儿童骨肉瘤预后预测：TARGET转录组数据分析

"基于TARGET转录组数据的儿童骨肉瘤预后预测与决策支持" 骨肉瘤是一种恶性骨肿瘤，主要影响20岁以下的青少年和儿童，是小儿骨恶性肿瘤中最常见的一种，约占所有小儿肿瘤的5%。疾病特征性的临床表现是由于肿瘤侵袭骨质导致的持续性疼痛。在确诊后，骨肉瘤患者通常会立即接受化疗和手术治疗，尽管这些治疗手段有一定效果，但整体预后并不理想，因此对骨肉瘤的分子机制深入研究显得至关重要。 随着现代生物信息学和大数据分析技术的进步，通过分析和挖掘癌症患者的组学数据，可以构建预后预测模型，从而为临床决策提供更精确的指导。在这种背景下，本研究利用TARGET数据库中88例儿童骨肉瘤患者的转录组数据，展开深入分析。转录组数据反映了细胞内基因表达的全局状况，是研究疾病发生发展和预后的重要资源。 首先，研究者通过对正常儿童和骨肉瘤患者的转录组数据进行比较，识别出不同表达的长链非编码RNA（lncRNAs）。lncRNAs是一类不编码蛋白质的RNA分子，近年来发现它们在多种生物过程和疾病中扮演着重要角色，包括肿瘤的发生和发展。通过比较分析，可以找到可能参与骨肉瘤发病的关键lncRNAs。 接下来，研究人员运用单因素和多因素Cox比例风险回归模型对这些差异表达的lncRNAs进行生存分析。Cox模型是一种广泛用于生存分析的方法，能评估每个变量对生存时间的影响，帮助筛选出影响预后的关键因素。通过这种方法，可以构建一个预测骨肉瘤患者预后的模型，根据患者的风险评分，将他们分为不同的风险组，以预测其生存情况。 这样的预测模型不仅有助于识别高风险患者，提前采取更积极的治疗策略，还能为医生制定个性化治疗方案提供依据，优化临床决策。此外，这样的研究结果还有可能揭示骨肉瘤新的生物学途径和潜在的治疗靶点，推动未来药物研发和治疗策略的改进。 这项基于TARGET转录组数据的研究，通过生物信息学方法探索儿童骨肉瘤的lncRNA表达变化，旨在开发预后预测模型，为改善患者预后和提高临床决策的精准性贡献力量。这表明了组学数据在理解复杂疾病和指导个体化治疗方面的巨大潜力。