cfRNA智能模型鎖定慢性疲勞關鍵標志物，推動多系統生理機制研究取得進展
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當細胞發生代謝變化時，會釋放特定的分子信息——游離RNA（cfRNA）到體液中，這些生物信號能反映基因表達、細胞通訊及組織狀態等關鍵過程。
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Cornell?大學的研究人員開發了智能分析模型，通過篩選這種游離RNA，成功識別出與神經系統功能異常（如慢性疲勞綜合征）相關的關鍵生物標志物。該研究為解析特定生理狀態提供了新方法，研究成果已發表于《PNAS》。
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該研究是Cornell大學工程學院生物醫學工程副教授 Iwijn De Vlaminck與農業與生命科學學院分子生物學和遺傳學系Liberty Hyde Bailey教授Maureen Hanson 實驗室之間的合作成果。研究負責人De Vlaminck?指出：“通過解析血液中的分子特征，我們為理解特定生理狀態的生物學機制提供了新視角?！?/span>
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圖片信息：De Vlaminck 實驗室成員合影
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該團隊此前曾運用同類技術分析兒童多系統炎癥綜合征（MIS-C），此次與研究神經免疫學的Hanson教授合作，探索了系統性解析生理狀態的新路徑。Hanson教授表示：“這種多系統研究方法能幫助我們更全面地理解生理調節機制。”
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研究團隊采集了實驗組（ME/CFS）與對照組（健康久坐者）的血液樣本，通過高通量測序技術，捕獲了超過700種差異表達的分子特征。經多種智能算法交叉驗證，發現實驗組樣本中存在免疫調節功能變化、細胞外基質穩態變化等特征。
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通過反卷積分析（deconvolution）基因表達圖譜，研究團隊識別出六種貢獻度存在顯著差異的細胞類型。其中漿細胞樣樹突狀細胞來源cfRNA的比例變化，提示可能存在持續的免疫活動特征。研究還顯示單核細胞、血小板及T細胞亞群來源的cfRNA也存在顯著差異。
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mtRNA 轉錄本與 MTG1 的表達及相關性
當前模型的識別準確率達到77%，雖尚未達到應用要求，但為解析慢性復雜生理狀態的潛在機制提供了重要研究工具。研究團隊表示，這種分析方法有望拓展至其他復雜生理現象的研究。
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期刊：Proceedings of the National Academy of Sciences
DOI：10.1073/pnas.2507345122
