数学方法显示肿瘤mRNA水平预测癌症预后
研究人员德克萨斯大学MD安德森癌症中心已经开发了一种新的方法来量化患者肿瘤样本中肿瘤特异性总mRNA水平，这些肿瘤样本包括癌症细胞和非癌症细胞。研究人员利用这项技术对来自15种癌症类型的6500多名患者的肿瘤进行了研究，结果表明，癌细胞中较高的mRNA水平与患者生存率降低有关。
这项研究今天发表在自然生物技术表明这种计算方法可以允许对肿瘤样本中肿瘤特异性总mRNA水平进行大规模分析，这可以作为许多类型癌症的预后生物标志物。
通讯作者说:“单细胞测序研究表明，癌细胞中总mRNA含量与肿瘤的生物学特征相关，但使用单细胞方法分析大型患者队列是不可行的。王文怡博士，香港大学教授生物信息学与计算生物学。“通过这项研究，我们提出了一种新的数学反褶积技术，利用广泛可用的大量肿瘤测序数据，大规模研究癌症的这一重要生物学特征。”
单细胞测序方法可以从样本中分析数千个单个细胞，而批量测序可以在大量细胞中生成肿瘤的整体图像。由于肿瘤样本包含多种癌症细胞和非癌症细胞的混合物，因此需要额外的步骤从批量测序数据中分离出癌症特异性信息。
反褶积是一种计算技术，旨在将大量测序数据分离成不同的组成部分。这项研究首次报道了一种从大量测序数据中量化肿瘤特异性mRNA总水平的反卷积方法，为单细胞分析提供了可扩展的补充。
该研究由前博士后曹少龙博士和王博士共同领导。Jennifer R. Wang，医学博士，香港大学副教授头颈外科季双喜，博士，生物信息学与计算生物学博士后。
为了开发反卷积工具，研究小组首先分析了10名患有4种不同癌症类型的患者的48913个细胞的单细胞测序数据。汇集这些数据，就像在一个大样本中一样，使他们能够确定癌细胞和非癌细胞之间总mRNA水平的差异，从而推动进一步研究这些差异在大肿瘤中的作用。
在用癌细胞系验证他们的方法后，他们使用来自四个大型队列的6580例患者肿瘤样本的大量测序数据量化了肿瘤特异性mRNA的总水平。由于批量测序已常规使用多年，研究人员能够将这些患者的总mRNA水平与长期临床数据进行比较。
在一项泛癌症分析中，他们证明了较高的总肿瘤特异性mRNA水平与降低的无进展生存期和总生存期相关。
有趣的是，研究发现这种相关性可能取决于癌症的阶段。在某些队列中，观察癌症的特定阶段显示，高mRNA总水平反而与改善的结果相关。由于早期和晚期癌症有不同的治疗方案，作者认为总mRNA水平有可能在预测预后和对某些治疗的反应方面有用。
具体来看两个独立的队列乳腺癌他们证实，在接受化疗的早期患者中，较高的总mRNA水平与改善的预后相关。相反，在该队列中，总mRNA水平较低的早期患者从化疗中获益较少。
这些发现必须通过更大规模的前瞻性试验来证实，但研究人员建议，肿瘤特异性总mRNA水平可以被适应为一种预后生物标志物，以对高危患者进行分层并指导治疗选择。
“从目前可用的临床工具来看，我们知道分析特定途径或一组基因的表达变化对指导患者护理有价值，”Jennifer Wang说。“这项研究的发现强调，从整体上看转录组可能更有说服力。”
参考:曹生，王晓杰，纪生，等。估计15种癌症类型的肿瘤细胞总mRNA表达可预测疾病进展。生物科技Nat》。2022:1-10。doi:10.1038 / s41587 - 022 - 01342 - x
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