《自然》旗下杂志：转录组图谱分析是识别胶质瘤的第3种方法
科学家发现，直接观察脑肿瘤细胞的RNA，似乎可以得到客观、有效的证据来更好地对肿瘤进行分类，提供最有效的治疗。
研究去年11月26日发表在《自然》旗下开放获取杂志《科学报告》上，通讯作者为MCG生物技术和基因组医学中心主任佘金雄(音)博士，文章标题为“Comparative analysis of transcriptomic profile, histology, and IDH mutation for classification of gliomas”(转录组学、组织学和IDH突变在胶质瘤分类中的比较分析)。
胶质瘤目前是通过组织学分类的，主要是通过病理学家在显微镜下观察癌细胞形态，以及对致癌基因突变进行鉴定，但2种方法有时会出现不一致的结果。
研究提出了第3种方法，胶质瘤的转录组图谱对于识别其中一些最严重的肿瘤特别有效。研究人员提取肿瘤样本后，经过自动提取RNA的过程，将RNA放入能够读取不同基因的基因表达水平的仪器中。然后产生的大量数据被输入到Tran开发的机器学习算法中，该算法计算出最可能的胶质瘤亚型和与之相关的预后。
译/前瞻经济学人APP资讯组
参考资料：
[1]https://www.eurekalert.org/pub_releases/2021-01/mcog-nae011521.php
[2]https://www.nature.com/articles/s41598-020-77777-6
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