快来围观强强组合打出新高度！机器学习算法结合转录组+神经网络模型，干湿结合，Q1区TOP期刊就这么“朴实无华”的拿下！
Hello~Hello~我又双叒叕来了！最近在寻找机器学习的新用途，然后就发现了这么一篇高质量并且思路新颖的文章，生信实验中结合了三部分，包括机器学习算法、转录组学以及药物敏感性基因组学，最后通过细胞和动物实验从机制层面深层次探讨RERE-AS1在乳腺癌中的表达变化与预后结果有怎样的关系。如此具有逻辑强且创新性的研究思路请大家跟着甄博一起来观摩学习吧！
这篇文章发表在Journal of Affective Disorders杂志上，创新性的使用了TCGA转录组、药物敏感性基因组学（Genomics of Drug Sensitivity in Cancer v2，GDSC2)和神经网络模型。特点鲜明：
1. 转录组学和GDSC巧妙的识别出特定的基因变异和表达模式，以及预测患者对特定药物的反应，从而减少不必要的副作用和治疗成本；
2. 神经网络模型（artificial neural network model，ANNM)的训练过程包括了特征选择、数据预处理、超参数调优等步骤，这些可以辅助提高模型的稳健性和准确性；
3. 细胞和动物实验的验证结果则为RERE-AS1作为乳腺癌治疗的新靶点提供了有力的实验依据。
怎么样这篇文章是不是有很精巧的生信分析和思路设计，是不是值得我们学习呀~不要觉得很难，其实你需要机智的甄博来帮助你，不就是高分文章嘛，动动手指，咱们也可以快速拥有一篇高质量生信分析！
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题目：RERE-AS1 增强 CDK4/6 抑制剂 Ribociclib 的作用，并通过 MEK/ERK 通路抑制乳腺癌中的恶性表型
杂志：Journal of Translational Medicine
影响因子：IF=6.1
发表时间：2024年11月
公众号回复“123”领取原文PDF，文献编号：241127
研究背景
乳腺癌是全球最常见的恶性肿瘤，也是癌症死亡的主要原因。这是一种异质性很强的疾病，迄今为止，在与乳腺癌的斗争中，筛查计划是降低这种疾病造成的死亡率的最重要帮助。根据文献调查发现，非编码RNA（ncRNA）为探索癌症机制和设计治疗和预防策略提供了新的维度。近年研究发现乳腺癌治疗中，CDK4/6抑制剂的治疗出现了局限性，即缺乏有效生物标志物来筛选相对应的敏感人群，并且围绕着lncRNA对CDK4/6抑制剂疗效的研究也是屈指可数。探索新的生物标志物，为乳腺癌患者的治疗提供理论基础和实践指导。
研究思路
这篇文章可以通俗理解为“干”和“湿”两部分。第一部分就是“干”，作者创新的结合了机器学习、转录组学和药物敏感性数据分析，结果显示lncRNA RERE-AS1是预测乳腺癌患者对CDK4/6抑制剂ribociclib疗效的关键生物标志物。具体而言，高表达RERE-AS1的患者对ribociclib的治疗更敏感，且RERE-AS1通过调控MEK/ERK路径抑制癌细胞增殖、侵袭和迁移。“湿”这部分中，作者通过体内外湿实验验证了以上研究结果。展开来讲就是，RERE-AS1过表达抑制乳腺癌细胞的增殖、侵袭和迁移能力；在小鼠体内，RERE-AS1的过表达可抑制乳腺癌的生长。这些研究结果为乳腺癌治疗的新靶点提供了有力的理论和实验支持。
研究结果
1. lncRNA的筛选及神经网络模型的构建
该研究通过TCGA-BRCA和药物敏感性数据（Genomics of Drug Sensitivity in Cancer v2，GDSC2) d），作者采用“oncoPredict”R软件包测定了每例患者的ribociclib IC 50值并用体外基因表达和药物敏感性基因组学来训练模型，将乳腺癌患者划分为ribociclib的显著敏感组与不显著敏感组。通过相关性分析，我们鉴定了185个ribociclib相关lncRNAs，包括10个正相关lncRNAs和175个负相关lncRNAs。利用机器学习算法、随机森林和套索算法，筛选出11个关键lncRNA，构建了神经网络模型（artificial neural network model，ANNM)，有效预测患者对ribociclib的治疗反应。值得注意的是ANNM模型，确保了选择最佳的模型参数以及在实际应用中的有效性。最终，作者通过多个方法得到LncRNA RERE-AS1表达高的乳腺癌患者对ribociclib治疗更敏感，预后结果更好。
图1：筛选和模型构建过程的生物信息学分析流程图和lncRNA的筛选及ANNM的构建
2. lncRNA RERE-AS1的过表达抑制BC细胞增殖、侵袭和迁移的恶性表型
作者通过一系列细胞和动物实验验证了lncRNA RERE-AS1对乳腺癌细胞的影响（图2）。作者发现乳腺癌细胞系（MCF-7和MDA-MB-231）中RERE-AS1表达较低。在探究RERE-AS1过表达对药物敏感性的影响中发现，过表达RERE-AS1的细胞对药物敏感性有所变强。在探究细胞增殖与迁移能力的常规实验中观察到，RERE-AS1的过表达可以抑制细胞的增殖、侵袭和迁移能力，然而C16-PAF可逆转RERE-AS1过表达对癌细胞增殖和迁移的抑制作用。此外，在动物实验中RERE-AS1过表达组相比对照组，皮下肿瘤生成能力显著降低，肿瘤生长受到明显抑制，该结果与细胞实验结果一致。
图2：lncRNA RERE-AS1的过表达抑制BC细胞和小鼠体内增殖、侵袭和迁移的恶性表型
3. 临床病理因素的相关性分析
RERE-AS 1与临床病理因素的相关性分析为探讨RERE-AS 1在BC患者中的表达与临床病理特征的关系，作者评估了RERE-AS 1高表达组和低表达组在年龄、T、N、M分期和病理分期等因素上的差异。通过分析发现其表达状态与肿瘤发育大小和病理分期负相关。此外，通过泛癌分析发现RERE-AS1在多种癌症中异常表达，并在多种癌症中具有预后价值，尤其是乳腺癌、前列腺癌和皮肤黑色素瘤。（图3）。
图3: lncRNA RERE-AS1与临床病理因素的相关性分析及列线图的构建。。
文章小结
文章创新性的结合三种生物信息分析方法，得到RERE-AS1在乳腺癌中低表达且与不良预后相关的结果，并通过体内和体外实验验证阐述了其潜在机制。文章逻辑清晰严谨，基于转录组，结合机器学习训练模型和神经网络模型，使文章的质量和创新性有了新高度。屏幕前的你看完这篇文章是不是萌生出了“好像我也可以做出来，但是怎么入手”的想法呢？！专业的甄博、有想法的你，我们是不是可以强强联合呢，如果你需要生信分析问题快来找我呀，下一个明星文章可能就是你的呀~
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