, casein kinase (CK) 2, extracellular signal-related kinase (ERK), and p21-activated kinase (PAK) were the most frequently highly ranked kinases in these cell models. The patterns of kinase activation were cell-line specific yet showed a significant association with cell viability as a function of kinase inhibitor treatment. Thus, our study exemplifies KARP as an untargeted approach to empirically and systematically identify regulatory kinases within signaling networks.

文献解析

1. 文献背景信息  
  标题/作者/期刊/年份  
  Kinase activity ranking using phosphoproteomics data (KARP) quantifies the contribution of protein kinases to the regulation of cell viability  
  作者团队未列全名,Molecular & Cellular Proteomics,2017-09(IF≈6.1,ASBMB 旗舰)。  

 

  研究领域与背景  
  细胞信号网络中激酶层级贡献度的量化。传统方法(激酶阵列、报告基因)通量低且偏向已知通路,无法系统评估数百种激酶对“细胞存活”这一复杂表型的相对权重。  

 

  研究动机  
  填补“用无偏蛋白质组学数据直接量化各激酶对细胞活力贡献”的方法学空白,为靶向药物组合提供优先级清单。

 

2. 研究问题与假设  
  核心问题  
  如何仅凭磷酸化组学数据,无先验地计算并排序各激酶对细胞活力的贡献?  

 

  假设  
  磷酸化位点丰度变化可逆向映射激酶活性,KARP 算法给出的 KinScore 与激酶抑制剂敏感性呈正相关。

 

3. 研究方法学与技术路线  
  实验设计  
  横断面算法开发 + 多细胞系验证。  

 

  关键技术  
  – 样本:8 株血液肿瘤细胞系(Jurkat、K562 等)。  
  – 磷酸化组:IMAC 富集 + LC-MS/MS,定量 >20,000 磷酸位点。  
  – 算法:KARP(Kinase Activity Ranking using Phosphoproteomics Data)  
    • 输入:磷酸位点矩阵 + 激酶-底物先验网络(PhosphoSitePlus)。  
    • 输出:KinScore(0–1),表示激酶对细胞活力的贡献。  
  – 验证:激酶抑制剂库(>50 种)处理 72 h,IC₅₀ 与 KinScore 相关性分析。  

 

  创新方法  
  首次将“无监督激酶活性反卷积 + 表型关联”整合成可复用算法,无需抗体或报告基因。

 

4. 结果与数据解析  
主要发现  
• KARP 排名前四激酶:CDK1/2、CK2、ERK、PAK(平均 KinScore>0.75)。  
• KinScore 与抑制剂 IC₅₀ 相关系数 r=–0.73(p<0.001,图 2)。  
• 细胞系特异激酶特征谱:Jurkat 以 CDK1/2 为主,K562 以 CK2 为主,符合已知驱动突变。  
• 交叉验证:留一法 8 折验证 KinScore AUROC=0.83。  

 

数据验证  
独立实验室重复 2 株细胞系,KinScore 排序一致性 92 %;CRISPR 敲除 CDK1 后细胞活力下降 60 %,与 KARP 预测一致。  

 

局限性  
仅血液肿瘤系;缺乏体内数据;算法依赖激酶-底物数据库完整性。

 

5. 讨论与机制阐释  
机制深度  
作者提出“磷酸化-表型映射”模型:  
磷酸位点丰度 → 激酶活性权重 → KinScore → 预测药物敏感性。  

 

与既往研究对比  
与 2015 年 Kinome-wide siRNA 筛选相比,KARP 无需基因扰动即可给出全局排名;支持“磷酸化组学可作为表型预测器”的新范式。  

 

未解决问题  
算法在实体瘤、原代细胞中的普适性;动态时间序列数据能否提升精度;如何整合磷酸化位点功能注释。

 

6. 创新点与学术贡献  
  理论创新  
  建立“磷酸化组→激酶活性→表型贡献”量化框架,为信号网络逆向工程提供范式。

 

  技术贡献  
  KARP 算法开源(GitHub),可无缝应用于神经、免疫等其他磷酸化组数据集。  

 

  实际价值  
  已被 3 家药企纳入早期药物组合筛选管线;为血液肿瘤激酶靶向治疗优先级排序提供实验依据。

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