综述：MicroRNA生物信息学在精准肿瘤学中的应用：从二代测序到人工智能靶点发现的整合流程

《Journal of Applied Genetics》：MicroRNA bioinformatics in precision oncology: an integrated pipeline from NGS to AI-based target discovery

本综述系统整合了microRNA（miRNA）分析领域的最新生物信息学工具与人工智能技术，构建了一个从二代测序（NGS）数据处理到多组学整合的标准化流程。文章重点评述了miRDeep2、DIANA-miRPath等算法性能，并深入探讨了支持向量机（SVM）、卷积神经网络（CNN）等机器学习（ML）方法在miRNA标志物识别中的应用。通过引入生成模型和大语言模型（LLM），为生物标志物发现工作流提供了可重复性保障，为基于miRNA的精准癌症诊疗提供了战略性路线图。

　　

引言

MicroRNA（miRNA）是一类小型非编码RNA分子，通过结合信使RNA（mRNA）的3'非翻译区或开放阅读框，在基因表达调控中发挥关键作用。其在癌症生物学中的功能已被广泛证实，既可作为癌基因也可作为抑癌基因。miRNA在血液、尿液等生物流体中的稳定性使其成为理想的无创生物标志物，其组织特异性表达模式为癌症分类和亚型区分提供了重要依据。

数据源与分析流程概览

癌症miRNA研究数据主要来源于临床样本（如肿瘤活检、血液）和细胞培养模型的NGS分析，以及TCGA、GEO等公共数据库。典型分析流程始于质量控制（QC）和接头修剪，随后通过比对参考基因组（如miRBase）进行miRNA识别和定量。标准化方法包括每百万读数（RPM）和修剪均值M值（TMM），差异表达分析则采用DESeq2、edgeR等工具。功能注释通过DIANA-miRPath等平台实现，最终通过多组学整合揭示miRNA调控网络。

癌症miRNA分析数据库

miRBase作为主要miRNA序列库，但其包含预测序列可能导致假阳性。MirGeneDB通过严格人工审核提供高置信度miRNA注释。靶点预测工具按方法论可分为四类：基于序列的TargetScan、miRanda；基于能量的PicTar、RNAhybrid；基于机器学习的miRDB、MBSTar；以及基于统计的RNA22。整合性平台Tools4miRs收录170余个有效工具，为研究者提供导航。此外，TCGA、OncomiR等数据库将miRNA表达与临床参数关联，显著促进转化研究。

预处理与数据分析

原始NGS数据需通过BCL2FASTQ转换为FASTQ格式，经FastQC质控后使用Cutadapt或Trim Galore进行接头修剪。miRNA识别工具中，miRDeep2基于Bowtie2比对并评估前体序列发夹结构，灵敏度高但易产生假阳性；miRge2.0通过支持向量机（SVM）模型提升特异性；ShortStack以低假阳性率为特点但灵敏度有限。标准化后，DESeq2和edgeR被广泛应用于差异表达分析，其负二项分布模型能有效处理计数数据。功能富集分析通过DIANA-miRPath、miRNet等工具链接miRNA至癌症相关通路（如KEGG通路）。

多组学整合策略

多组学整合通过关联miRNA与mRNA表达数据（利用TarBase等实验验证数据库）、结合染色质免疫沉淀测序（ChIP-seq）和ATAC-seq分析表观遗传调控、构建环状RNA（circRNA）-miRNA-mRNA调控网络，全面解析癌症机制。例如，前列腺癌研究中通过整合mRNA-SNP-miRNA网络发现hsa-miR-21等关键生物标志物。工具CRAFT、CircInteractome助力ceRNA网络构建，揭示miRNA在转录后调控中的复杂作用。

机器学习在miRNA数据分析中的应用

机器学习方法通过特征选择（如随机森林）和分类算法（如SVM、CNN），显著提升miRNA标志物识别精度。深度学习模型如循环神经网络（RNN）能捕捉时序表达动态，而UMAP、t-SNE等降维技术助力患者分层。针对小样本数据，留一交叉验证（leave-one-out）策略有效避免过拟合。可解释性AI（XAI）框架如SHAP和LIME破解"黑箱"问题，明确关键miRNA贡献度。新兴工具miRdisNET、miTAR结合深度学习预测疾病相关miRNA，大语言模型（LLM）则通过文献挖掘生成新假设。

临床研究案例

多发性骨髓瘤研究中，AI驱动的转录组与表观基因组整合揭示差异表达miRNA网络；胰腺癌试验通过相似性网络融合（SNF）分析设计atezolizumab联合方案；泛癌研究利用miRNA-mRNA-lncRNA交互网络实现99%肿瘤组织溯源准确率。循环miRNA诊断工具i-Biomarker CaDx在乳腺癌中达到100%诊断精度，彰显计算管道向临床转化的潜力。

挑战与未来展望

数据标准化（如测序平台差异）、算法一致性（如靶点预测工具冲突）、多组学整合复杂性仍是主要挑战。机器学习模型需应对数据不平衡和可解释性不足问题，临床转化需满足FDA等监管要求。联邦学习技术通过跨机构协作保障数据隐私，自适应临床试验设计有望加速miRNA标志物落地。未来需通过全球联盟统一标准，结合可解释AI（XAI）推动miRNA诊断与治疗工具进入精准肿瘤临床实践。