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）。
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）。
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。
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）。
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
