2019年2月12日，國際著名學術期刊Cell Reports（《細胞通訊》）在線發(fā)表了中國科學院上海營養(yǎng)與健康研究所隸屬的計算生物學研究所（中國科學院-馬普學會計算生物學伙伴研究所）韓敬東研究組的論文“Immune cell types and secreted factors contributing to inflammation-to-cancer transition and immune therapy response”。該研究基于多組織的癌癥基因組學數(shù)據(jù)構建計算方法，挖掘多個組織中炎癥-癌癥轉變的共同基因模塊和影響該過程的關鍵免疫細胞及相關分泌因子，為癌癥早期檢測提供了潛在的生物標記物。
盡管人們已知慢性炎癥增加多種癌癥的風險，然而炎癥如何促進癌癥發(fā)展仍然沒有被明確研究。其中，判斷炎癥組織何時向癌癥轉變至關重要。為實現(xiàn)無偏檢測免疫細胞及其分泌因子影響炎癥-癌癥轉變的分子機制，本課題研究人員開發(fā)了計算方法“SwitchDetector”。分別基于肝癌、胃癌和結腸癌的轉錄組數(shù)據(jù)，識別出血管生成作為多種癌癥的炎癥-癌癥轉變的共同關鍵事件；并利用浸潤免疫細胞類型的組成情況、以及其分泌或抑制的胞外因子來預測該關鍵事件的基因表達。這些識別出的胞外因子可作為潛在的癌癥前、癌癥早期檢測的生物標記物，并且可以與血管生成基因一起實現(xiàn)癌癥預后和病人免疫治療響應的準確預測。SwitchDetector軟件以及炎癥-癌癥（inflammation-to-cancer, I2C）數(shù)據(jù)庫在www.inflammation2cancer.org公開發(fā)布，可供下載和查詢。
該研究工作主要由韓敬東研究組陳興委博士、徐遲博士和洪勝君博士合作完成，得到國家自然科學基金委員會（91329302；91749205；31210103916；91519330）、科技部（2015CB964803；2016YFE0108700）、中國科學院（XDB19020301；XDA01010303）的資助。
原文鏈接：https://doi.org/10.1016/j.celrep.2019.01.080
炎癥-癌癥轉變事件檢測的流程概念圖
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