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在一个以前很少有人去寻找的地区，发现了一批新的癌症预后生物标志物
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非编码核糖核酸(lncRNAs)生成的，这些核糖核酸在癌症研究中尚未得到充分研究
此外，目录中的一种生物标志物被证明在将胶质瘤(脑癌)分类为低风险或高风险方面非常有效
这些发现证明了lncRNAs作为临床生物标志物和潜在治疗靶点的潜力，在生物标志物和癌症生物学研究中开辟了新天地，并为关于非编码RNA失调在癌症中的作用的新兴科学增添了新的内容
这项研究发表在《细胞报告》上，由Dr
尤里·赖曼德，安大略癌症研究所(OICR)首席研究员
丹尼尔·施拉梅克是鲁南菲尔德-坦南鲍姆研究所(LTRI)的首席研究员，他使用机器学习来评估5600个潜在的lncRNA生物标志物，这些标志物针对30种癌症类型的近9500个癌症样本
这将研究范围缩小到166个与患者生存率相关的低基因重组人
在临床环境中，这些生物标志物有可能被用于提高临床变量、分子特征和癌症亚型的预测值，以更好地预测患者结果
在他们的目录中，研究人员将注意力集中在一种叫做HOXA10-AS的lncRNA上，他们最初的机器学习分析显示，这是一种强有力的候选预后生物标志物，可以将患者分为低风险或高风险脑癌
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，该数据集是由华山医院领导的中国上海的合作作者生成的
在机器学习结果的鼓舞下，该团队开始使用患者来源的癌细胞、异种移植物和器官样模型进行功能生物学验证
这些步骤不仅证实了HOXA10-AS可以作为一个强有力的生物标志物，而且由于它在脑癌的几个重要生物学途径中发挥作用，因此也是一个潜在的治疗靶点
例如，HOXA10-AS的过度表达与细胞侵袭增加有关，而水平降低则抑制细胞增殖——这两者都是脑癌的重要特征
这些生物学实验也进一步证明了HOXA10-AS表现出的“开关样”行为及其与患者预后的联系
该lncRNA表达缺乏与低风险脑肿瘤相关，高表达与侵袭性肿瘤相关
“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，还为我们继续探索癌症转录组提供了动力，以获得新的发现来帮助患者，”Reimand说，他的团队领导了机器学习分析
“随着全转录组测序在临床上变得越来越普遍，越来越多的数据可用，我们才刚刚开始触及核糖核酸在癌症中作用的表面，并准备有更多的发现
" “从功能上注释癌症基因组，识别新的患者生存生物标志物，以及调节癌症侵袭性的基因，对我们的精准肿瘤学目标至关重要，这是一个基于在肿瘤中发现的基因改变来改善癌症治疗的想法，”领导功能分析的团队Schramek说
“深入了解驱动癌症发生和发展的因素将有助于确定新的治疗靶点和治疗策略
" 高等院校部长吉尔·邓洛普说:“祝贺OICR、LTRI及其研究伙伴在癌症研究中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结果
OICR在帮助将肿瘤学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一流大学和研究机构开展的一些开创性工作中
" “博士的发现
Reimand和他的合作者表明，研究癌症基因组的非编码区有很大的价值
发现强有力的生物标志物和新的治疗靶点对于开发下一代精确医学至关重要
林肯·斯坦，OICR适应性肿瘤学主任
“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
"
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