估计肿瘤特异性癌症总mRNA水平预测的结果

德克萨斯大学MD安德森癌症中心的研究人员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表明,这计算方法可以允许大规模分析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 Wang博士,生物信息学和计算生物学的教授。”,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。”

而单细胞测序方法概要成千上万单个细胞从样品,批量排序生成一个整体跨大量的肿瘤细胞。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,珍妮弗·r·王,医学博士头部和颈部外科助理教授,双溪,博士,博士后生物信息学和计算生物学。

开发他们的反褶积的工具,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四个不同的患者10癌症。池这个数据,因为它将大块样品,让他们确定总mRNA水平差异癌症和非癌症细胞散装这些差异,激励进一步检查肿瘤。

在验证他们的方法癌症细胞系,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,他们证明了高总与减少肿瘤特异性mRNA水平相关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。

专门考察两组独立的乳房癌症病人,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。”

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