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。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
文章初次证明了 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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