【導(dǎo)讀】伍、蛋白質(zhì)體學(xué)之應(yīng)用………………………開(kāi)來(lái)後，將成為龐大的基因資料庫(kù)，藉此相互比對(duì)以說(shuō)明蛋白質(zhì)所表現(xiàn)之圖樣，進(jìn)而推論其蛋白質(zhì)功能。蛋白質(zhì)體技術(shù)是倚賴(lài)質(zhì)譜儀及二維。蛋白質(zhì)體學(xué)可以分成三個(gè)主要領(lǐng)域：第一、對(duì)於蛋白質(zhì)大量鑑。能，是有其困難性，若是能從蛋白質(zhì)體方向進(jìn)行研究，或許能夠得到最終的答案；質(zhì)的生化功能、形成途徑與代謝過(guò)程之研究而更加了解。這些基因所表現(xiàn)之功能，才是科學(xué)家所要得知的。入，注了龐大的財(cái)力與人力，人類(lèi)基因體草圖，已於目前完成解讀。表生命科學(xué)的貣點(diǎn)而已。疾病成因的探討、藥理藥化的研究、癌癥醫(yī)學(xué)的應(yīng)用、檢驗(yàn)標(biāo)記的開(kāi)發(fā)等等。功能強(qiáng)大，因此在短短的幾年間即大量應(yīng)用於基礎(chǔ)醫(yī)學(xué)研究。Proteome這個(gè)字是由genome衍生來(lái)的，故與genome有密切關(guān)係。一個(gè)細(xì)胞的genome會(huì)因表現(xiàn)時(shí)期差異而有許多不同的proteomes。一專(zhuān)門(mén)學(xué)科bioinformatics，日益重要。世紀(jì)存活的關(guān)鍵。於對(duì)核酸的重視。為了因應(yīng)此一趨勢(shì)，未來(lái)必頇著重在蛋白質(zhì)科技方面的教學(xué)與

　　

【正文】 乳酪製造商。目前利用蛋白質(zhì)體學(xué)技術(shù)發(fā)現(xiàn)在乳酪中有生長(zhǎng)因子的存在，有可能成為具有促進(jìn)生長(zhǎng)的重組蛋白質(zhì)的產(chǎn)品，或是應(yīng)用在發(fā)展促進(jìn)傷口癒合的製劑，如各式的潰瘍藥劑。而這些新的利用價(jià)值，甚至可能改變整個(gè)乳酪製造業(yè)的經(jīng)濟(jì)型態(tài)。 屠宰業(yè)在傳統(tǒng)上會(huì)收集動(dòng)物的血，骨頭以及內(nèi)臟來(lái)做為肥料。但是血清中含有超過(guò)兩千種以上的蛋白質(zhì)，其中已知生理功能的卻僅有數(shù) 百種而已！因此利用蛋白質(zhì)體學(xué)技術(shù)的研究將可能導(dǎo)致許多新高價(jià)值蛋白的發(fā)現(xiàn)，而賦予肉品業(yè)的副產(chǎn)品有更高的價(jià)值。 食品業(yè)一直相當(dāng)重視加工食品，而此類(lèi)食品的製造需要有溫和不刺激的蛋白質(zhì)來(lái)源。一般最常使用的是牛奶中的酪蛋白，但是原料價(jià)格高。如果能直接利用穀類(lèi)來(lái)抽取，那將是一個(gè)相當(dāng)可觀的市場(chǎng)。不過(guò)在這之前，應(yīng)該先徹底的研究穀類(lèi)蛋白質(zhì)的特質(zhì)，才能合理地發(fā)展這方面的應(yīng)用。目前正研究積極方向的便是雙向電泳技術(shù)應(yīng)用於穀類(lèi)粗抽蛋白質(zhì)的分析 (11)。 陸 、 結(jié)論 18 基因體的研究，將使人類(lèi) 生物密碼及表現(xiàn)訊息依序排列出來(lái)，如同將英文字母依順序排在一本大字典裏，但是這個(gè)是靜態(tài)且為潛在 (potential) 訊息，這些基因有的生物功能仍然需積極瞭解。生物醫(yī)學(xué)的研究，在 postgenomics 仍有走不完的路?；蝮w資料好比給我們一個(gè)地圖，實(shí)際的風(fēng)景，要親臨現(xiàn)場(chǎng)才能了解。我們?cè)诓《緦W(xué)研究歷史上已充分突顯這個(gè)限制。比如 B 型肝炎病毒基因體在二十年前已完全解出，只含四個(gè)基因，但二十年後，仍有許多 B 型肝炎的問(wèn)題未解。人類(lèi)基因體有十萬(wàn)個(gè)基因，將要多少年去了解？因此生物醫(yī)學(xué)研究者不需惶恐，要冷靜思 考，如何利用基因體資料加速生物醫(yī)學(xué)的發(fā)現(xiàn)。 對(duì)醫(yī)學(xué)研究者而言，眼前是一個(gè)黃金時(shí)代，人類(lèi)所以產(chǎn)生疾病，有一部分是基因體有天然的變異 (natural variation 或 diversity)，這可看做廣義的生物多型性或多樣性 (polymorphism)。而這種特異點(diǎn)遺傳疾病，特別清楚，多半是某一個(gè)或幾個(gè)基因發(fā)生的變異，導(dǎo)致表現(xiàn)型異常。所以如果能針對(duì)遺傳相關(guān)的疾病家族，加以分析，決定與基因體那一片斷或區(qū)間有密切的連鎖關(guān)係，我們就可以利用基因體字典，尋找該區(qū)間有的基因，而快速的縮小搜尋範(fàn)圍，幫忙找到致病 基因，這是目前盛行的定位選殖 (positional cloning) 策略。 在生物醫(yī)學(xué)界，如生物學(xué)是觀察生物體的歧異性；人類(lèi)學(xué)則是觀察、記錄人類(lèi)表現(xiàn)型之差異。而醫(yī)學(xué)是看人類(lèi)生理、病理表現(xiàn)型的差異，理論上只要累積足夠的案例，就可以進(jìn)行與相關(guān)基因的連鎖分析 (linkage analysis)，而幫忙找出目標(biāo)基因。這種分析，在單基因或性聯(lián)基因的遺傳疾病上，特別有成果。因此基因體研核心研究室，將建立 泛基因體的連鎖分析 技術(shù)。與臨床醫(yī)師合作，如果有良好的臨床案例以及遺傳家族，就可以加以分析，快速的解決問(wèn)題 。 研究基因的動(dòng)態(tài)（ Dynamic）表現(xiàn)，唯有從蛋白質(zhì)著手，由各物種基因體我們可以推出其蛋白質(zhì)體的組成，由所含有的蛋白質(zhì)種類(lèi)及含量，可以推斷出該生物的生理、代謝情形及病變。然而每一個(gè)基因並不是隨時(shí)都在表現(xiàn)的，因此一個(gè)細(xì)胞在不同發(fā)育或生理時(shí)期會(huì)有不同的蛋白質(zhì)體。蛋白質(zhì)的表現(xiàn)可以是疾病的「原因」，也可以是疾病的「結(jié)果」。 蛋白質(zhì)體學(xué)分析技術(shù)具有高產(chǎn)能、廣泛運(yùn)用的優(yōu)點(diǎn)，由於電腦資訊科技的蓬勃發(fā)展，強(qiáng)大的運(yùn)算處理能力使的研究實(shí)驗(yàn)結(jié)果可以?xún)?chǔ)存在資料庫(kù)中並有效率的進(jìn)行分析比對(duì)，應(yīng)用到相關(guān)的領(lǐng)域中。蛋白質(zhì)體研 究在後基因體時(shí)代（ Postgenome era）具有強(qiáng)大的功能，蛋白質(zhì)有複雜且多樣的化學(xué)特性，可執(zhí)行種種的生物功能，在不同表現(xiàn)時(shí)期有不同的蛋白質(zhì)體；要以二維電泳及質(zhì)譜儀技 19 術(shù)來(lái)進(jìn)行蛋白質(zhì)體全面性的分析，還需克服部分難題；例如（ 1）二維電泳對(duì)於微量蛋白質(zhì)的解析能力，（ 2）簡(jiǎn)化檢體的製備過(guò)程，（ 3）能否在最適當(dāng)?shù)臅r(shí)間點(diǎn)取得欲探討的蛋白質(zhì)的檢體，（ 4）實(shí)驗(yàn)上的再現(xiàn)性能否再提高，（ 5）數(shù)據(jù)分析處理的能力。這些都需要不同領(lǐng)域的合作才能夠釐清蛋白質(zhì)的功能表現(xiàn)。 藉由蛋白質(zhì)體學(xué)的研究找出疾病的病變蛋白質(zhì)：由於大 部分的人類(lèi)疾病幾乎都可以在基因上找到根源，因此若能夠標(biāo)出造成病變基因的位置，也就能夠找出造成病變的蛋白質(zhì)（ marker protein）。在清楚瞭解病變蛋白質(zhì)後，就有可能推出該疾病的致病機(jī)制，進(jìn)而可以發(fā)展出該疾病的檢測(cè)方法，甚至是治療方法。這是在臨床醫(yī)學(xué)上的應(yīng)用 (9)。 除此之外，我們還可以藉由蛋白質(zhì)體學(xué)的研究來(lái)推測(cè)出目標(biāo)生物的代謝途徑：檢查一個(gè)生物體蛋白質(zhì)體內(nèi)的所有蛋白質(zhì)，進(jìn)而詴著拼湊出其細(xì)胞的代謝途徑。例如當(dāng)我們發(fā)現(xiàn)某病原菌的蛋白質(zhì)體中有 hexokinase（此為糖類(lèi)代謝中所需的一種酵素）， 以及其它所有的 glycolysis（糖類(lèi)分解）的酵素，就可以推斷此病原菌具有糖解作用，甚至有其下游的糖類(lèi)代謝作用等。如此便可以瞭解該病原菌的整體代謝，並找出其弱點(diǎn)加以攻擊。 有關(guān)檢驗(yàn)醫(yī)學(xué)發(fā)展的特點(diǎn)，在於將醫(yī)學(xué)相關(guān)的生命科學(xué)技術(shù)或檢驗(yàn)之相關(guān)成果很快地轉(zhuǎn)化為檢驗(yàn)醫(yī)學(xué)項(xiàng)目而應(yīng)用於臨床診斷上；蛋白質(zhì)體分析除了能夠探討生命現(xiàn)象及疾病的發(fā)生外，對(duì)於檢驗(yàn)醫(yī)學(xué)的最大貢獻(xiàn)在於經(jīng)由比較不同個(gè)體間的蛋白質(zhì)體，找出具有臨床意義或與疾病相關(guān)的蛋白質(zhì)，進(jìn)而發(fā)展出相關(guān)的的檢驗(yàn)詴劑及項(xiàng)目，或是與生物晶片結(jié)合，製作成蛋白質(zhì)晶片，運(yùn)用於臨床 檢驗(yàn)及醫(yī)護(hù)點(diǎn)（ point of care）上，這些都是指日可待的 (13)。 柒 、 參考資料 20 1. Akhilesh Pandey, Matthias Mann. Proteomics to study gene and genomes. Nature (2020) Vol 405: 837846. 2. Blackstock WP, Weir MP (1999) Proteomics: quantitative and physical mapping of cellular proteins. Trends Biotech 17: 121127 Soren NaabyHansen, Michael D. 3. HighSpeed Biologists Search for Gold in Proteins. Robert F. Service in Science, Vol. 294, pages 20742077。 December 7, 2020. 4. Jungblut PR et al., Proteomics in human disease : cancer, heart and infectious disease. Electrophoresis. 20:21002110. 5. Lopez, M. F. et al (1999) J. Chromatography 722: 191223. 6. Proteins Rule. Scientic American (April 2020) page 4247. 7. Separation Anxiety: Why Proteomics Can39。t Let Go of 2D Gels. Aaron J. Sender in Genome Technology, No. 16, pages 3439。 December 2020. 8. Waterfield and Rainer Cramer. Proteomicspost genomic cartography to understand gene function. Trends in Pharmacological Sciences (2020) Vol .22:376384. 9. Wilkins M. R. et al (1997) Proteome research 187231. 10. 生醫(yī)報(bào)導(dǎo)：追求卓越計(jì)畫(huà) 基因體研究核心實(shí)驗(yàn)室的策略 11. 生醫(yī)報(bào)導(dǎo)：蛋白質(zhì)體學(xué)於生物醫(yī)學(xué)上之應(yīng)用 12. 蛋白質(zhì)當(dāng)家 . 科學(xué)人雜誌 4 (2020): 4654. 13. 中華民國(guó)醫(yī)檢會(huì)報(bào) . 2020. Vol .16.