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　　目前，癌癥基因組圖譜計劃（The Cancer Genome Atlas，TCGA）的研究人員得出結論：小分子非編碼RNA（small non-coding RNAs，sncRNAs）可以用來(lái)預測一個(gè)人是否患有乳腺癌。這項研究成果發(fā)表在2014年2月17日的國際知名雜志《EMBO reports》上，表明特定類(lèi)型的非編碼RNA的水平差異，可以用來(lái)區分癌組織和非癌組織，還可以把癌癥患者分成具有不同生存結果的亞組。

　　sncRNAs是細胞內不產(chǎn)生蛋白質(zhì)、但具有其它重要功能的RNA分子。本研究的共同第一作者、加拿大西蒙弗雷澤大學(xué)和不列顛哥倫比亞大學(xué)的教授、BC癌癥機構（BC Cancer Agency）的杰出科學(xué)家Steven Jones解釋說(shuō)：“多年來(lái)，靠近轉錄起始位點(diǎn)的sncRNAs因其明顯的無(wú)序分布，及其與已知功能或疾病之間的相關(guān)性，一直被視為‘轉錄噪音（transc**tional noise）’。通過(guò)利用一種計算機方法來(lái)分析小RNA序列信息，我們可以濾過(guò)這些‘噪音’，找到臨床上有用的信息。我們的實(shí)驗數據表明，位于蛋白編碼基因第一外顯子中的sncRNAs，其表達水平上的全基因組變化與乳腺癌有關(guān)聯(lián)。”

　　這些科學(xué)家，能夠將健康人和乳腺癌患者（在這個(gè)例子中是乳腺浸潤性癌）基因轉錄起始位點(diǎn)附近發(fā)現的很多不同的sncRNAs區分開(kāi)來(lái)。他們將這些RNA分子定位到DNA序列上的特定位置，并尋找強烈表達的非編碼RNA與患者（從他們身上分離組織樣本）疾病狀態(tài)之間的相關(guān)性。然后，研究人員檢測了“是否能夠用他們可識別的基因組位置中的小RNA的表達，來(lái)預測另外一組已知患乳腺癌患者的分離組織樣本中存在病變”。這個(gè)檢測有效地預測了新樣本組中的正確疾病狀態(tài)。本文的共同第一作者Athanasios Zovoilis說(shuō)：“對癌癥狀態(tài)的預測潛力，僅限于基因轉錄起始位點(diǎn)附近發(fā)現的許多sncRNA的一小部分。更重要的是，這些RNA位置富含CpG島（CpG islands）。”CpG島是包含高頻率胞嘧啶和鳥(niǎo)嘌呤的基因組區域。這些RNA存在于這些島中，可能影響它們參與DNA甲基化過(guò)程及疾病的發(fā)生，但是還需要進(jìn)一步的實(shí)驗來(lái)探索和證明這種關(guān)聯(lián)性。

　　Jones指出：“這是第一次表明，基因轉錄起始位點(diǎn)附近的sncRNA與疾病有關(guān)。當然，還需要進(jìn)一步的研究工作，但根據我們的數據，我們認為這些sncRNA具有作為一種癌癥預測工具的相當大的診斷潛力。此外，這些sncRNA可以幫助我們在表觀(guān)遺傳學(xué)水平上更好地理解腫瘤發(fā)生的機制，并可產(chǎn)生利用sncRNA的新藥。”研究人員還指出，這類(lèi)sncRNA，可能對預測其它類(lèi)型癌癥或疾病的存在也非常有用。

　　現在，癌癥基因組圖譜計劃產(chǎn)生的數據，可讓我們更容易獲得大量患病組織和正常組織的序列信息，使這樣的研究工作得以進(jìn)行。目前，癌癥基因組圖譜計劃是現有最大的sncRNA資源之一。