环状RNA在预测II／III期结肠癌患者复发风险预测的重要作用

　　结肠癌是常见的发生于结肠部位的消化道恶性肿瘤，发病率占胃肠道肿瘤的第3位。约60%患者初次诊断时已发展为局部晚期（II/III期），即使手术顺利切除后仍有20-30%的复发风险。因此，对II/III期结肠癌患者的精确风险分层是术后治疗策略的关键所在。目前的分期方法在预测II/III期结肠癌患者的复发风险方面有一定的局限。环状RNA（circRNA）是一种新型的非编码RNA，伴随高通量测序技术的发展和进步，越来越多的环状RNA被证实参与多种生物学功能，影响肿瘤的发生发展。同时，由于其特殊的封闭环状结构，不易被核酸外切酶降解，具有成为肿瘤患者生存相关标记物的潜能。

　　2019年9月2日，中山大学附属肿瘤医院徐瑞华团队在EMBO Molecular Medicine杂志上发表了题为“A Circrna Signature Predicts Postoperative Recurrence in Stage II/III Colon Cancer”的研究工作，该研究揭示了环状RNA在预测II/III期结肠癌患者复发风险预测中的重要作用，为结肠癌术后的精准治疗提供了更好的治疗策略。

　　该研究团队采用高通量转录组测序技术与LASSO筛选框架的机器学习方法相结合。通过比较20例（复发和未复发各10例）II/III期结肠癌组织标本，分析并鉴定出差异表达的100个环状RNA，并应用qRT-PCR方法在96例（复发和未复发各48例）验证出22个显着高表达的环状RNA。该团队进一步结合列线图（Nomogram）数据挖掘方法，利用大样本的II/III期结肠癌患者队列（训练集，249例；内部验证集，122例；外部验证集，180例），最终构建出一组基于4个环状RNA（hsa_circ_0122319、hsa_circ_0008039、hsa_circ_0079480和hsa_circ_0087391）的分子指标模型（cirScore）。该分子指标模型预测II/III期结肠癌复发风险的准确性显着高于传统的临床病理分期。研究首次揭示了一组由环状RNA组成的分子指标在中期结肠癌复发风险预测中的重要作用，同时开创了基于机器学习的结肠癌分子标记物筛选新方法，为结肠癌的精准诊疗提供了新的思路和新的方法。