Genome Biol丨鲁志李梦涛等开发cfRNA片段组学：针对疾病诊断的细胞游离RNA（cfRNA）数据分析新策略

近日，清华大学鲁志团队与北京协和医院李梦涛团队、北京口腔医院秦力铮团队毛明惠医师等团队在

Genome Biology

Peak analysis of cell-free RNA finds recurrently protected narrow regions with clinical potential

液体活检是近年来发展起来的新型无创诊断技术，可以实时动态地监测人体的健康和疾病状态。细胞游离RNA（cell-free RNA，cfRNA）由于具有高度的敏感性、动态性和组织朔源能力，为肿瘤、自身免疫疾病、孕期疾病、神经退行性疾病等复杂性疾病的无创检测带来了新的希望【2-5】。细胞游离RNA广泛存在于血液等多种人类体液中，通常被包裹在细胞外囊泡（EV）中或与蛋白结合形成核糖核酸蛋白复合体（RNP）。然而cfRNA本身高度碎片化、异质性高且信噪比低（病灶来源的cfRNA占比低），给其灵敏识别和临床应用带来了诸多挑战。另一方面，被核小体或转录因子保护的碎片化cfDNA的片段组学近年来已有很多研究的积累【6,7】，被证明在肿瘤诊断和预后等多个场景均有一定应用潜力，而具有广阔临床应用前景的cfRNA中的片段化特征则由于生物信息学分析方法的缺乏鲜有研究。

鲁志实验多年来一直专注于cfRNA 相关的技术开发和临床应用研究【8-16】，在这项最新发表的工作中【1】，研究人员通过统计建模与机器学习方法开发了一个新型的生物信息学方法cfPeak（https://github.com/lulab/cfPeak），该方法在真实和模拟数据集中均表现出比其他峰值鉴定方法更敏锐的片段化峰区识别能力。本研究为cfRNA片段组学的系统分析提供了可行方案，揭示了cfRNA保护性片段在生物学及临床应用中的重要意义。同时，该研究还强调了低丰度、潜在组织来源cfRNA信号在液体活检中的临床应用价值。

1. 在RNA测序数据中检测到大量来自长RNA前体的片段化信号峰区

为了确认在体液细胞外数据中也可以检测到稳定的cfRNA信号，作者对比了细胞内CLIP-seq（CL-CLIP-seq）、细胞内小RNA-seq（CL-smRNA-seq）和细胞外小RNA-seq（CF-smRNA-seq）的读段覆盖图谱。使用经典的CLIPper工具进行传统的峰值/峰区的识别/检出。在已知cfRNA种类的转录本中展示了四个示例区域（峰区所在转录本）。总体上，对于未捕获或未免疫共沉淀的测序数据，如CL-和CF-smRNA-seq，不同转录本类型中均存在可稳定识别的峰区信号。

2. 建立来一套适用于体液中片段化RNA的敏感的峰区识别工具cfPeak和数据分析框架cfPeak-pipe

考虑到本研究之前提到的不同工具的差异，在使用传统的峰区识别工具探索片段化cfRNA时，可能会面临建模不恰当或参数不适合的风险。为此，作者引入了信号峰区识别方法cfPeak来填补这一空白。cfPeak借鉴了其他方法的多项优点，整体可分解为六个主要模块，并搭建了片段化cfRNA峰区分析的整个流程。

为了在理想条件下更好地评估不同方法的性能和检测极限，作者还对血浆cfRNA的多组织来源特点进行了简化和建模，将其视为由主要来源（如血细胞来源）和次要来源（如结肠组织/细胞来源）组成，并人工生成了测试数据集（见方法）。我们进一步在该人工数据集中测试了cfPeak，发现其能够更敏感地检测到RNA混合物中次要来源的低丰度峰区（在50%、5%和0.5%次要来源比例下的召回率分别为90%、90%和70%），这些峰区在传统方法中常被忽略或遗漏。

3. cfpeak应用于肿瘤液体活检的多个场景

在被应用到肿瘤液体活检时，cfPeak在体液数据中有效识别了与结直肠癌相关的cfRNA信号峰，并提供了有关实体瘤位点和口腔癌转移的信息。临床应用中的结果揭示了癌组织起源的低丰度cfRNA的重要性，表明cfPeak具有在血浆样本中识别出具有癌症检测、癌种区分及转移状态指示能力的片段化cfRNA峰区信号的潜力。

本研究通过建立cfPeak峰区识别方法和cfPeak-pipe分析框架，填补了cfRNA片段化分析的空白，为体液cfRNA片段组学的科学发现及其在各类疾病检测中的广泛应用搭建了桥梁。

图1 文章主题概览示意图

清华大学鲁志副教授与北京协和医院李梦涛主任医师、首都医科大学北京口腔医院毛明惠主任医师为论文通讯作者。清华大学生命学院已毕业博士生鲍鹏飞、北京大学前沿交叉学院2021级博士生王泰惟和清华大学生命学院已毕业博士生刘晓帆为文章共同第一作者。

原文链接：https://doi.org/10.1186/s13059-025-03590-x

cfPeak代码链接：https://github.com/lulab/cfPeak

制版人：十一

参考文献

1. Peak analysis of cell-free RNA finds recurrently protected narrow regions with clinical potential.Genome Biology, 2025

2. An ultrasensitive method for detection of cell-free RNA.Nature, 2025

3. Early prediction of preeclampsia in pregnancy with cell-free RNA.Nature, 2022

4. RNA profiles reveal signatures of future health and disease in pregnancy.Nature, 2022

5. Noninvasive blood tests for fetal development predict gestational age and preterm delivery.Science, 2018

6. Genome-wide cell-free DNA fragmentation in patients with cancer.Nature, 2019

7. Epigenetics, fragmentomics, and topology of cell-free DNA in liquid biopsies.Science, 2021

8. Depletion-assisted multiplexed cell-free RNA sequencing reveals distinct human and microbial signatures in plasma versus extracellular vesicles.Clinical and Translational Medicine, 2024

9. cfOmics: a cell-free multi-Omics database for diseases.Nucleic Acids Research, 2024

10. Cell-free multi-omics analysis reveals potential biomarkers in gastrointestinal cancer patients’ blood.Cell Reports Medicine, 2023

11. A Comprehensive Evaluation of Full-spectrum Cell-free RNAs highlights cell-free RNA fragments for Early-Stage Hepatocellular Carcinoma Detection.eBioMedicine, 2023

12. Cell-free RNA for the liquid biopsy of gastrointestinal cancer. WIREs RNA, 2023

13. Cancer Type Classification Using Plasma Cell Free RNAs Derived from Human and Microbes.eLife, 2022

14. Integrative analysis of long extracellular RNAs reveals a detection panel of noncoding RNAs for liver cancer.Theranostics, 2021

15. Noncoding RNAs serve as diagnosis and prognosis biomarkers for hepatocellular carcinoma.Clinical Chemistry, 2019

16. RNA Biomarkers: Frontier of Precision Medicine for Cancer.Non-Coding RNA,2017

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