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npj Precis Onc:新识别的RNA分子或能帮助临床医生预测结直肠癌患者的疾病是否会复发?

来源:生物谷原创 2024-11-20 14:48

来自奥塔哥大学等机构的科学家们通过研究将处于疾病早期阶段的结直肠癌患者分为会继续进展为转移性疾病和复发的患者以及不会继续进展的患者,这或许能帮助患者获得更好的治疗结果。

结直肠癌常常会表现出显著的遗传和表观遗传学多样性,从而就会演变为具有不同转移特性和疗法反应的亚克隆细胞群,预测结直肠癌患者的转移性疾病对于科学家们而言仍然具有一定的挑战,这就强调需要找到可靠的生物标志物,尽管针对治疗性靶点和生物标志物的大多数研究都重点关注蛋白质,但诸如长链非编码RNA(lncRNAs)等非编码RNA构成了大部分转录组,且表现出了优越的组织和癌症特异性表达特征。

近日,一篇发表在国际杂志npj Precision Oncology上题为“Discovery of prognostic lncRNAs in colorectal cancer using spatial transcriptomics”的研究报告中,来自奥塔哥大学等机构的科学家们通过研究将处于疾病早期阶段的结直肠癌患者分为会继续进展为转移性疾病和复发的患者以及不会继续进展的患者,这或许能帮助患者获得更好的治疗结果,因为高风险患者会接受额外的化疗,而那些低风险的患者则会避免过度治疗。

研究者Holly Pinkney博士表示,目前我们并没有一种良好的预后标志物来帮助临床医生决定是否早期阶段疾病患者仅需要切除肿瘤,或者如果癌症极具侵袭性且在患者后期经常容易复发的话,患者是否还需要接受额外的化疗。这项研究中,研究人员识别出了三种长链非编码RNAs(lncRNAs),其仅存在于癌细胞中,并不存在于机体其它任何健康组织中。高水平的这些lncRNAs与患者的预后较差直接相关,意味着其有可能会作为结直肠癌患者潜在的预后指标。

空间转录组学证实了细胞组织组分的空间架构

目前研究人员利用了一些令人兴奋的技术来开展这项研究,包括空间转录组学技术(spatial transcriptomics)和AI,前者能利用像地图一样的肿瘤图片来精确观察基因会在哪里被开启或关闭,而AI技术则能帮助研究人员预测肿瘤中会存在哪些类型的细胞。这些新技术的发展对于帮助研究人员开展研究非常重要,同样还强调了新的科学发展是如何被用来进行癌症研究的,比如他们能利用肿瘤的空间映射(spatial mapping)和AI技术来对肿瘤的不同部分进行预测。

结直肠癌占到了全球所有癌症相关死亡大约10%的比例,而且是2022年美国人群第二大常见的癌症相关死亡的原因;新西兰(尤其是南部地区)人群的肠癌发病率非常高,而且临床发展是治疗这种疾病的首要任务。综上,本文研究结果表明,研究人员新识别出的这些lncRNAs或能潜在作为对转移性癌症进行早期风险风险评估的特殊生物标志物。(生物谷Bioon.com)

参考文献:

Pinkney, H.R., Ross, C.R., Hodgson, T.O. et al. Discovery of prognostic lncRNAs in colorectal cancer using spatial transcriptomics. npj Precis. Onc. 8, 230 (2024). doi:10.1038/s41698-024-00728-1

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