利用循环miRNA检测前列腺癌：血浆miRNA和血浆囊泡miRNA哪个更合适？
循环无细胞小RNAs（Circulating cell-free miRNA）已经成为基于血液的检测方法以用于癌症的早期检测、预后和监测，是一个非常有前景的生物标志物。 2008年，Mitchell等人首次证明了miRNA可以从前列腺癌（PC）细胞释放到血液中，在血液中miRNA可以非常稳定的形式存在。在室温孵育血浆或血清达24小时后，miRNAs仍能保持稳定，并能抵抗RNA酶的消化、HCl和NaOH处理或多次反复冻融。随后，在包括PC在内的各种癌症患者中研究了循环miRNA的水平，从而发现了具有诊断或预后价值的miRNA类型。
前列腺癌（PC）是欧洲和美国男性中最常见的癌症类型。目前，血清PSA检测是PC检测的最常用的方法。然而，PSA不是癌症特异性的，高假阳性率和低特异性导致大量不必要的前列腺活检和心理问题。此外，PC的特征是高度异质性的病程，部分患者会发展成具有向外扩散和远处转移的高分级癌症，需要积极治疗，而另一些患者的PC则相对惰性、缓慢进展，可以通过主动监测进行监控。然而，目前的诊断标准并不能预测组织学证实的肿瘤是否会引起临床上确诊的癌症，这会导致惰性PC的过度治疗。因此，PC监测中最大的临床需求是寻找区分PC和良性前列腺疾病的敏感和可靠的非侵入性工具，以及寻找一些方法能区分需要积极治疗的在快速进展的PC和可通过主动监控的相对惰性的PC。
迄今为止，已有超过20篇关于验证PC患者血浆或血清中游离的无细胞miRNA（cf miRNA）水平的研究。这些研究大部分集中在寻找循环miRNA，来区分PC和良性前列腺增生（BPH）患者或健康对照。其中一些研究显示了非常高的诊断价值。例如，Chen等人确定了一个能够区分PC和BPH的5个miRNA类型，其AUC为0.924，以健康人群做对照的PC的AUC为0.860。其他一些研究报道了游离的无细胞miRNA区分局部和转移性耐药性前列腺癌（mCRPC）、或低级别和高级别PC之间的区别。例如，Mihelich等人基于14种miRNA的血清水平开发了一种“miRScore”，可以从PC和BPH男性中预测出高分级的PC，其阴性预测值为0.939。然而，只有很少的的miRNA生物标志物通过了多项独立研究的验证，而许多其他miRNA却没有确切的结果或者在一些研究中表现出相互矛盾的结果。因此，无细胞miRNA的分析被认为是一种不可重复的方法。
近来，已经发现在血流中循环的无细胞miRNA可以被包裹到细胞外囊泡（EV）中，或者与高密度脂蛋白、Ago2蛋白或其他RNA结合蛋白相结合。大多数研究已经使用全血浆或血清作为无细胞miRNA的来源。然而，最近有人认为，癌症来源的EV可能富含miRNA来源细胞的特征，包含罕见但高度特异性的RNA生物标记，而且还能保护其中的RNA免受血液中RNA酶的降解，因此，基于EV包裹的miRNA的分析可能会优于全血浆/血清分析。尽管如此，直接比较全血浆miRNA和血浆EVs中的miRNA检测方法至今尚未见报道。
在这项发表在BMC Cancer杂志的研究中，研究人员评估了此前报道过的具有PC诊断或预后意义的9种miRNA生物标志物，通过对50例PC和22例BPH患者分组中的全血浆和血浆EV进行了定量分析。
研究方法：从50例患有前列腺癌（PC）和22例良性前列腺增生（BPH）患者的全血浆和血浆EV样品中分离RNA。通过RT-qPCR定量已知在cell free检测中具有PC诊断潜力的9种miRNA，并miRNA在比较PC和BPH患者间与Gleason评分≥8和≤6的PC患者之间的相对量。
图：PC和BPM患者里，几种miRNA在血浆和血浆EV里的表达情况
研究结果：只有一小部分的血浆无细胞miRNA在血浆EVs存在，然而EV中包裹的和全血浆的miRNA谱明显不同。分析结果表明四个miRNA在患者中表现出诊断潜力。MiR-375能够在全血浆检测中分辨PC和BPH患者，而miR-200c-3p和miR-21-5p在血浆EVs中的分辨效果更好。 EV中的Let-7a-5p水平可以区分Gleason评分≥8 vs≤6的PC患者，但血浆的不可以。
这项研究表明，对于一些miRNA生物标志物，EVs中比全血浆中的miRNA表现出更优秀的诊断PC的能力，而一些其他的miRNA类型在全血浆也可以进行诊断预测。
参考文献：Endzeliņš E et al. Detection of circulating miRNAs: comparative analysis of extracellular vesicle-incorporated miRNAs and cell-free miRNAs in whole plasma of prostate cancer patients. BMC Cancer. 2017 Nov 9;17(1):730.
科研学习班推荐 （点击详细了解）：