华山医院普外科陈进宏课题组基于机器学习开发一种新方法

近日，复旦大学附属华山医院普外科陈进宏课题组基于机器学习算法对癌症患者血清微小RNA表达谱进行分析，开发了可用于癌症大规模筛查的新型血清学诊断工具。最新成果以m6A target microRNAs in serum for cancer detection（《血清中经m6A修饰的微小RNA用于癌症检测》）为题，在线发表于国际肿瘤学顶尖期刊Molecular Cancer（《分子癌症》，IF：27.401）。

最近的研究发现癌症患者血清中N6-甲基腺嘌呤（m6A）修饰水平相较于健康人群存在显著失调，而m6A甲基化修饰也被证实可参与微小RNA的调节。血清中循环的微小RNA由于其稳定的理化性质，常常用于多种疾病的血清学检测。在本研究中，陈进宏教授团队通过收集包含12种癌症类型在内的14965份血清样本，揭示了癌症患者血清中异常的m6A相关微小RNA分子。研究人员通过机器学习进一步确认了关键的微小RNA，并构建了命名为m6A-miRNAs诊断模型。该诊断模型在训练及验证队列中均表现出优良的准确率，ROC曲线的面积分别达到了0.979、0.976和0.936（ROC曲线下面积越接近1，证明诊断试验的真实性越好）。此外，研究还发现m6A-miRNAs诊断模型在识别癌症类型上表现出较高的敏感性，其识别肺癌、胃癌及肝癌的能力较强。总之，该项研究揭示了血清中循环的m6A microRNA在癌症检测中的价值，并为开发用于大规模癌症筛查的具有低侵袭性、低成本和高精度的诊断标志物提供了新的方向和策略。

复旦大学附属华山医院为本文第一通讯单位，复旦大学附属华山医院普外科直博生张波，硕士生陈祯美、陶宝锐为共同第一作者，普外科陈进宏教授为本文的通讯作者。该研究获国家重大科技专项的支持。另外，陈进宏教授课题组今年已在Molecular Cancer、Signal Transduction and Targeted Therapy（IF=18.187）、Hepatology（IF=17.425）、Journal of Hematology and Oncology（IF=17.388）等期刊发表多篇高水平研究论文。