MicroRNAs作为慢性髓性白血病预后和预测生物标志物的创新研究：埃塞俄比亚人群的突破性发现

本研究针对慢性髓性白血病(CML)患者治疗反应监测和疾病进展预测的临床难题，通过分析埃塞俄比亚Tikur Anbessa专科医院52例患者的microRNA(miR)表达谱，首次鉴定出miR-223-3p、miR-4454等关键分子在酪氨酸激酶抑制剂(TKI)耐药和急变期(BC)中的调控作用。采用NanoString技术平台揭示97个差异表达miR与疾病进展的关联，为CML精准诊疗提供新型生物标志物。

　　

慢性髓性白血病(CML)作为造血干细胞恶性增殖性疾病，其治疗领域虽因酪氨酸激酶抑制剂(TKI)的出现获得革命性突破，但耐药性和疾病进展至急变期(Blast Crisis, BC)仍是临床面临的重大挑战。在资源有限的医疗环境中，这一问题尤为突出——监测手段的缺乏使得许多患者错失最佳干预时机。更令人担忧的是，现有生物标志物在不同人群中的表现差异，使得非洲等代表性不足地区的诊疗方案长期缺乏精准指导。

正是基于这样的背景，来自埃塞俄比亚和美国的联合研究团队在《Scientific Reports》发表了突破性成果。研究人员创新性地聚焦于microRNA(miR)这一长度仅约22个核苷酸的非编码RNA分子，这些"基因调控微处理器"在肿瘤发生发展中扮演关键角色。通过比较TKI初治患者与急变期患者的miR表达谱，研究揭示了从分子层面预测疾病恶化的可能性，为资源受限地区提供了潜在的低成本监测方案。

研究团队采用NanoString nCounter技术平台对798种hsa-miR进行高通量检测，样本来源于埃塞俄比亚Tikur Anbessa专科医院2021-2023年间的52例患者队列，包括14例HU未治疗新诊断患者、26例HU预处理患者和12例急变期患者。通过LIMMA算法分析差异表达，结合Mienturnet工具进行靶基因通路预测，并采用GeneXpert Ultra平台进行BCR::ABL1分子响应验证。

Differentially expressed microRNA between HU naive new and BC CML patients

研究发现HU未治疗新诊断患者与急变期患者间存在97个显著差异表达的miR(|log₂FC|>1，FDR<0.001)。其中miR-223-3p表现最为突出，其在急变期患者中表达量降低达2.939倍(log₂FC=-2.939，P=2.945×10^-17)，这与该miR已知的调控髓系分化和抑制癌基因E2F1的功能高度吻合。

Differentially expressed microRNA between HU treated new and BC CML patients

在HU预处理组与急变期的比较中，miR-630表现出1.562倍的显著下调(log₂FC=-1.562)，该miR通过调控BCL2家族和PI3K/AKT通路发挥抑癌作用。研究同时发现，羟基脲(HU)治疗本身会诱导270余种miR表达改变，提示这种传统化疗药物可能通过表观遗传调控影响疾病进程。

MicroRNA for predicting TKI and molecular response among new CML patients

最具临床价值的是，研究鉴定出8个与TKI治疗响应相关的miR。其中miR-223-3p、miR-4454等在分子学疗效不佳患者(BCR::ABL1>1%)中持续低表达，这些分子同时与疾病进展相关，提示存在共同的耐药-进展机制通路。

MicroRNA functional enrichment analysis

靶基因分析显示，差异miR调控的基因网络涵盖BCL2、STAT3、FOXO3等关键癌基因，涉及自噬(ATG5)、表观调控(DNMT1)和药物外排(ABCB1)等多条与TKI耐药相关的通路。特别是miR-34a-5p被鉴定为调控节点，可同时影响107个靶基因包括NOTCH和MYC等干细胞维持相关因子。

这项研究首次系统描绘了埃塞俄比亚人群CML的miR特征谱，其创新价值体现在三方面：一是发现miR-223-3p等分子兼具预后预测双重价值，为临床决策提供新工具；二是揭示HU治疗产生的"miR印记"效应，重新审视传统药物的表观遗传调控作用；三是建立适用于资源有限地区的miR检测流程，具有转化应用潜力。

研究局限性在于样本量较小和缺乏长期随访数据，但其所揭示的miR调控网络为理解CML进展机制提供了新视角。特别是miR-630等分子在不同癌症中的"双重人格"特性，暗示其可能成为跨癌种治疗的靶点。未来研究可进一步验证这些标志物在更大队列中的预测效能，并探索基于miR的联合治疗策略。这项来自非洲地区的原创研究，为全球CML精准医疗贡献了不可或缺的族群多样性数据。