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Oncotarget:利用血液中的microRNAs分子或可准确预测肝细胞癌

来源:生物谷 2016-06-08 00:07

图片摘自:cpmc.org

2016年6月8日 讯 /生物谷BIOON/ --肝细胞癌是一种最常见的肝癌,其在美国的发生率逐年增长,而感染乙肝病毒会引发大约50%的肝细胞癌的发生;然而目前研究者并不能有效鉴别出哪些个体易患这类癌症,尽管早期研究揭示了乙肝病毒驱动肝癌发生的分子特性,但近日刊登于Oncotarget杂志上的一项研究中,来自托马斯杰斐逊大学的研究者就发现,通过血液检测技术对一组特殊的microRNAs进行检测或许就可以帮助预测高风险肝细胞癌的个体。

文章中,研究者对最终患肝癌的一大群乙肝病毒感染病人进行研究,分析了患者血液样本中的分子特性;研究者表示,在373名感染乙肝病毒但最初未患癌的患者中,40名个体在平均随访4.5年时患上了肝癌,研究者对患者血液中24种microRNAs进行了相关分析,结果表明,在患者患癌之前有15种microRNAs分子都改变了正常的基因表达模式,这就表明,这些分子或可被用来预测个体患肝癌的可能性。

早期研究中,研究者鉴别出了24种microRNAs分子,然而他们并不清楚这些microRNAs分子引发肝癌的分子机制,或者是患者机体已经发生癌变后所引发的结果;通过对病人进行跟踪研究,利用患者在患肝癌前去年的的血液样本进行分析,研究者首次回答了上述问题,此外,此前研究也分析了来自患者活组织检查样本,而当前研究中研究者发现,血液中循环的microRNAs分子就可以预测患者癌症的发生。

文章第一作者Chun Wang表示,这项研究证实了此前关于microRNAs和肝癌关系的结果,同时我们还深入研究表明,这些microRNAs分子可以通过一种非侵入性的血液检测来帮助预测个体患肝癌的风险。当前在乙肝患者中进行的肝癌风险非侵入性检测手段主要用来检测甲胎蛋白分子,而甲胎蛋白还和丙肝感染相关,但甲胎蛋白并不是乙肝患者患癌风险的良好预测子。

实际上研究者通过甲胎蛋白的检测发现,94%被错误分类的患者实际上并未患癌;同样地,在57%的高风险肝癌患者中,利用microRNAs检测可以将实际患癌者比例降低到33%。尽管利用这15种microRNAs分子进行肝癌检测非常有用,但这并不是最完美的,研究者Yang指出,未来我们还需要寻找更多的microRNAs分子来帮助预测肝癌从而使其可以成为更加优化高风险患者疾病的有效工具。相关研究由美国国家癌症研究所等机构提供资助。(生物谷Bioon.com)

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Prospective evidence of a circulating microRNA signature as a non-invasive marker of hepatocellular carcinoma in HBV patients

Chun Wang1,2,*, Hie-Won Hann3,*, Zhong Ye1,*, Richard S. Hann3, Shaogui Wan1,4, Xishan Ye1, Peter D. Block1, Bingshan Li5, Ronald E. Myers1, Xiaowei Wang6, Hee-Soon Juon1, Jesse Civan3, Mimi Chang7, Ho S. Bae7, Jinliang Xing8, Hushan Yang1

The predictive value of circulating microRNAs (miRNAs) in hepatitis B virus (HBV)-related hepatocellular carcinoma (HCC) has been demonstrated in retrospective studies, but it has rarely been tested in prospective studies. In a cohort of 373 cancer-free HBV patients with a median follow-up of 4.5 years, we measured the expression of 24 retrospectively identified HCC-related miRNAs in baseline serum samples. When we analyzed the prospective associations of miRNA expression with HCC risk using the Cox proportional hazards model, we found that 15 of the 24 miRNAs exhibited a significant association with HCC risk. In particular, 7 miRNAs (miR-122, miR-99a, miR-331, miR-125b, miR-23b, miR-92a, and miR-26a) were associated with an increased risk, and 8 miRNAs (miR-652, miR-23a, miR-27a, miR-34a, miR-145, miR-10a, miR-150, and let-7f) were associated with a decreased risk. Compared to HBV patients with a low miRNA-based risk score, those with a high miRNA-based risk score exhibited a significantly elevated HCC risk in both univariate (hazard ratio [HR] 6.56, 95% confidence interval [CI] 2.74-15.70) and multivariate (HR 3.57, 95% CI 1.34-9.48) analyses. The risk score significantly increased the HCC prediction performance of alpha-fetoprotein (concordance index increased from 0.68 to 0.82, P < 0.0001). In silico analyses indicated that the genes targeted by the 15 miRNAs are mainly enriched in the transforming growth factor-beta signaling pathway. Collectively, these results provide prospective evidence that circulating miRNAs serve as non-invasive markers for risk prediction of HCC in HBV patients.

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