發(fā)布日期:2017-11-03
大多數(shù)婦女在診斷出卵巢癌時已是疾病晚期,只有四分之一的患者可存活五年以上。不過,若能早期發(fā)現(xiàn),卵巢癌患者的5年生存率可從20-30%提高到60-70%。
目前的早期檢測手段(如超聲檢測或CA125檢測)假陽性較高。臨床試驗表明,利用這些手段檢測早期卵巢癌時,對生存率沒有明顯影響。于是,Dana-Farber癌癥研究所和布列根婦女醫(yī)院的研究團隊希望找到一種更敏感、更特異的檢測工具。
研究人員將目光投向了基因組中的非編碼區(qū)域——microRNA(miRNA)。布列根婦女醫(yī)院的Kevin Elias博士將其稱之為基因組的文案編輯者,“在基因轉(zhuǎn)錄翻譯成蛋白質(zhì)之前,miRNA修改信息,在基因組中添加校對筆記。”Elias是這篇論文的第一作者。
在這項研究中,Elias及其同事發(fā)現(xiàn)卵巢癌細(xì)胞和正常細(xì)胞有著不同的miRNA表達譜。同時,miRNA在血液中循環(huán),這樣就能利用血清樣本來檢測。研究人員對135名婦女(手術(shù)或化療前)血液樣本中的miRNA進行測序,創(chuàng)建出一個“訓(xùn)練樣本集”。他們借此對計算機程序進行訓(xùn)練,以找出卵巢癌、良性瘤和健康組織之間的miRNA差異。
憑借這種機器學(xué)習(xí)方法,研究人員可以利用大量的miRNA數(shù)據(jù),并開發(fā)出不同的預(yù)測模型。準(zhǔn)確區(qū)分卵巢癌和良性組織的模型被稱為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,它反映了miRNA之間復(fù)雜的相互作用。
然后,團隊在44名婦女中測試了這個模型,以確定檢測的準(zhǔn)確性。在準(zhǔn)確性得到確認(rèn)之后,他們又利用859個患者樣本來測定此模型的敏感性和特異性。結(jié)果表明,這種新技術(shù)在卵巢癌預(yù)測上比超聲檢查要好得多。利用超聲檢測時,只有不到5%的異常結(jié)果是卵巢癌,而利用miRNA檢測時,幾乎100%的異常結(jié)果代表了卵巢癌。
最后,研究人員將這個模型應(yīng)用到實踐中。他們利用miRNA檢測來預(yù)測波蘭的51名外科手術(shù)患者的診斷結(jié)果。在這個群體中,91.3%的異常檢測結(jié)果是卵巢癌,意味著假陽性率很低。陰性檢測結(jié)果則在80%的情況下可靠預(yù)測癌癥不存在,這與巴氏涂片的準(zhǔn)確性相當(dāng)。
“關(guān)鍵在于,這種檢測不大可能誤診卵巢癌,在沒有惡性腫瘤的情況下,它不會給出陽性信號。這是診斷檢測是否有效的標(biāo)志,”通訊作者、Dana-Farber癌癥研究所的Dipanjan Chowdhury如是說。
為了讓這種診斷工具進入臨床,研究人員需要驗證,隨著時間推移卵巢癌風(fēng)險增加時,miRNA的特征將如何改變。為了實現(xiàn)這一點,他們需要不斷收集縱向樣本。他們還有興趣了解這種工具是否對高危婦女和一般人群都有用。
原文標(biāo)題
Diagnostic potential for a serum miRNA neural network for detection of ovarian cancer
來源:生物通