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放射治疗应用于超过半数的癌症患者，然而尽管患者间生物学反应的差异早已得到充分证实，其处方仍基于统一的物理剂量。基于放射敏感性指数（radiosensitivity index, RSI）推导的基因组校正放射剂量（genomic-adjusted radiation dose, GARD），将肿瘤转录组学与放射剂量相整合，以估计患者特异性的治疗效应；其作为放射治疗获益预测因子的临床有效性，已在包括乳腺癌、肺癌、头颈部肿瘤、胶质瘤、肉瘤、直肠癌和子宫内膜癌在内的多种疾病部位中得到验证。然而，进一步的临床验证与推广应用一直受限于其对基于微阵列表达数据的依赖。在此，我们开发了一个基于RNA测序的RSI表达形式（RSI-seq），并表明其在不同测量平台间保留了原始模型的功能特性。RSI-seq与微阵列RSI保持一致性，包括患者排序的保留（合并Spearman ρ = 0.86）；并且，当其整合入GARD后，能够在临床相关的剂量扰动条件下重现预测的生物学效应变化（双向ΔGARD的R2均≥0.78）。这种干预预测能力的保留对表达噪声具有稳健性，且不受归一化策略影响，从而能够在不同RNA-seq分析流程中实现一致应用。在TCGA泛癌转录组图谱中的应用表明，该方法可扩展至多种肿瘤类型，其队列中位数与既往发表的微阵列RSI中位数高度一致（20个匹配队列中，Spearman ρ = 0.68，Pearson r = 0.85）。通过将经过临床验证的放射基因组学剂量模型带入RNA测序时代，RSI-seq使生物学个体化放射治疗能够直接实现：既可回顾性地应用于现有RNA-seq队列，也可前瞻性地应用于现代临床测序工作流程，并覆盖接受放射治疗的全部肿瘤类型谱系。
放射治疗应用于超过半数的癌症患者，然而尽管患者间生物学反应的差异已得到充分证实，其处方仍采用统一的物理剂量。基因组校正放射剂量（genomic-adjusted radiation dose, GARD）源自放射敏感性指数（radiosensitivity index, RSI），通过整合肿瘤转录组学与放射剂量来估计患者特异性的治疗效应，并已在包括乳腺癌、肺癌、头颈部癌、胶质瘤、肉瘤、直肠癌和子宫内膜癌在内的多种疾病部位中，经临床验证可作为放疗获益的预测指标。然而，进一步的临床验证与推广应用一直受到其依赖基于微阵列的表达测量这一限制。在此，我们开发了基于RNA测序的RSI表达形式（RSI-seq），并证明其在不同测量平台间保留了原始模型的功能特性。RSI-seq与微阵列RSI保持一致性，包括保留患者排序的一致性（合并Spearman ρ = 0.86）；并且，当其整合入GARD后，能够在临床相关的剂量扰动条件下重现生物学效应的预测变化（两个方向上的ΔGARD的R2均≥0.78）。这种干预性预测能力的保留对表达噪声具有稳健性，且不受标准化策略影响，从而能够在不同RNA-seq分析流程中实现一致应用。其在TCGA泛癌转录组图谱中的应用表明，该方法可扩展至多种肿瘤类型，不同队列的中位数与既往发表的微阵列RSI中位数高度一致（在20个匹配队列中，Spearman ρ = 0.68，Pearson r = 0.85）。通过将一种经临床验证的放射基因组学剂量模型带入RNA测序时代，RSI-seq使生物学个体化放射治疗得以直接实现，既可回顾性应用于现有RNA-seq队列，也可前瞻性应用于现代临床测序流程，并覆盖接受放射治疗的各类肿瘤。
📄 原文链接：https://www.biorxiv.org/content/10.64898/2026.05.29.728725v1?rss=1
🏷️ 放射治疗 RNA测序 转录组学 肿瘤放射基因组学 个体化治疗 GARD