公共衛生學院博士生高倩發表多組學建模策略用于改善彌漫大B細胞淋巴瘤預后指標
彌漫大B細胞淋巴瘤DLBCL患者的預后呈現異質性，臨床上常使用國際預后指數IPI識別高風險患者，但其效果并不盡人意。在過去的近20年里有學者試圖通過構建基于mRNA或lncRNA的分子信號來改善IPI的預后預測能力，但效果并不明顯。針對此問題，c7c7.app公共衛生學院衛生統計學教研室博士生高倩及課題組整合了mRNA和lncRNA的基因信號構建預后模型以改善IPI的預測能力。
該研究首先通過重注釋從全基因表達譜中識別出mRNA和lncRNA，隨后考慮到高維數據的復雜性和懲罰類方法的不穩定性，同時為了提高結果的可重復性，課題組通過擾動模型中的調整參數，并結合三種懲罰回歸方法提出了一種穩健的分析策略，將其應用到DLBCL患者的基因表達譜中構建了一個包含9個mRNA和2個lnCRNA的多基因風險得分（multigene risk score, MGRS）。MGRS是獨立的風險因素，且從discrimination、calibration和clinical usefulness角度評估發現MGRS可明顯改善IPI的預測準確度。此外，功能分析還發現MGRS與細胞周期，DNA復制和修復有關。這些結果表明這一統計分析策略的有效性，這為從全基因轉錄譜中識別出腫瘤預后分子信號提供了一種新的統計學分析工具。
2020年11月，此工作以題為“Transcriptome profiling reveals an integrated mRNA–lncRNAsignature with predictive value for long-term survival in diffuselarge B-cell lymphoma”的研究論文在中科院2區期刊《Aging-US》上發表。該研究提出了一種穩健的統計分析策略來整合mRNA和lncRNA數據構建多基因預后指標，并將其應用到了DLBCL的預后分析中，多數據集多方驗證發現多基因預后指標可明顯改善現有公認臨床預后指標IPI的預測準確性，通信作者王彤教授。
