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论文解读丨Deng Y/Chen W/Huang G/Ling Z教授团队揭示新型肺癌筛查诊断标志物

Tags: mtRNAs   肺癌   生物标志物      作者:Genes and Diseases 更新:2024-03-24

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尽管过去几十年医学科学取得了显著的进步,但肺癌仍是全球癌症相关死亡的首要原因。早期诊断对提高肺癌患者的生存率至关重要。目前,主流的CT筛查具有成本高、假阳性率高的缺点,而基于血液的筛查方法是早期和准确诊断的更好选择。线粒体在维持细胞能量代谢中起着至关重要的作用,线粒体来源的小RNA (mtRNAs)可能影响肺癌的发生发展。

夏威夷大学Youping Deng课题组、西安交通大学Wei Chen、上海健康学院Gang Huang课题组联合广西医科大学Zhougui Ling课题组在本刊发表了题为“Mitochondria-derived small RNAs as diagnostic biomarkers in lung cancer patients through a novel ratio-based expression analysis methodology”的研究论文,揭示了mtRNAs可以作为肺癌筛查诊断生物标志物。主要发现:

1. mtRNAs的诊断潜力

作者团队以GEO数据库中的GSE148861集作为发现队列。在人类外周血样本中,共鉴定出15种独特的mtRNAs,这些mtRNAs的序列的长度为16至38个核苷酸。进一步分析发现共有106种mtRNAs在肺癌样品中差异表达(图1)。

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图1. mtRNA的诊断模型。

通过对发现队列的严格分析,作者团队构建了一个基于8个显著失调的mtRNA的诊断模型。进行测试时,该模型展现出良好的性能,其受试者特征曲线(ROC)的面积(AUC)为0.991,在精确度-召回率曲线下(PR)的AUC为0.976,这进一步突显了其作为可靠诊断工具的潜力(图2)。 

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图2. 发现队列中预测模型的表现。

2. . 模型验证与功能分析

确保上述基于mtRNA的模型的稳健性,作者团队又在验证队列(GSE148862)中进行了评估。结果表明,在评估中模型的一致性保持不变。其ROC 曲线的AUC为0.916,PR曲线的AUC为0.905,进一步巩固了其诊断能力(图3)。为了研究mtRNA的功能,作者团队使用生物信息学工具RNAhybrid对其进行了深入研究。分析结果表明,这些mtRNA在RNA和胶原蛋白的催化过程中起到了重要作用。

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图3. 预测模型在独立验证队列中的表现。

这项开创性的研究将肺癌和患者外周血mtRNAs的表达之间建立了明确的联系。基于这8种mtRNAs表达的预测模型可能具有提高肺癌的非侵入性检测的潜力。

文章来源

免费全文下载链接:

https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2352304222002100

引用这篇文章:

Yu Z, Chen S, Tang Z, et al. Mitochondria-derived small RNAs as diagnostic biomarkers in lung cancer patients through a novel ratio-based expression analysis methodology. Genes Dis. 2023;10(3):1055-1061.

来源:Genes and Diseases
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