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RNA-Seq of Tumor-Educated Platelets Enables Blood-Based Pan-Cancer, Multiclass, and Molecular Pathway Cancer Diagnostics

1.文章简介

文章题目 RNA-Seq of Tumor-Educated Platelets Enables Blood-Based Pan-Cancer, Multiclass, and Molecular Pathway Cancer Diagnostics
中文题目 基于肿瘤血小板的RNA-seq提供了泛癌症分析、癌症类型的区分和肿瘤基因突变诊断的新方法
期刊名 Cancer Cell IF: 23.5237
作者
发表时间 2015
实验材料 癌症患者与健康个体的血小板样本
测序平台 Illumina Miseq
相关产品 RNA-seq

2.研究背景

近年来的研究表明,血小板是肿瘤生长过程中全身和局部反应的中心细胞。肿瘤细胞能将RNA转入血小板中,已有研究在神经胶质瘤和前列腺癌患者的血小板中检出癌症相关的RNA标记。

3.研究内容

研究者们对283名健康和患癌对象身上提取血小板RNA进行测序,分析血小板RNA在各种癌症患者和健康个体中的分布情况,并评估肿瘤血小板(Tumor-educated platelets, TEPs)RNA profile能否成为癌症辅助诊断和分级的方法。

4.文章亮点

基于TEP RNA profile的肿瘤早期诊断可能为临床肿瘤的早期诊断和预后提供方便、高精度和微创的生物学检测手段。

5.研究成果

1.癌症患者与健康个体的血小板RNA profile

研究者们收集了来自55名健康个体,39名早期癌症患者和189名晚期癌症患者,共283名对象(表1)的血液样本,分离提取血小板RNA,使用Illumina Miseq平台测序,平均每样本产生2.2千万reads。在筛选出跨内含子reads后map到5003种RNA序列上用于后续分析。癌症患者与健康个体相比,1453种mRNA表达量提高,793种mRNA表达量下降。Heatmap聚类结果显示癌症患者与健康个体的血小板RNA profile有较大差异(图1)。
http://114.115.208.242/wp-content/uploads/2015/12/RNA_TEP1-1024x478.png
http://114.115.208.242/wp-content/uploads/2015/12/RNA_TEP2.png

2.基于TEP mRNA profile的泛癌症分析

由于肿瘤血小板(TEP)RNA profile有其清楚的特征,使得基于TEP的癌症诊断和预后成为可能。研究者们应用SVM/LOOCV算法实现这种预测,在training cohort中预测准确性为95%(n=175),在validation cohort中预测准确性为96%(n=176)(图2)。
http://114.115.208.242/wp-content/uploads/2015/12/RNA_TEP3.png

3.基于TEP mRNA profile的癌症类型分析

TEP mRNA profile还可用于癌症类型的诊断。此次采样的癌症患者中包含六种癌症:非小细胞肺癌(NSCLC)、结直肠癌(CRC)、胶质母细胞瘤(GBM)、胰腺癌(PAAD)、肝胆管癌(HBC)和乳腺癌(BrCa)。对于training cohort和validation cohort的癌症类型预测平均准确率均为71%(图3)。但该方法无法鉴定肿瘤转移情况。
http://114.115.208.242/wp-content/uploads/2015/12/RNA_TEP4-1010x1024.png

4.基于TEP mRNA profile的肿瘤基因突变诊断
应用TEP mRNA profile进行肿瘤基因突变诊断,可为后续治疗提供依据和参考。现有数据可支持KRAS阳性、EGFR阳性、MET阳性、PIK3CA阳性或HER2阳性肿瘤的区分,诊断准确性在85%至95%之间(图4)。
http://114.115.208.242/wp-content/uploads/2015/12/RNA_TEP5-1024x729.png

原文出处:

Best, M. G., Sol, N., Kooi, I., Tannous, J., Westerman, B. A., Rustenburg, F., … Wurdinger, T. (2015). RNA-Seq of Tumor-Educated Platelets Enables Blood-Based Pan-Cancer, Multiclass, and Molecular Pathway Cancer Diagnostics. Cancer Cell, 666–676. doi:10.1016/j.ccell.2015.09.018

 

菊子曰 菊子曰:我最喜欢的微博客户端
Category: CNS-Reading2015年12月21日
标签: RNA-seq
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