通过结合RNA测序、生物信息学和数学建模，加州大学圣地亚哥医学院和莫尔斯癌症中心的研究人员确定，突然的转录组转化使健康的肝脏组织癌变。这些发现被用于开发定量分析工具，以评估慢性肝病患者的癌症风险，并预测肝癌患者的肿瘤分期和预后。
在2019年12月16日的《美国国家科学院院刊》 (PNAS)在线版中，美国加州大学圣地亚哥分校生物系病理与分子生物学系教授冯根生博士描述了致癌指数评分的发展，以识别从健康细胞向恶性细胞的转变。
冯说：“因为我们没有治疗晚期肝癌的有效药物，当肿瘤小于10毫米时，肝癌的早期发现可以使肿瘤学家更好地治疗、手术切除和杀死癌细胞。”本文资深作者。“我们第一次有了一个数学方程，可以预测健康的肝细胞何时会癌变，重要的是，在标准的临床环境中，我们可以在看到肿瘤之前检测到癌细胞。”
新的分析工具侧重于转录因子簇的分析。转录因子是与特定DNA序列结合的蛋白质。转录因子的目的是指导细胞中哪些基因应该被打开或关闭。研究团队通过以转录因子和下游靶基因为单位(转录因子簇)定量测量其变化，查询了不同形态肝癌和慢性肝小鼠模型癌前和癌变阶段采集的RNA测序数据。脂肪、纤维化和肝硬化。
分析发现，61个转录因子簇在患癌小鼠中上调或下调，甚至鉴定出了以前在肝癌中没有报道过的转录因子。
计算生物学家、冯实验室博士后研究员王博士帮助设计了肝细胞转录组综合分析，这是细胞内RNA序列的完整集合。通过这种方式，研究团队可以比较健康肝脏和慢性肝病不同阶段转录因子簇的表达，从而确定小鼠细胞何时癌变。
在使用老鼠数据建立数学模型后，研究人员将分析工具应用于公共数据库，重新分析人类患者数据，并确定谁患有癌症，谁患有慢性肝病。在癌症风险高的肝硬化患者中，可以看到阳性的肿瘤指标评分，在某些情况下，临床上看不到肿瘤结节。
冯说：“对于更多的慢性肝病患者，尤其是肝硬化患者，这种数学方法可以发展成为肝癌发展风险评估和早期诊断的工具。”“对高危个体的分析可能在精准医学中有重要应用。此外，随着进一步的发展和优化，该工具可以进行修改，以预测其他癌症的发生。”
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