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数学方程式可预测和检测肝癌

通过将RNA测序,生物信息学和数学建模相结合,加利福尼亚大学圣地亚哥分校医学院和摩尔斯癌症中心的研究人员确定了突然的转录组转换,使健康的肝组织癌变。该发现用于开发定量分析工具,以评估慢性肝病患者的癌症风险,并预测肝癌患者的肿瘤分期和预后。

在2019年12月16日的《美国国家科学院院刊》(PNAS)在线版中,冯根生博士,加州大学圣地亚哥分校生物学系病理学和分子生物学系教授,研究小组描述了开发一种致癌指数评分,以识别从健康细胞向恶性细胞的转变。

冯说:“由于我们没有有效的药物来治疗晚期肝癌,因此当肿瘤小于10毫米时,早期发现肝癌可以使肿瘤学家更好地治疗,手术切除并杀死癌细胞。”本文的资深作者。“我们首次有了一个数学方程式,可以预测健康的肝细胞何时会发生癌变,而且重要的是,我们能够在标准临床环境中看到肿瘤之前检测出癌细胞。”

新的分析工具专注于转录因子簇的分析。转录因子是与特定DNA序列结合的蛋白质,目的是指导应在细胞中打开或关闭哪些基因。通过定量测量转录因子和下游靶基因作为一个单位(转录因子簇)的变化,该研究小组询问了在患有不同形式的肝癌和慢性肝的小鼠模型的癌前期和癌症期收集的RNA测序数据。脂肪变性,纤维化和肝硬化等疾病。

分析发现61个转录因子簇在患有癌症的小鼠中被上调或下调,甚至鉴定出先前未在肝癌中报道的转录因子。

Wang博士是Feng实验室的计算生物学家,博士后研究员,他帮助设计了肝细胞转录组的综合分析,该转录组是细胞中RNA序列的全部集合。这样一来,研究小组就可以比较健康肝脏和慢性肝病各个阶段的转录因子簇的表达,从而确定小鼠何时细胞癌变。

在使用鼠标数据建立数学模型之后,研究人员将分析工具应用于公共数据库,以重新分析人类患者数据,并能够识别出哪些人患有癌症以及哪些人患有慢性肝病。在罹患癌症的高风险的肝硬化患者中,他们可以看到阳性的肿瘤指数评分,在某些情况下可以在临床上看不到肿瘤结节。

冯说:“这种数学方法可以发展成肝癌发展的风险评估和早期诊断工具,以供更多的慢性肝病患者,特别是肝硬化患者使用。”“对高风险个体的分析可能在精密医学中具有重要的应用。而且,随着进一步的开发和优化,可以对该工具进行修改以预测其他癌症的发生。”

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