劉小樂教授發布癌癥綜合分析法

　　理解腫瘤與免疫系統的相互作用，是發現預后指標、降低藥物抗性和開發新藥的關鍵。為此，哈佛大學的研究人員開發了一種能夠綜合性分析腫瘤免疫的計算方法。該方法可以對腫瘤浸潤免疫細胞進行評估，幫助人們理解癌癥中的腫瘤-免疫互作。這項研究于八月二十二日發表在Genome Biology雜志上，文章通訊作者是哈佛大學的劉小樂 (X. Shirley Liu)教授和劉軍（Jun S. Liu）教授。

　　研究人員將自己的算法用于癌癥基因組圖譜TCGA的一萬多個RNA-seq樣本，涉及23種癌癥。他們評估了不同腫瘤的免疫浸潤水平，分析了腫瘤浸潤免疫細胞的臨床關聯，還預測了新的治療靶標。

　　研究顯示，MAGEA3是黑色素瘤的潛在免疫靶標，但它不適用于非小細胞肺癌。在許多癌癥中，SPAG5可以成為癌 癥疫苗的靶標。研究還表明，根據CD8 T細胞的浸潤情況，可以將高水平表達CTLA4的黑色素瘤分為兩類。這些數據可以幫助人們開發出更有效的癌癥疫苗和檢驗點阻斷療法。

　　劉小樂教授青年時代就讀于天津南開中學, 1992 年考入北京大學生物系。1994 年轉學到美國史密斯女子學院 (Smith College) 雙修生物化學和計算機科學, 三年后以最高拉丁榮譽畢業 (Summa Cum Laude, 授予全校積分最高的 1% 的畢業生)。2002 年于斯坦福大學取得生物醫學信息學博士和計算機科學輔修博士學位后, 被直接聘為哈佛大學終身制助理教授。她目前擔任哈佛大學公共衛生學院生物統計與計算生物學系的終身正教授、Dana-Farber 腫瘤研究所功能性癌癥表觀遺傳組學中心主任, 和同濟大學生物信息學系教授并長江學者講座教授。

　　劉小樂教授帶領的研究小組最近在國際著名學術期刊上發表了多項研究成果。五月三十日在Nature Genetics雜志上發布了一種新的計算方法，該方法可以幫助人們用RNA-seq數據從頭組裝腫瘤浸潤T細胞的CDR3序列。腫瘤浸潤T細胞是從血液 進入腫瘤的淋巴細胞。腫瘤浸潤T細胞大量存在，說明機體啟動了對抗腫瘤的免疫反應。

　　高通量實驗中的噪音和偏好使高維基因組數據分析成為了一項很大的挑戰。劉小樂教授與和德克薩斯大學西南醫學中心合作 對此進行了深入研究。他們開發了一種強大的計算方法——MANCIE，并將其發表在今年四月的Nature Communications雜志上。

　　劉小樂教授此前還在《NATURE REVIEWS GENETICS》上發表文章，探討了NGS染色質分析出現偏好的常見原因、如何判斷這些偏好、減少偏好對結論的影響。這篇綜述以DNA為中心，總結了 NGS染色質分析中最重要的經驗教訓，提出了一些解決偏好的分析策略。