外泌体核酸包括诸多种类的long RNAs和以microRNA为代表的small RNAs 。由于microRNA在外泌体丰富度和含量都比较低⁴ ，限制了它的广泛性应用 ，而外泌体中含有更为丰富的long RNAs（包括mRNA, lncRNA, circRNA和Pseudogene） ，将long RNAs作为疾病标志物 ，相比microRNA可能更具优势 。

黄胜林教授团队2019年发表于Clinical Chemistry杂志（IF= 7.292）上的研究成果 ，对159个健康者和104个肝细胞癌(HCC) ，9个胃癌(GC) ，12个结直肠癌(CRC) ，10个乳腺癌(BRCA) ，15个肾癌患者(KIRC)以及24个良性肝肿瘤 ，11个肝炎和8个肝硬化患者的血浆外泌体进行了系统的全转录组测序² 。测序结果显示 ，血浆外泌体样本中普遍能够鉴定大约10000个以上有注释的基因 ，其中含量最多的是mRNA ，占比达到了76%（图1a,b） 。因此不难想象 ，筛选外泌体RNAs标志物时 ，mRNA成为候选标志物的比例会很高 。同样 ，外泌体mRNA由于丰度高 ，其作为标志物也便于后续研究中利用PCR等技术进行验证 ，并进行临床转化 ，这也是诊断产品ExoDx Prostate (IntelliScore) (EPI)选择mRNA作为检测目标的原因之一 。

另外和外周血单个核细胞PBMCs的RNA测序结果比较 ，结果发现能够覆盖mRNA全长的reads在外泌体中占比22.5% ，在PBMCs中占比42.9%（图1c） 。这说明外泌体除了有相当数量完整的mRNA外 ，部分mRNA还会以片段化的形式存在于外泌体中 。这也提醒研究人员在后续利用PCR等方法验证外泌体mRNA时 ，需要参考转录组测序的结果进行引物设计 。除了mRNA外 ，外泌体中circRNA和lncRNA也占有一定比例（图1a,b） 。对于circRNA而言 ，总共发现circRNAs的reads数是137196（图1d） 。大约90%的circRNA与已知基因重叠 ，包括各种形式的circRNA（图1e） 。并且和PBMCs相比 ，circRNA在外泌体中的有相对高的占比（图1f） ，这也说明了外泌体会富集大量的circRNA 。总之 ，外泌体全转录组数据揭示了外泌体富含大量的long RNAs及片段 。

外周血中外泌体的母本细胞来源问题一直让大家很棘手 ，而外泌体全转录组有可能解决这个外泌体溯源的问题 。因为不同组织细胞有各自特异的基因表达谱 ，外泌体携带母本细胞的基因 ，所以外泌体的基因表达谱也会反映出它的组织细胞来源 。为此研究人员首先在含有30个人类组织的基因表达数据库GTEx中筛选出了1783个组织特异表达的基因 ，然后在健康者的血浆外泌体中进行检索 ，大约33.1%（591）的组织特异表达的基因出现在外泌体中（图2a） ，说明血浆外泌体富含组织特异性的基因 。为了进一步验证 ，研究人员发现109个肝脏特异表达的基因中有73个在肝细胞癌患者血浆外泌体中的表达显著增加（图2a） ，说明在血浆外泌体含有的基因呼应了肝脏组织内的表达状态 ，由此可见从肝细胞癌患者血浆外泌体全转录组中筛选到标志物或许可以更加准确的反映出癌组织细胞的真实状态 。反之 ，也可以根据外泌体全转录组数据反向溯源分析不同母本组织细胞的占比与丰度 。研究人员通过比较分析正常人和肝细胞癌患者外泌体全转录组数据发现了22种不同的免疫细胞参与了外泌体的分泌 ，其中16种细胞的含量在肝细胞癌患者中显著增加（图2b） ，例如中性粒细胞 ，M2巨噬细胞（图2c） 。现有的各种组织基因表达数据库联合外泌体全转录组极大方便了研究人员开展标志物组织溯源方面的数据挖掘和分析工作 。游离的单个标志物容易受外周因素的影响 ，不能很准确的反应组织细胞的整体变化 ，基于外泌体全转录组学可以筛选出同时变化的多个基因作为标志物 。同时 ，外泌体这种载体也对标志物分子起到了保护作用 ，保证了标志物变化的协调一致性 ，在疾病进展中更能准确反应组织整体变化 ，从而提高诊断的灵敏度和准确度 。

在训练集阶段（Training） ，研究人员整合比对血浆外泌体全转录组数据与组织基因表达数据库 ，机器学习分析筛选外泌体long RNAs标志物 ，随后开展多中心验证（Validation）（图5a） 。在训练集阶段相对于CP和HC ，PDAC患者血浆外泌体中有1502个long RNAs上调 ，随后研究人员比较了178个 PDAC癌组织RNA表达数据（TCGA）和171个正常胰腺组织RNA表达数据（GTEx） ，最后发现了有398个RNA在癌组织和PDAC血浆外泌体中都显著上调 。研究人员通过随机森林算法和LASSO分析进一步确定了8个外泌体long RNAs可以作为诊断PDAC的候选标志物进行验证（图5b） 。

随后 ，研究人员在训练集 ，验证集的内部队列和外部队列利用ROC验证了8个外泌体long RNAs非常高精确度的诊断PDAC（图6a-c） 。最后合并训练集和验证集进行分析 ，研究人员发现了外泌体long RNAs诊断标志物对早期的PDAC（I期和II期）具有很高的诊断准确度（图6d） 。并且外泌体long RNAs诊断标志物联合CA199对于区分PDAC患者（CA199阳性）和CP患者的诊断准确度显著提高（图6e） ，并且外泌体long RNAs诊断标志物也可以高准确度的区分诊断CA199阴性PDAC患者和非癌症者（图6f） 。这些结果说明血浆外泌体long RNAs可以作为PDAC诊断的标志物 。

通过上述两个精彩的案例 ，不难发现基于外泌体全转录组筛选到的标志物具有非常高精确度的诊断效能 ，外泌体全转录组可谓是新型疾病标志物发现的摇篮 。但这是一项系统性的工作 ，对各技术环节都有较高的要求 ，例如外泌体分离 、RNA纯化 、微量建库 、片段化RNAs数据比对与拼接 、机器学习建模筛选差异候选标志物等等 。很多研究人员看到这里 ，忽然感觉可遇而不可求 。不用着急 ，腾博会官网生物与国内外知名学者及研发企业合作 ，经过不断摸索和创新 ，建立了一整套的外泌体全转录组分析体系 。我们能够稳定地从1mL血浆中分离出高质量的外泌体 ，并通过高通量测序方法获得 >10,000条long RNAs的数据 。进一步 ，通过创新的测序数据比对算法进行高质量的片段化RNAs数据拼接 ，通过机器学习建模 ，为研究人员挑选出优秀的候选long RNAs标志物（图7） 。

在文章最后 ，小编特别呼吁一下 ，外泌体long RNA作为候选标志物大有可为 ，有临床问题和临床样本资源的研究人员可以抓紧时机 ，快速行动起来了 。腾博会官网生物也会持续努力 ，帮助研究人员扫除外泌体标志物研究路上的一个个技术拦路虎 。

|   相关文献

1. James McKiernan, Michael J Donovan, Vince O'Neill et al., A Novel Urine Exosome Gene Expression Assay to Predict High-grade Prostate Cancer at Initial Biopsy. [J]. JAMA Oncol. 2016;2(7):882-889. 

2. Yuchen Li, Jingjing Zhao, Shulin Yu et al., Extracellular Vesicles Long RNA Sequencing Reveals Abundant mRNA, circRNA, and lncRNA in Human Blood as Potential Biomarkers for Cancer Diagnosis. [J]. Clin Chem. 2019;65(6):798-808. 

3. Shulin Yu, Yuchen Li, Zhuan Liao et al., Plasma extracellular vesicle long RNA profiling identifies a diagnostic signature for the detection of pancreatic ductal adenocarcinoma. [J]. Gut. 2020;69(3):540-550. 

4. John R Chevillet, Qing Kang, Ingrid K Ruf et al., Quantitative and stoichiometric analysis of the microRNA content of exosomes. [J]. Proc Natl Acad Sci U S A. 2014 ;111(41):14888-14893.