基于弱监督局部特征提取的正常压力脑积水分型研究

为解决HTG Molecular Diagnostics公司破产后遗留的转录组数据分析工具缺失问题，研究人员开发了开源R包HTGAnalyzer，集成质量控制(QC)、差异表达分析(DEA)、基因集富集分析(GSEA)和肿瘤微环境(TME)解析等功能，成功应用于外阴鳞癌(VSCC)和TCGA-HNSC队列分析，为FFPE样本转录组临床转化提供标准化分析方案。

　　

在精准医学时代，转录组分析技术面临着一个尴尬的困境：虽然基因表达谱能揭示癌症亚型特征并指导靶向治疗，但临床最常用的福尔马林固定石蜡包埋(FFPE)样本却因RNA降解、交联等问题导致数据质量参差不齐。更棘手的是，曾推出革命性HTG EdgeSeq平台（无需RNA提取即可分析FFPE样本）的HTG Molecular Diagnostics公司突然破产，使其专用分析软件HTG EdgeSeq Reveal随之消失，全球大量珍贵转录组数据面临"无人解读"的危机。

面对这一技术断层，来自西班牙ISGLOBAL-Rakislova-Lab的研究团队在《Computers in Biology and Medicine》发表研究，开发出开源R包HTGAnalyzer。这个工具不仅复原了HTG专属分析功能，更整合了肿瘤微环境(TME)解析和生存分析等新模块，通过自动化流程在20分钟内完成从质量控制到临床报告的全套分析，为转化医学研究搭建了"傻瓜式"转录组分析桥梁。

研究团队采用模块化开发策略，核心包含三大功能：HTG_import_counts实现多源数据导入，HTG_QC复现六项质量控制指标（包括阳性对照探针占比>4%、文库总量>7 million reads等），HTG_analysis则整合差异表达分析(DESeq2算法)、基因集富集分析(GO/KEGG数据库)和免疫细胞浸润定量(EPIC/quanTIseq/xCell三种算法)。特别开发Shiny交互界面，使不熟悉编程的临床医生也能通过点击完成复杂分析。

在质量控制验证阶段，团队用11例外阴鳞癌(VSCC)样本测试，HTG_QC成功识别3例不合格样本，与原始HTG Reveal结果高度一致。差异表达分析显示HPV阳性肿瘤中LCP1基因显著上调(log₂FC=3.22)，而角蛋白KRT17表达骤降(log₂FC=-12.17)，这与已知的HPV相关肿瘤免疫激活特征吻合。基因集富集分析更揭示HPV阳性组富集于T细胞激活、干扰素响应等通路，而HPV阴性组以细胞外基质重构为特征。

肿瘤微环境解析呈现鲜明对比：HPV阳性样本富含CD8⁺ T细胞和巨噬细胞，而HPV阴性样本以癌症相关成纤维细胞(CAFs)为主。生存分析发现LCP1高表达患者复发风险显著增高(p=0.027)，而CAFs丰度与较长无复发生存期呈正相关趋势。这些发现在TCGA头颈鳞癌(TCGA-HNSC)队列中得到交叉验证，如CDKN2A过表达与不良预后显著相关(p=0.0009)，证实了工具的跨平台稳定性。

该研究的突破性价值在于三方面：技术上，首次提供HTG数据的开源解决方案，填补了企业破产导致的技术真空；临床上，20分钟快速分析流程使其适用于常规诊断，尤其适合FFPE样本主导的回顾性研究；科学上，模块化设计为未来整合单细胞转录组、表观组等多组学数据预留接口。虽然目前暂未引入人工智能算法，但其标准化的数据结构为后续机器学习建模奠定基础。

值得关注的是，研究揭示的HPV阳性VSCC中LCP1基因的预后价值，为这类罕见肿瘤的免疫治疗提供了新靶点。工具已开源发布，配套的Docker容器解决生物软件依赖难题，这种"学术界承接企业遗留技术"的模式，为生物医学领域的知识传承提供了范本。随着更多机构采用该工具分析历史数据，或将催生一系列FFPE样本转录组临床应用的突破性发现。