原创meta分析确定新的5基因胰腺癌分类

基因表达数据集的meta分析确定了新的五基因胰腺癌分类法

胰腺癌经常在晚期诊断出，此时不再可能有治愈性疗法。。由BethIsraelDeaconess医学中心（BIDMC）研究者们领衔的一个研究团队，鉴定出并验证了一个准确的五基因分类法以从非恶性组织识别出早期胰腺癌，这个发现由Bhasin等人发表在《肿瘤靶向》杂志上。

BIDMC基因组学、蛋白质学、生物信息组学和系统生物中心主任以及哈佛大学医学院医学副教授TowiaLibermann博士（PhD）说：“胰腺癌是个灾难性疾病，死亡率接近发病率”。

因为超过90%的胰腺癌病人在转移阶段被诊断明确，较早期的诊断预期对延长病人期望寿命有重大影响。胰腺癌缺乏相关的可靠标记物、早期指标和风险因素，但是这种区分健康和恶变的组织的新方法为胰腺癌的早诊早治提供了希望”。

研究细节

研究者们应用大量公共的胰腺癌基因表达数据集并研发了一种数据集再分析的策略，应用严密的统计标准相互比较来自不同实验室和不同平台的数据集。

团队于是选择一个数据亚集用来开发一个区别胰腺癌和健康胰腺组织的组合，并应用这一“胰腺癌预测指标”对其余的数据集进行独立的验证以证实该标志物的准确性。

证明和独立验证5基因胰腺癌预测指标鉴别区分癌变组织和健康组织后，研究者们将此预测指标应用于也包括胰腺良性病变（包括胰腺炎和早期癌）的数据集。

此预测指标准确鉴别区分胰腺癌、良性胰腺病变、早期胰腺癌和健康胰腺组织。此预测指标在4个培训数据集区分胰腺癌和非肿瘤样本时敏感性95%，平均特异性89%，在5个独立验证数据集显示有相似效能（94%敏感性,90%特异性）。

BIDMC基因组学、蛋白质组学、生物信息学和系统生物学中心联合主任及HMS医学助理教授ManojBhasin博士（PhD）说：“我们应用创新数据标准化和基因选择方法，合并了多个基因研究的统计效能并屏蔽（？）了其变异性和的可变性和批次效应。以鉴定胰腺癌强有力的早期诊断生物标记物

预期应用

“BIDMC病理学助理教授RoyaKhosravi-Far博士（PhD）说：“高度准确的5基因胰腺癌生物标志物组合能区别晚期/早期胰腺癌与正常胰腺/良性胰腺病变，其鉴定和初始验证可有助于胰腺癌的早期诊断，我们的发现或许打开了早期诊断的机遇之窗（随之是早期介入和对这个致命性癌症的更有效的治疗），这会导致更高的生存率。””

这个组合（panel）的首次诊断性应用可能是对细针穿刺活检的分析，后者用于常规诊断胰腺癌和决定大多数良性胰腺囊肿（有时是胰腺癌的先兆）的恶性潜质。另外，除提供了一个新的诊断工具以外，这一研究或许还有助于对胰腺癌如何发生提供新看法。

“Libermann博士说：“因为这5个基因在胰腺癌发病中出现如此早，它们的作用或许是作为这个疾病的驱动者，或许还是令人兴奋的治疗靶点。”这5个基因（TMPRSS4、AHNAK2、POSTN、ECT2和SERPINB5）中的大多数与胰腺癌或其他癌症的迁移、浸润、粘附和转移有关联。。

科学家们的下一步计划是在临床前瞻性研究中评价这5个基因的精确作用并验证其诊断试验的准确性。Libermann博士说：“向前看，我们将探讨将这个基于组织的诊断方法转变为无创性血或尿测试的可能性。”。

Bhasin博士补充说：“为进一步增强这个生物标记物的诊断效能，我们计划作扩展，包括胰腺癌相关的非编码RNAs、蛋白、代谢产物和突变。这在同类生物标记物研发中属于史无前例，这类生物标记物是从多基因角度测量胰腺癌的变化以作出高度准确的诊断。”

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