最近，有研究團隊開發了一種新的反卷積方法，用於從大量測序數據中量化腫瘤特異性mRNA水平，為單細胞分析提供了補充。研究人員建議腫瘤特異性的總mRNA水平可以被調整為一種預後生物標誌物，以分層高危患者並指導治療選擇。

        德克薩斯大學MD安德森癌症中心的研究人員開發了一種新方法，他們從患者的腫瘤樣本中量化腫瘤特異性的總mRNA水平，這些樣本包含癌細胞和非癌細胞。利用這項技術對15種癌症中的6500多名患者的腫瘤進行研究，研究人員證明，癌細胞中較高的mRNA水平與患者存活率降低有關。

        這項研究發表在《Nature Biotechnology》上。這種計算方法可以對腫瘤樣本中的腫瘤特異性總mRNA水平進行大規模分析，作為多種癌症的預後生物標誌物。

        通訊作者Wenyi Wang博士是生物信息學和計算生物學教授，他說：“單細胞測序研究已經向我們表明，癌細胞中的總mRNA含量與腫瘤的生物學特征相關，但使用單細胞方法分析大型患者隊列並不可行。在這項研究中，我們提出了一種新的數學反卷積技術，利用廣泛可用的批量腫瘤測序數據來大規模研究癌症的這一重要生物學特征。”

        單細胞測序方法可以從一個樣本中分析成千上萬的單個細胞，批量測序則是在更多的細胞中生成腫瘤的全貌。由於腫瘤樣本包含癌細胞和非癌細胞的不同混合物，需要另外的步驟來從批量測序數據中分離癌症特異性信息。

        反卷積是一種計算技術，能夠將批量測序數據分離成不同的組成部分。這項研究首次報告了這種反卷積方法，用於從大量測序數據中量化腫瘤特異性mRNA水平，為單細胞分析提供了補充。

        與Wang一起領導這項研究的還有前博士後研究員 Shaolong Cao博士、頭頸外科助理教授Jennifer R. Wang博士、生物信息學與計算生物學博士後研究員Shuangxi Ji博士。

        為了開發反卷積工具，研究小組首先分析了10名四種不同癌症患者的48,913個細胞的單細胞測序數據。彙集這些數據能夠識別癌症細胞和非癌症細胞之間的總mRNA水平的差異，推動了對這些差異的進一步研究。

        用癌細胞株驗證了他們的方法後，他們使用四個大型隊列的6580個患者腫瘤樣本的批量測序數據量化了腫瘤特異性mRNA水平。由於批量測序已被常規使用多年，研究人員將總mRNA水平與患者的長期臨床數據進行比較。

        在一項泛癌症分析中，他們證明了較高的腫瘤特異性mRNA總水平與無進展生存期和總生存期的減少有關。

        有趣的是，研究發現其中的相關性可能取決於癌症的分期。在某些隊列中，對癌症特定階段的研究表明，總mRNA水平高，反而結果會改善。由於早期和晚期癌症有不同的治療方案，作者認為，總mRNA水平可能有助於預測預後和一些治療的反應。

        團隊專門研究了兩個獨立的乳腺癌患者隊列，證實了較高的總mRNA水平與早期化療患者預後的改善相關，而總mRNA水平較低的早期患者的化療效果則較差。

        必須通過更大規模的前瞻性試驗來證實這些發現，但研究人員建議，腫瘤特異性的總mRNA水平可以被調整為一種預後生物標誌物，以分層高危患者並指導治療選擇。