自然·通讯，一作解读 | 基于非编码RNA基因表达的机器学习算法成功预测癌症病人药物敏感性

在癌症治疗中，药物反应的个体差异大多根源于肿瘤细胞的异质性[1]。近年来，越来越多的研究发现非编码基因（non-coding RNA, ncRNA）在癌症的发生、发展中有着重要的作用。其中，lncRNA是一类长度超过200个核苷酸的ncRNA，在肿瘤细胞生长、迁移及耐药发生中的关键调控作用是癌症基因组学中的一大热门领域[2-8]。然而，除却少部分调控作用明确的lncRNA，人们对大部分lncRNA在肿瘤细胞耐药中扮演的角色仍然知之甚少。近日，匹兹堡大学药物遗传研究中心的杨达和张敏课题组在Nature Communications发表了研究论文Systematic Identification of Non-coding pharmacogenomic landscape in cancer。该研究整合了现有的高通量转录组测序与1,001个细胞系中的抗癌药物敏感性数据，通过机器学习模型在265种抗 ………………………………