日前，山东大学齐鲁医院、脑与类脑科学研究院脑科学团队与澳大利亚悉尼大学计算机科学学院合作研究成果Identification of lncRNA Signature Associated With Pan-cancer Prognosis在线发表于专业领域期刊IEEEJournal of Biomedical and Health Informatics（IF:5.2，JCR一区）。

通过人工智能、基因大数据分析与传统生物信息学分析相结合，从TCGA (The Cancer Genome Atlas)基因数据库中挖掘出与多种癌症生存期相关联的基因（Pan-cancer LncRNA：ENSG00000206567，PCAT29，ENSG00000257989，LOC388282和LINC00339），该研究提出了一种泛癌症基因大数据生存分析系统并探讨了长链非编码RNA基因标签（Pan-cancer LncRNA Signature）在多种肿瘤中的基因表达及生存期影响。课题组首次建立了LncRNA基因表达标签与33种不同肿瘤患者生存风险的关系图谱。该风险图利用Pan-cancer LncRNA基因标签的表达组合来预估患者的生存期。研究发现，恶性肿瘤患者的Pan-cancer LncRNA基因标签表达通常具有高异质性；与之对应，预后生存较好的肿瘤患者基因标签表达趋同。同时，Pan-cancer LncRNA基因标签在单个肿瘤中也具有良好的生存评估性能。通过泛癌症基因富集分析与生物组织样本定量分析，进一步揭示了多种癌症的发生发展具有很大的共性，可同时受一组长链非编码RNA的调控。该研究报道的5个Pan-cancer LncRNA，特别是ENSG00000206567，ENSG00000257989，LOC388282，有望成为多种肿瘤的潜在治疗靶点，为癌症研究和治疗多聚焦于一组基因失调和不同肿瘤的基因共性观点提供了理论支持。另外，本研究发现未报道过的长链非编码RNA（ENSG00000206567）在多种妇科肿瘤中具有高表达，预示其潜在作为多种妇科肿瘤恶性进展的重要标志物，为下一步进行生物学验证提供了研究依据。

山东大学齐鲁医院李新钢、王剑，悉尼大学王秀英教授为该论文并列通讯作者，悉尼大学计算机科学学院鲍国庆与齐鲁医院2019年毕业博士研究生徐然为共同第一作者。

文章在线地址：https://doi.org/10.1109/jbhi.2020.3027680