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使用microRNA生物标记物的新策略可以区分黑色素瘤和痣

费城,2019年9月30日-黑色素瘤是最不常见但最致命的皮肤癌之一。它仅占全球所有病例的百分之一,但大多数皮肤癌死亡。皮肤黑素瘤的准确,及时和可靠的诊断仍然是皮肤病理学的重大挑战。研究者报告在皮肤病学研究杂志,由Elsevier出版,对用于使用微RNA(miRNA)的生物标记物来检测黑色素瘤细胞在皮肤肿瘤即使当肿瘤主要含有良性细胞的新策略。

首席研究员Robert L. Judson-Torres博士解释说:“尽管尽早发现皮肤黑色素瘤是可以治愈的,但是区分恶性病变和更普遍的良性病变(例如黑素细胞痣)的过程却具有挑战性。”加州旧金山(UCSF),目前在美国犹他州盐湖城犹他大学的亨斯迈癌症研究所和皮肤科任职。“整个皮肤病理学家和护理中心的不合格率很高。因此,是否能及早准确地诊断出患者取决于患者的住所。”

分子生物标记物(例如miRNA)是许多疾病和疾病包括黑色素瘤诊断的潜在有价值的候选生物标记物。然而,尽管已鉴定出数百种与良性黑素细胞病变相比在黑色素瘤中差异表达的miRNA,但研究之间的共识有限,限制了其有效使用。

根据Judson-Torres博士和共同研究者的说法,分子方法用于黑色素瘤诊断的优势之一是可以进行真正客观的检测-无论谁进行测定,都可以生成和复制准确的诊断评分。然而,基于基因表达的分子方法容易被肿瘤和组织异质性所混淆。他们报告了克服这一障碍的新策略。

在这项研究中,研究人员使用机器学习来识别miRNA,miRNA是可以从良性痣中连续诊断出恶性黑色素瘤的分子。他们首先将肿瘤的异质性和患者的年龄确定为最常混淆基于miRNA的黑色素瘤诊断方法的变量。再次,他们使用机器学习方法,确定了既可预测诊断又不受这些变量影响的miRNA表达比率。他们从加利福尼亚大学旧金山皮肤病理科的档案中评估了82例活检的黑色素细胞病变,这些病变具有已知结果(41例诊断为痣,41例诊断为黑素瘤)。使用这种新方法,对病变的敏感度为81%,特异性为88%,结果不受样品中肿瘤含量或患者年龄的影响。

“我们发现,通过开发基于诊断上重要的miRNA比率的分类器,我们可以提供更强大的生物标志物,该标志物不易受到肿瘤细胞含量和平台变化的影响,从而可以用于更多种类的患者样品”,该研究的主要作者Rodrigo Torres博士说。

大量研究分析了黑色素瘤进展不同阶段的miRNA表达,共同鉴定了500多种富含痣或黑色素瘤的miRNA,其中大多数未通过外部验证集进行复制。Judson-Torres博士及其同事能够将这个广泛的清单完善为六个miRNA,可在独立的数据集和分析平台上将痣与黑色素瘤重现性地区分开。他们能够进一步利用这些发现来确定可预测诊断但不受其他混杂变量影响的八个miRNA比率。需要进一步的研究来确定这种方法在歧义情况下的准确性,并确定它是否可以预测转移或总体生存率。

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