eLife：基因相互作用可以将肠道肿瘤分类

根据发表在eLife杂志上的一项研究，肠癌可以根据肿瘤细胞内常见的基因相互作用模式分为六种有临床意义的亚型。

　　

这种新的肠癌分类方法将有助于人们对这种疾病的了解，并可能最终被医生用于精准医疗——帮助他们为个别患者量身定制最佳治疗方案。

“目前，疾病分期被用于指导肠癌患者的临床管理，但这是不够的，因为在相似阶段的肿瘤之间可能存在显著差异，”第一作者、郑州大学第一附属医院的吕枣曲(音译)解释说。“更详细的肠癌分子分类更有效，但它仍然是基于肿瘤内某个时间点的基因活性水平的快照(例如，在活组织检查时)，并没有反映基因活性的变化动态以及基因之间如何相互作用。”

相比之下，生物相互作用网络——即基因之间通常相互作用的图谱——无论何时都保持相对稳定，并且可以更可靠地描述组织。此外，基因相互作用在正常组织中高度保守，但在疾病中广泛改变。通过量化不同基因对的“相互作用变化”，就有可能比较病变组织中基因相互作用的总体变化与正常组织中背景水平的变化。

该团队使用了这种基因相互作用网络(GIN)方法，使用了超过2000个肠癌组织样本和308个正常肠道组织样本，构建了基因相互作用变化的大规模网络。利用这个网络，他们能够将肠癌分为六种亚型，每种亚型具有不同的临床和分子特征。这些特征包括重要的肿瘤特征，如癌细胞与其他类型细胞的比例，以及癌细胞是否与干细胞相似，这些都可能影响肿瘤生长和扩散的可能性。

GIN分类还识别了具有不同免疫原性的群体——也就是说，肠道肿瘤组织刺激免疫反应的可能性有多大，这对确定患者是否可能对免疫治疗产生反应至关重要。其他有用的特征包括可能的预后、对放疗和免疫疗法的耐药性以及对不同化疗药物的敏感性——所有这些都有助于调整治疗。当GIN方法在19个进一步的肠癌数据集中进行测试时，相同的6个亚型被一致识别出来。

第一个GIN基于近1400个基因之间的2000多个相互作用，并基于289个基因生成了一个分类器。这是不可能在临床环境中进行测试的，因此为了提供一个快速可访问的临床工具，该团队将分类器简化为一个随机选择的14个基因的迷你分类器。当他们对214个肠癌样本的子集使用迷你分类器时，他们发现在识别6种肠癌亚型时，它和完整分类器一样稳定。

“我们的研究已经确定并验证了一个高分辨率的分类系统，它可以作为优化肠癌患者治疗决策的工具，”中国郑州大学第一附属医院介入放射科主任、教授韩新伟(音)说。“下一步将是在前瞻性临床试验中确认六种肠癌亚型的生物学和临床解释性，但我们相信这种新的分类法可以促进肠癌患者更有效的个性化治疗。”

文章标题

Gene interaction perturbation network deciphers a high-resolution taxonomy in colorectal cancer