白血病是發達國家癌症死亡的主要原因。國內外一直努力尋找用於白血病診斷的分子生物標誌物，但由於白血病的異質性和複雜性，它的發生發展涉及多個分子組分之間的相互作用。因此，目前普遍使用的單個分子標誌物具有一定的局限性。網絡生物標誌物被認為在疾病表征中優於個體分子。
白血病是發達國家癌症死亡的主要原因。國內外一直努力尋找用於白血病診斷的分子生物標誌物，但由於白血病的異質性和複雜性，它的發生發展涉及多個分子組分之間的相互作用。因此，目前普遍使用的單個分子標誌物具有一定的局限性。網絡生物標誌物被認為在疾病表征中優於個體分子。
日前來自蘇州大學係統生物學研究中心的學者發表論文於Journal of Cancer，名為基於基因表達和蛋白之間相互作用的數據，構建網絡生物標誌物可準確預測白血病。
該研究整合蛋白質相互作用網絡和基因表達數據，在係統層麵上對白血病的關鍵基因進行模塊化分析，構建可以為診斷白血病提供依據的網絡生物標誌物。首先，我們選擇蛋白質相互作用網絡數據庫 PINA 和數據庫 GeneGo中白血病相關基因，重建白血病特異性蛋白質相互作用網絡。接下來，進一步整合基因表達數據 以識別具有白血病相關性的活性模塊。最後，評估候選網絡生物標誌物的診斷性能。最終得到一個包含97個基因和400條映射關係的網絡用於準確診斷白血病。功能富集分析結果顯示，該網絡標誌物中的基因主要富集在白血病等癌症相關通路上。
網絡生物標誌物相比於單個標誌物可以更加有效的區分白血病的疾病樣本和正常樣本。網絡生物標誌物提供了診斷白血病的有效方法，也有助於進一步了解白血病的分子基礎。
原始出處：Xuye Yuan， Jiajia Chen， Yuxin Lin，et al.Network Biomarkers Constructed from Gene Expression and Protein-Protein Interaction Data for Accurate Prediction of Leukemia.J Cancer 2017; 8(2)：278-286. doi：10.7150/jca.17302
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