cfRNA智能模型鎖定慢性疲勞關(guān)鍵標(biāo)志物，推動(dòng)多系統(tǒng)生理機(jī)制研究取得進(jìn)展
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當(dāng)細(xì)胞發(fā)生代謝變化時(shí)，會(huì)釋放特定的分子信息——游離RNA（cfRNA）到體液中，這些生物信號(hào)能反映基因表達(dá)、細(xì)胞通訊及組織狀態(tài)等關(guān)鍵過程。
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Cornell?大學(xué)的研究人員開發(fā)了智能分析模型，通過篩選這種游離RNA，成功識(shí)別出與神經(jīng)系統(tǒng)功能異常（如慢性疲勞綜合征）相關(guān)的關(guān)鍵生物標(biāo)志物。該研究為解析特定生理狀態(tài)提供了新方法，研究成果已發(fā)表于《PNAS》。
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該研究是Cornell大學(xué)工程學(xué)院生物醫(yī)學(xué)工程副教授 Iwijn De Vlaminck與農(nóng)業(yè)與生命科學(xué)學(xué)院分子生物學(xué)和遺傳學(xué)系Liberty Hyde Bailey教授Maureen Hanson 實(shí)驗(yàn)室之間的合作成果。研究負(fù)責(zé)人De Vlaminck?指出：“通過解析血液中的分子特征，我們?yōu)槔斫馓囟ㄉ頎顟B(tài)的生物學(xué)機(jī)制提供了新視角?！?/span>
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圖片信息：De Vlaminck 實(shí)驗(yàn)室成員合影
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該團(tuán)隊(duì)此前曾運(yùn)用同類技術(shù)分析兒童多系統(tǒng)炎癥綜合征（MIS-C），此次與研究神經(jīng)免疫學(xué)的Hanson教授合作，探索了系統(tǒng)性解析生理狀態(tài)的新路徑。Hanson教授表示：“這種多系統(tǒng)研究方法能幫助我們更全面地理解生理調(diào)節(jié)機(jī)制?！?/span>
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研究團(tuán)隊(duì)采集了實(shí)驗(yàn)組（ME/CFS）與對照組（健康久坐者）的血液樣本，通過高通量測序技術(shù)，捕獲了超過700種差異表達(dá)的分子特征。經(jīng)多種智能算法交叉驗(yàn)證，發(fā)現(xiàn)實(shí)驗(yàn)組樣本中存在免疫調(diào)節(jié)功能變化、細(xì)胞外基質(zhì)穩(wěn)態(tài)變化等特征。
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通過反卷積分析（deconvolution）基因表達(dá)圖譜，研究團(tuán)隊(duì)識(shí)別出六種貢獻(xiàn)度存在顯著差異的細(xì)胞類型。其中漿細(xì)胞樣樹突狀細(xì)胞來源cfRNA的比例變化，提示可能存在持續(xù)的免疫活動(dòng)特征。研究還顯示單核細(xì)胞、血小板及T細(xì)胞亞群來源的cfRNA也存在顯著差異。
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mtRNA 轉(zhuǎn)錄本與 MTG1 的表達(dá)及相關(guān)性
當(dāng)前模型的識(shí)別準(zhǔn)確率達(dá)到77%，雖尚未達(dá)到應(yīng)用要求，但為解析慢性復(fù)雜生理狀態(tài)的潛在機(jī)制提供了重要研究工具。研究團(tuán)隊(duì)表示，這種分析方法有望拓展至其他復(fù)雜生理現(xiàn)象的研究。
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期刊：Proceedings of the National Academy of Sciences
DOI：10.1073/pnas.2507345122
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