通过整合人类癌症中的多组学数据来鉴定功能性效应子桥接的癌症驱动程序lncRNA

人体驱动基因突变在人类基因组中的积累使细胞逐渐获得生长优势，并有助于肿瘤的发展。 在蛋白质编码癌症驱动程序上的巨大努力已经取得了丰硕的发现和临床应用。 然而，由于功能性理解的局限性，对非编码区，特别是长的非编码RNA（lncRNA）中的癌症驱动器的研究极为匮乏。 因此，为了鉴定在人类癌症中整合多组学数据的驱动程序lncRNA，我们提出了一个计算框架DriverLncNet，该框架剖析了lncRNA的体细胞拷贝数改变（CNA）对调控网络的功能影响，并捕获了dys调控中的关键功能效应子。网络。 将其应用于《癌症基因组图谱》（TCGA）的5种癌症类型中，我们描绘了117个驱动程序lncRNA的概况，并通过其功能效应子揭示了它们相关的癌症标志。 此外，检测到lncRNA RP11-571M6.8与多形性胶质母细胞瘤中的免疫治疗靶标（PD-1，PD-L1和CTLA-4）和调节性T细胞浸润水平及其标志物（IL2RA和FCGR2B）高度相关，突出了其免疫抑制功能。 同时，RP11-1020A11.1在膀胱癌中的高表达预示着不良的生存，与临床特征无关，而肺腺癌中的CTD-2256P15.2对甲基乙基酮（MEK）抑制剂的敏感性作出了React。 总之，这项研究提供了一个框架，从驱动程序lncRNA水平破译肿瘤发生的机制，建立了人类癌症中驱动程序lncRNAs的新格局，并为精确肿瘤学提供了潜在的临床意义。