癌症内部隐藏网络首次被揭开

RNACOREX发表于《PLOS计算生物学》期刊。它能同时分析数千种生物分子，从而检测出传统分析方法常遗漏的重要分子相互作用。通过生成清晰且可解释的分子“地图”，该软件帮助研究人员更好地理解肿瘤的运作方式，并为探索驱动癌症进展的生物学过程提供了新途径。

解码癌症隐藏的遗传结构：在人类细胞中，微小RNA（miRNA）和信使RNA（mRNA）等不同类型的分子通过高度复杂的调控网络进行“交流”。当这些网络功能异常时，包括癌症在内的疾病便可能发生。

“理解这些网络的结构对于检测、研究和分类不同肿瘤类型至关重要。然而，由于海量数据的存在、大量虚假信号的干扰，以及缺乏能区分哪些分子相互作用与疾病真正相关的易用且精确的工具，可靠识别这些网络颇具挑战。”DATAI数字医学实验室主任、该研究主要作者之一鲁本·阿尔马尼亚萨斯表示。

RNACOREX旨在克服这些挑战。它整合了国际生物数据库的精选信息与真实世界的基因表达数据，对生物学意义最显著的miRNA-mRNA相互作用进行排序。在此基础上，该软件逐步构建更复杂的调控网络，这些网络还可作为研究疾病行为的概率模型。

可解释结果助力生存预测：为评估该工具的性能，研究团队将RNACOREX应用于13种不同癌症的数据，包括乳腺癌、结肠癌、肺癌、胃癌、黑色素瘤和头颈肿瘤，数据来源于癌症基因组图谱（TCGA）。

“该软件预测患者生存的准确性与复杂的人工智能模型相当，但具备许多此类系统所缺乏的优势：对结果背后的分子相互作用提供清晰、可解释的说明。”DATAI数字医学实验室研究员、该研究第一作者艾托·奥维耶多-马德里说道。

除生存预测外，RNACOREX还能识别与临床结果相关的调控网络，检测多种肿瘤类型共有的分子模式，并聚焦具有强生物医学相关性的单个分子。这些见解有助于研究人员提出关于肿瘤生长和进展机制的新假说，同时指出有前景的未来诊断标志物或治疗靶点。“我们的工具提供了可靠的分子‘地图’，帮助优先确定新的生物学靶点，从而加快癌症研究。”奥维耶多-马德里补充道。

不断扩展的开源平台：RNACOREX作为开源程序在GitHub和PyPI（Python包索引）上免费提供。它包含自动下载数据库的工具，便于实验室和研究机构将该软件整合到其工作流程中。该项目部分资金来源于纳瓦拉政府（ANDIA 2021计划）和ERA PerMed JTC2022 PORTRAIT项目。

“随着基因组学领域人工智能的快速发展，RNACOREX定位为一种可解释、易于理解的解决方案，是‘黑箱’模型的替代选择，有助于将组学数据应用于生物医学实践。”阿尔马尼亚萨斯表示。

纳瓦拉大学团队已在着手扩展该软件的功能。计划增加通路分析和新的分子相互作用数据层，目标是创建能更全面解释肿瘤生长和进展背后生物学机制的模型。这些努力体现了该机构对跨学科研究的广泛承诺，即结合生物医学、人工智能和数据科学，推动个性化和精准癌症医学的发展。