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作者：Ashley
导读：长链非编码 RNA (lncRNAs)越来越多地被认为是癌症的功能单元和强大的生物标志物；然而，大多数仍然没有特征。近期研究使用机器学习分析了30种类型的9446种癌症中的5592个预后lncRNA，确定了166个lncRNA，其表达与生存相关，并提高了常见临床变量、分子特征和癌症亚型的准确性。预后 lncRNA 通常以开关样表达模式为特征。研究强调了非编码转录组在识别生物标志物和癌症进展调节剂方面的泛癌潜力。
在以前很少有人关注的领域，已经发现了一批新的预后癌症生物标志物。研究人员公布了一份166种预后生物标志物的目录，这些生物标志物是通过分析长链非编码RNA(lncRNA)产生的——在癌症研究中这些生物标志物研究不足。此外，研究显示，目录中的一种生物标志物在将神经胶质瘤（脑癌）分类为低风险或高风险方面非常有效。该发现证明了lncRNA作为临床生物标志物和潜在治疗靶标的潜力，在生物标志物和癌症生物学研究中开辟了新的领域，并为新兴科学增加了关于非编码RNA失调在癌症中的作用。
这项研究发表在《Cell Reports》上，题为“Pan-cancer analysis of non-coding transcripts reveals the prognostic onco-lncRNA HOXA10-AS in gliomas”，由安大略省癌症研究所(OICR)的主要研究者Jüri Reimand博士和Lunenfeld-Tannenbaum研究所(LTRI)的主要研究者Daniel Schramek博士共同领导，使用机器学习评估了5600个潜在的lncRNA生物标记物，针对30种癌症类型的近9500个癌症样本。这将范围缩小到166个与患者生存相关的lncRNA。在临床环境中，这些生物标志物可能被用于提高临床变量、分子特征和癌症亚型的预测价值，以更好地预测患者的预后。
在他们的目录中，研究人员锁定了一种称为HOXA10-AS的lncRNA，他们最初的机器学习分析显示，它是一个强有力的候选预后生物标志物，可以将患者分为低或高风险脑癌。为了证实他们的机器学习分析结果，他们在一个新的脑癌数据集上进行了测试，该数据集是由中国上海华山医院领导的合著者生成的。
受机器学习结果的鼓舞，该团队转向使用患者源性癌细胞、异种移植和器官模型进行功能生物学验证。这些步骤不仅证实了HOXA10-AS可以作为一种强大的生物标志物，而且由于它在脑癌中几个重要的生物通路中发挥作用，因此也可以作为一个潜在的治疗靶点。例如，HOXA10-AS的过表达与细胞侵袭增加有关，而降低水平则抑制细胞增殖——这两者都是脑癌的重要特征。
这些生物学实验也提供了HOXA10-AS表现出的“开关样”行为及其与患者预后的联系的进一步证据。该lncRNA缺乏表达与低危脑肿瘤相关，而高表达与侵袭性肿瘤相关。
Reimand的团队领导了机器学习分析，他说：“我们对这项研究的结果感到兴奋，它不仅产生了新的生物标志物和对癌症生物学的见解，而且为我们继续探索癌症转录组的新发现提供了动力以帮助患者，我们只是开始接触到RNA在癌症中的作用的表面，随着整个转录组测序在临床中变得越来越普遍，以及更多的数据可用，我们将有更多的发现。”
Schramek的团队负责功能分析，他说：“功能性注释癌症基因组和识别患者生存的新生物标志物，以及调节癌症侵袭性的基因，对于我们精准肿瘤学的目标是极其重要的，这一理念是基于肿瘤中发现的基因变化来改进癌症治疗。对驱动癌症开始和进展的因素的深入理解将有助于识别新的治疗靶点和治疗策略。”
高等院校部长Jill Dunlop说：“祝贺OICR、LTRI及其研究伙伴在癌症研究方面取得这一重要的新发现，安大略人可以为OICR在这一倡议中发挥的主导作用感到自豪，这可能导致更多的癌症发现，支持未来更好的患者预后。OICR在帮助将肿瘤发现和创新应用于现实世界方面有着令人印象深刻的记录，它们的成功反映在我们世界级大学和研究机构进行的一些开创性工作中。”
OICR适应性肿瘤学主任Lincoln Stein博士说：“Reimand博士和他的合作者的发现表明，研究癌症基因组的非编码区域有很大的价值。强大的生物标志物和新的治疗靶点的发现对发展下一代精准医学至关重要，我祝贺整个团队的这些重要发现，这些发现丰富了我们对癌症生物学的理解，并为改善癌症的临床管理提供了新的机会。”
参考资料：
/news/-11-prognostic-biomarkers-cancer-driving-genes-dark.html
注：本文旨在介绍医学研究进展，不能作为治疗方案参考。如需获得健康指导，请至正规医院就诊。
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