华人学者否认基因表达谱检测精确度

　　

生物通报道：正当利用基因表达谱(gene expression profiling)评定癌症预后（Cancer Prognosis）即将取得重大突破的时候，美国马约医学中心（Mayo Clinic）研究人员对现有肺癌研究进行了回顾和分析，发现这种技术的精确性并不比传统方法高。文章刊登于11月《Cancer Epidemiology, Biomarkers and Prevention 》（CEBP）杂志。文章第一作者为孙致富（Zhifu Sun）博士。

自从2003年人类基因组计划完成以来，医学科研人员对基因表达谱的兴趣以及掌握的技术越来越高。但专家谨慎地表示基因表达谱科学，这种医学科研人员对细胞遗传信号进行检测的科学，还不成熟，特别对于肺癌来说还处于婴儿期。

“越来越多的实验显示基因基础的预报并不稳定，与已经掌握的临床和病理预报器相比，（我们）对基因表达谱的预报能力知道的太少了，”文章讯作者、Mayo Clinic健康科学部研究员杨平（Ping Yang，音译）博士说。

杨博士说当基因表达谱被成功应用于肿瘤分类、评估肿瘤阶段、癌症转移和患者生存率的同时，有实验证明，以基因为基础预报肺癌，是不完全可靠的。然而还是有一些结果显示了希望：基因图谱可有效预报肺腺癌（lung adenocarcinoma）患者的存活率，准确度与已经确立的预报器相似。

传统方法涉及因素包括年龄、性别、癌症发展阶段、细胞类型和肿瘤级别等，其检测结果比基因表达谱检测结果准确。“任何新技术假如没有超过价格低廉、操作简单的传统途径的重要优势话，很难在临床实践中被普及。”

很少有研究将诊断肺癌的传统方法和基因图谱进行对比。于是孙等想知道诊断肺癌的基因表达谱是否可以取代或者辅助现有的评估工具，更进一步说是否有利于癌症治疗。

依据基因表达谱在肺癌研究中出现的问题，文章作者发现：
1 以基因表达为基础的结果，预告准确性在不同的研究中变化很大
2 大多数研究缺乏独立确认（independent validation）
3 在基因表达谱和病理特征之间的临床结果预告，重叠明显
4 支持基因高水平表达或基因高差异表达的当前分析法则，大多数与肿瘤分化有关，不与临床结果有关；相反，基因低水平表达或者差异不大的表达都被忽略，而这些有可能是与临床问题主要相关的生理学信号。

文章作者建议从事于基因表达谱的医学科研人员：
1 明确定义研究目的。微列阵研究应该给出各种临床结果的分子解释，因为有时会遇到一组具有相似临床表现和病理学特征的患者。
2 设计、对比选择研究方案（alternative study designs）
3 依据大小、质量、明确的临床结果仔细选择样本
4 清楚DNA微列阵的局限性
5 依据研究结果做出临床相关的解释，并将评价添加到实践中。（生物通记者 小粥）