在多发性骨髓瘤患者中检测早期复发

科学领域:

• 血液学的恶性瘤
• 分子诊断学 分子诊断
• 生物标志物发现发现

背景情况:

• 多发性骨髓瘤 (MM) 是一种常见的血液癌症,其特征是血细胞透和单克隆免疫球蛋白的产生.
• 尽管治疗进展,MM仍然难以治愈,大多数患者出现复发.
• 由于MM的异质性,患者的复发时间是不可预测的,这凸显了对预测生物标志物的需求.

研究的目的:

• 为了研究MM患者的外周血液中的microRNA (miRNA) 表达特征,MM患者的复发间隔不同.
• 为了确定潜在的miRNA生物标志物来预测MM复发.
• 评估质谱学和机器学习与MM诊断的miRNA分析相结合的实用性.

主要方法:

• 小RNA测序被用于在三组MM患者中描述miRNA表达,根据复发时间分类.
• RT-qPCR用于独立验证失调的miRNA水平,特别是miR-598-3p.
• 使用矩阵辅助激光脱/离子化飞行时间质谱法 (MALDI-TOF MS) 来分析患者组之间的质谱差异.
• 应用机器学习算法来分析所有获得的数据.

主要成果:

• 在分析的MM患者子组中,总共有24个microRNA被发现显著失调.
• 验证证实不同复发时间的患者的miR-598-3p水平发生变化.
• 在患者组之间发现了质谱的明显差异,表明了蛋白质基因的改变.

结论:

• 微RNA失调与多发性骨髓瘤中复发时间相关.
• 质谱学与机器学习相结合,提供了一个有希望的,快速且具有成本效益的初步查方法.
• 这种综合方法有可能补充MM的现有诊断工具.