2017年9月13日，國際學(xué)術(shù)期刊Nucleic Acids Research發(fā)表中國科學(xué)院生物化學(xué)與細(xì)胞生物學(xué)研究所陳洛南研究組題為“Individual-specific edge-network analysis for disease prediction”的研究成果。

 

        臨床上，在不可逆的健康惡化發(fā)生之前預(yù)測(cè)前疾病狀態(tài)或疾病臨界點(diǎn)是一項(xiàng)艱巨的任務(wù)。目前，邊網(wǎng)絡(luò)分析（ENA）與動(dòng)態(tài)網(wǎng)絡(luò)標(biāo)志物（DNB）理論為研究這一問題開辟了一個(gè)新途徑，即通過高維組學(xué)數(shù)據(jù)揭示疾病發(fā)生發(fā)展中生物系統(tǒng)的動(dòng)力學(xué)變化特征。然而，這些理論的應(yīng)用通常需要每一個(gè)人提供多個(gè)檢測(cè)樣本（例如多次抽血），導(dǎo)致臨床不易操作，從而限制了在個(gè)性化醫(yī)學(xué)中的應(yīng)用。

 

        為了克服這個(gè)問題，陳洛南研究組的于祥田博士和曾濤副研究員等提出單樣本網(wǎng)絡(luò)定量分析方法，并開發(fā)出個(gè)體特異的ENA與DNB分析框架（iENA：Individual ENA）來識(shí)別每個(gè)人的未病狀態(tài)。iENA已應(yīng)用于分析個(gè)體組學(xué)數(shù)據(jù)并成功檢測(cè)H3N2人流感的預(yù)警信號(hào)（AUC〉0.9）。此外，iENA也應(yīng)用于檢測(cè)癌癥發(fā)生發(fā)展的關(guān)鍵臨床階段，并得到TCGA數(shù)據(jù)和其它獨(dú)立數(shù)據(jù)上生存分析的顯著支持。

 

        該成果首次提出個(gè)體化邊網(wǎng)絡(luò)分析方法，提供了一種普適的單樣本網(wǎng)絡(luò)分析技術(shù)，可應(yīng)用于廣泛的生物動(dòng)態(tài)系統(tǒng)研究。

 

        該研究得到了中國科學(xué)院先導(dǎo)專項(xiàng)和國家自然科學(xué)基金的經(jīng)費(fèi)支持。

 

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