数学方法显示肿瘤mRNA水平预测癌症的结果

研究人员德克萨斯大学MD安德森癌症中心已经开发出一种新方法来量化肿瘤特异性总mRNA水平从病人肿瘤样本,其中包含两个癌症和非癌症细胞。使用这种技术从6500多名患者肿瘤在15癌症类型,研究人员表明,更高的mRNA水平在癌细胞与降低患者生存。

这项研究发表在自然生物技术大规模的分析表明,这种计算方法可以允许肿瘤特异性的肿瘤样本的总mRNA水平,可作为预后的生物标志物对于许多类型的癌症。

“单细胞测序的研究显示我们总信使rna含量在癌症细胞与肿瘤的生物学特性,但它不是可行的使用单细胞方法分析大型病人群,“说通讯作者Wenyi王博士。教授生物信息学和计算生物学。”,这项研究中,我们提出一种新颖的数学反褶积技术来研究大规模癌症这个重要的生物功能,使用广泛可用的大部分肿瘤测序数据。”

而单细胞测序的方法可以从样本资料成千上万的单个细胞,大部分测序产生一个整体的肿瘤在更多的细胞。因为肿瘤样本包含了各种癌症和非癌症细胞的混合物,额外的步骤需要隔离癌症特异性信息批量测序数据。

反褶积是一种计算技术设计单独的散装测序数据转换成不同的组件。这项研究是第一个报道的反褶积方法量化总肿瘤特异性mRNA水平从散装测序数据,提供一个可伸缩的单细胞分析的补充。

和王一起,这项研究是由Shaolong曹,博士,博士后,詹妮弗·r·王,医学博士助理教授,头部和颈部手术双溪霁,博士,博士后生物信息学和计算生物学。

发展反褶积的工具,研究小组从48913年开始通过分析单细胞测序数据生成的细胞在10四种不同的癌症患者。池这个数据,因为它将大块样品,允许他们识别癌症总mRNA水平之间的差异和非癌症细胞,激发进一步检查散装这些差异肿瘤。

与癌症细胞系在验证他们的方法,他们使用散装测序数据量化总肿瘤特异性mRNA水平从6580年在四个大组患者的肿瘤样本。因为大部分测序常用多年来,研究人员能够比较总mRNA水平和长期临床数据用于这些病人。

pan-cancer分析,他们证明了高总肿瘤特异性mRNA水平与降低无进展生存和总生存期。

有趣的是,研究发现,相关可能取决于癌症的阶段。在特定的人群,看着特定阶段的癌症显示高总mRNA水平而不是与改善的结果。因为有不同的早期和晚期癌症的治疗方案,作者认为总mRNA水平有可能是有用的在预测预后和应对一些治疗。

特别是看着两个独立的群乳腺癌病人,他们证实,高总mRNA水平与服务结果的改善患者早期化疗。相反,早期患者降低总mRNA水平似乎从化疗中获益少在这个队列。

研究结果必须与前瞻性试验证实,但研究人员认为,肿瘤特异性总mRNA水平可以改编成一个预后生物标志物分层高危患者选择和指导治疗。

“从目前临床工具,我们知道分析表达变化在一个给定的路径或一组基因可以在指导病人护理有价值,”詹妮弗·王说。“这项研究的结果强调观察转录组作为一个整体可能会更加强大。”

参考:王曹年代,小霁年代,et al。估计在15癌症肿瘤细胞总mRNA表达的预测疾病进展。生物科技Nat》。2022:1-10。doi:10.1038 / s41587 - 022 - 01342 - x

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