近日，一項發(fā)表在國際雜志《npj Precision Oncology》上的研究，由奧塔哥大學等機構的科學家們共同完成，揭示了一種新的方法來預測早期結直腸癌患者的疾病進展風險。這項研究成功地將早期結直腸癌患者分為高風險和低風險兩組，有助于指導更加精準的治療決策。
#### 研究背景
目前，臨床上缺乏有效的預后標志物來幫助醫(yī)生判斷早期結直腸癌患者是否需要額外的化療。這導致了一些患者可能接受了不必要的治療，而另一些患者則可能因未接受足夠的治療而面臨疾病復發(fā)的風險。
#### 研究方法
研究團隊采用了空間轉錄組學技術和人工智能（AI）相結合的方法，通過分析腫瘤組織的基因表達模式，精確識別出癌細胞中的特定長鏈非編碼RNAs（lncRNAs）。這些lncRNAs僅存在于癌細胞中，而在正常組織中不存在。研究發(fā)現，高水平的這些lncRNAs與患者的不良預后顯著相關，這表明它們可能成為潛在的預后標志物。
#### 主要發(fā)現
1. **識別關鍵lncRNAs**：研究者識別出了三種特定的lncRNAs，這些lncRNAs在癌細胞中高度表達，而在正常組織中幾乎檢測不到。
2. **預后相關性**：高水平的這些lncRNAs與患者的不良預后直接相關，表明它們可能作為結直腸癌患者的預后指標。
3. **技術應用**：空間轉錄組學技術能夠精確地繪制腫瘤組織中基因的表達模式，而AI技術則幫助預測腫瘤中不同類型的細胞，從而更準確地評估患者的疾病風險。
#### 臨床意義
這項研究的成果對于結直腸癌的早期診斷和個性化治療具有重要意義。通過識別這些特定的lncRNAs，醫(yī)生可以更準確地判斷患者的疾病進展風險，從而制定更加合理的治療方案。高風險患者可以接受額外的化療以降低復發(fā)風險，而低風險患者則可以避免不必要的治療，減少副作用和醫(yī)療成本。
#### 結論
研究者Holly Pinkney博士表示，這項研究為結直腸癌的早期風險評估提供了新的工具(http://www.weberwork.com/sell/l_5/)，有助于改善患者的治療結果。結直腸癌是全球范圍內導致癌癥相關死亡的重要原因之一，尤其是在新西蘭南部地區(qū)，發(fā)病率較高。因此，這項研究不僅具有重要的科學價值，還具有顯著的臨床應用前景。
總之，這項研究展示了空間轉錄組學和AI技術在癌癥研究中的巨大潛力，為未來的精準醫(yī)療提供了新的方向。
