客户文献│颞叶癫痫诊断和耐药相关的甲基化标志物研究

单位：中南大学湘雅医院神经内科

杂志：CNS Neuroscience & Therapeutics

接受时间：2020-4-28

伯豪生物提供了焦磷酸检测和数据分析服务，文章四作

背景：颞叶癫痫(TLE)是成人最常见的局灶性癫痫综合征，常发生耐药，需要手术治疗，预后较好。此外，认知障碍和精神疾病合并症，包括抑郁和焦虑障碍，加上长期的实际癫痫发作和伴随药物使用，往往会对生活质量和个人健康造成严重影响。目前，癫痫的诊断主要依靠临床表现、神经影像学和脑电图。这些方法不仅昂贵、耗时，而且需要专业设备和训练有素的专家，许多患者无法获得这些设备，从而在一定程度上造成延误诊断或误诊。此外，药物反应预测主要基于临床经验的主观特征，尚未形成定论。及时发现耐药患者使癫痫手术获益成为可能。因此，迫切需要生物标志物来辅助当前的诊断和预测治疗结果。DNA甲基化标志物作为标志物的成功案例有MGMT启动子甲基化可预测胶质母细胞瘤和血浆中甲基化SEPTIN 9(SEPT9)检测无症状结直肠癌，这些都已被纳入临床指南并转化为商业化临床试验。此外，有还有一种趋势是研究人员更倾向于多种CpG标记的组合生物标志物。

在本研究中，作者旨在识别和验证TLE中疾病相关和药物反应相关的DNA甲基化标志物。首先在TLE患者中进行了全基因组DNA甲基化分析;然后在训练队列中选取候选的CG位点，并利用机器学习算法在另一个独立队列中对这些cpg进行验证。此外，还生成了包含DNA甲基化和临床病理数据的nomogram图来预测整个患者队列的药物反应。最后，通过生物信息学分析寻找各生物标志物CpGs对应基因的可能联系。

研究路线：

主要结果：

表1 样本信息

图1 疾病相关CpG的筛选和验证。A, 237个与TLE相关的DMC聚类分析;在训练队列中采用逻辑回归分析，阈值设为p value 0.001。B、训练队列中的SVM算法。C, TLE患者和健康对照的8个显著CpGs位点的ROC区域。训练队列ROC曲线下面积为0.90，验证队列ROC曲线下面积为0.81。

图2 药物反应相关CpG位点的筛选和验证。A, 99个与TLE病例中药物反应相关的DMC的聚类分析，p value阈值设为 p value 0.005（t检验，训练集）。B训练队列中的逻辑回归算法。C，预测TLE患者药物应答或耐药的6个显著CpGs的ROC。训练队列ROC曲线下面积为0.99，验证队列ROC曲线下面积为0.79。

图3 Nomogram用于预测整个TLE患者队列的药物反应。nomogram是通过将量表中四个变量的得分相加来使用的。总和位于“Total points”尺度上，并在轴向下画一条线来确定耐药的风险。

图4 在整个TLE患者队列中预测药物响应或耐药的6个CpGs标志物联合和非联合临床病理因素的ROC曲线。

图5 图中所示为4个CpG位点的甲基化程度，由甲基化芯片(Y轴，比率)和焦磷酸测序(X轴，比率)相关性分析。对于cg25838818 (A)、cg27564766 (B)、cg11954680 (C)、cg26119877 (D)，两种方法检测的甲基化程度呈正相关。

小编的话

文章首次证明了DNA甲基化标记可以定义人类TLE，并与临床病理因素结合，以改善对药物治疗反应的预测。此外，本研究引入了一种筛选和验证生物标志物的方法学框架，并展示了机器学习作为潜在临床研究工具的能力。但是文章缺陷在于没有对所有标志物位点进行验证，如果能扩大样本量对所有标志物的位点进行再验证，或许能冲刺更高分的文章。

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