近日，一项发表在国际杂志《npj Precision Oncology》上的研究，由奥塔哥大学等机构的科学家们共同完成，揭示了一种新的方法来预测早期结直肠癌患者的疾病进展风险。这项研究成功地将早期结直肠癌患者分为高风险和低风险两组，有助于指导更加精准的治疗决策。
#### 研究背景
目前，临床上缺乏有效的预后标志物来帮助医生判断早期结直肠癌患者是否需要额外的化疗。这导致了一些患者可能接受了不必要的治疗，而另一些患者则可能因未接受足够的治疗而面临疾病复发的风险。
#### 研究方法
研究团队采用了空间转录组学技术和人工智能（AI）相结合的方法，通过分析肿瘤组织的基因表达模式，精确识别出癌细胞中的特定长链非编码RNAs（lncRNAs）。这些lncRNAs仅存在于癌细胞中，而在正常组织中不存在。研究发现，高水平的这些lncRNAs与患者的不良预后显著相关，这表明它们可能成为潜在的预后标志物。
#### 主要发现
1. **识别关键lncRNAs**：研究者识别出了三种特定的lncRNAs，这些lncRNAs在癌细胞中高度表达，而在正常组织中几乎检测不到。
2. **预后相关性**：高水平的这些lncRNAs与患者的不良预后直接相关，表明它们可能作为结直肠癌患者的预后指标。
3. **技术应用**：空间转录组学技术能够精确地绘制肿瘤组织中基因的表达模式，而AI技术则帮助预测肿瘤中不同类型的细胞，从而更准确地评估患者的疾病风险。
#### 临床意义
这项研究的成果对于结直肠癌的早期诊断和个性化治疗具有重要意义。通过识别这些特定的lncRNAs，医生可以更准确地判断患者的疾病进展风险，从而制定更加合理的治疗方案。高风险患者可以接受额外的化疗以降低复发风险，而低风险患者则可以避免不必要的治疗，减少副作用和医疗成本。
#### 结论
研究者Holly Pinkney博士表示，这项研究为结直肠癌的早期风险评估提供了新的工具(http://www.maoyihang.com/sell/l_5/)，有助于改善患者的治疗结果。结直肠癌是全球范围内导致癌症相关死亡的重要原因之一，尤其是在新西兰南部地区，发病率较高。因此，这项研究不仅具有重要的科学价值，还具有显著的临床应用前景。
总之，这项研究展示了空间转录组学和AI技术在癌症研究中的巨大潜力，为未来的精准医疗提供了新的方向。
