福爾馬林固定石蠟包埋 (FFPE) 樣本是生物醫學研究中極其重要的資源。數十年來，醫院和研究機構累積了大量的 FFPE 樣本，這些樣本包含豐富的臨床資訊和分子數據，對於回溯性研究、疾病診斷和藥物開發具有無可比擬的價值。然而，FFPE 樣本的轉錄體學分析一直面臨著嚴峻的挑戰，主要是因為福爾馬林固定過程會導致 RNA 降解和化學修飾，嚴重影響 RNA 的品質和數量，進而影響下游分析的準確性。近年來，研究人員不斷探索創新的建模方法，試圖克服這些障礙，從 FFPE 樣本中提取可靠的轉錄體資訊。本文將深入探討這些創新模型，分析其優勢與局限，並展望其在生物醫學研究中的應用前景。

FFPE 樣本轉錄體學分析的挑戰

FFPE 處理過程雖然可以長期保存組織樣本，但也帶來了許多問題，使得從 FFPE 樣本中提取高品質 RNA 變得困難重重。

RNA 降解：

福爾馬林會導致 RNA 分子斷裂，產生片段化的 RNA。RNA 片段化程度越高，逆轉錄和 PCR 擴增的效率就越低，導致轉錄體譜的覆蓋度不完整，甚至產生偏差。研究顯示，FFPE 樣本中 RNA 的平均片段長度通常遠低於新鮮或冷凍樣本，這直接影響了 RNA-seq 數據的品質。

化學修飾：

福爾馬林會與 RNA 分子發生交聯反應，形成化學修飾，例如亞甲基橋 (methylene bridges)。這些修飾會干擾逆轉錄酶的活性，導致 cDNA 合成效率降低，並可能引入錯誤的鹼基。此外，這些化學修飾還會影響 RNA 的雜交能力，進而影響 microarray 等基於雜交的轉錄體分析方法的準確性。

RNA 提取效率低：

FFPE 處理會使 RNA 與蛋白質和其他細胞成分交聯，降低 RNA 的提取效率。即使使用優化的 RNA 提取試劑盒，從 FFPE 樣本中提取的 RNA 數量通常也遠低於新鮮或冷凍樣本。* 偏差引入：

由於 RNA 降解和化學修飾的影響，傳統的轉錄體分析方法在處理 FFPE 樣本時容易引入偏差。例如，較短的 RNA 片段更容易被逆轉錄和擴增，導致轉錄體譜中短片段的比例被高估。此外，某些基因或轉錄本可能更容易受到福爾馬林修飾的影響，導致其表達量被低估或高估。

創新建模方法：克服 FFPE 樣本的挑戰

為了克服 FFPE 樣本轉錄體學分析的挑戰，研究人員開發了多種創新的建模方法，這些方法旨在校正 RNA 降解和化學修飾的影響，提高數據的準確性和可靠性。

1. 基於片段長度的校正模型

這類模型的核心思想是，RNA 降解程度與片段長度密切相關。通過分析 RNA-seq 數據中不同片段長度的分佈，可以估計 RNA 的降解程度，並據此校正基因表達量的估計值。

RUVg (Remove Unwanted Variation – genes)：

RUVg 是一種常用的校正模型，它利用一組不隨實驗條件變化的“控制基因”來估計 RNA 降解的影響。RUVg 假設這些控制基因的表達量在不同樣本中應該是恆定的，因此它們表達量的變化可以歸因於技術噪音，例如 RNA 降解。通過將這些控制基因的表達量納入模型，RUVg 可以有效地去除 RNA 降解造成的偏差。

cqn (Conditional Quantile Normalization)：

cqn 是一種基於 GC 含量和基因長度的校正模型。它假設基因的 GC 含量和長度會影響其逆轉錄和 PCR 擴增的效率。通過將 GC 含量和基因長度納入模型，cqn 可以校正由於這些因素造成的偏差。

2. 基於機器學習的預測模型

這類模型利用機器學習算法，例如支持向量機 (SVM) 和神經網絡，來預測 FFPE 樣本中基因的真實表達量。這些模型通常需要使用新鮮或冷凍樣本的轉錄體數據作為訓練集，然後利用訓練好的模型來預測 FFPE 樣本中基因的表達量。

Deep learning models: 近年來，深度學習模型在 FFPE 樣本轉錄體學分析中得到了廣泛應用。深度學習模型具有強大的非線性建模能力，可以捕捉 RNA 降解和化學修飾的複雜影響。例如，一些研究人員利用卷積神經網絡 (CNN) 來分析 RNA-seq 數據，並預測基因的表達量。

3. 單細胞轉錄體學技術的應用

單細胞轉錄體學技術可以分析單個細胞的基因表達譜，這對於研究 FFPE 樣本的異質性具有重要意義。通過對 FFPE 樣本進行單細胞轉錄體學分析，可以識別不同的細胞類型，並分析它們的基因表達模式。

Spatial transcriptomics: 空間轉錄體學技術可以同時測量基因表達和空間位置信息，這對於研究 FFPE 組織樣本的空間組織結構具有重要意義。通過對 FFPE 組織樣本進行空間轉錄體學分析，可以了解不同細胞類型在組織中的分佈，以及它們之間的相互作用。

創新模型的優勢與局限

不同的創新模型各有優勢和局限。

基於片段長度校正模型：

優勢在於計算效率高，易於實施。局限在於假設 RNA 降解是影響基因表達量的唯一因素，忽略了其他可能的偏差來源。

基於機器學習的預測模型：

優勢在於可以捕捉 RNA 降解和化學修飾的複雜影響。局限在於需要大量的訓練數據，並且模型的性能高度依賴於訓練數據的品質。

單細胞轉錄體學技術：

優勢在於可以分析單個細胞的基因表達譜，揭示 FFPE 樣本的異質性。局限在於成本較高，並且需要特殊的實驗設備和分析方法。

應用前景與挑戰

創新建模方法在 FFPE 樣本轉錄體學研究中具有廣闊的應用前景。

生物標記發現：

創新建模方法可以提高 FFPE 樣本轉錄體數據的準確性和可靠性，從而幫助研究人員發現新的疾病生物標記。例如，通過分析 FFPE 腫瘤樣本的轉錄體數據，可以識別與腫瘤發生發展相關的基因，並將其作為潛在的治療靶點。

藥物開發：

創新建模方法可以幫助研究人員評估藥物的療效。通過分析接受藥物治療的 FFPE 組織樣本的轉錄體數據，可以了解藥物對基因表達的影響，並預測藥物的療效。

個性化醫療：

創新建模方法可以幫助醫生根據患者的基因表達譜制定個性化的治療方案。通過分析患者 FFPE 組織樣本的轉錄體數據，可以了解患者的疾病特徵，並選擇最適合患者的治療方案。

然而，創新建模方法在應用過程中也面臨著一些挑戰。

模型選擇：

不同的模型適用於不同的數據集和研究目的。如何選擇最適合特定研究的模型是一個重要的挑戰。

模型驗證：

如何驗證模型的準確性和可靠性是一個重要的挑戰。

數據整合：

如何將轉錄體數據與其他組學數據（例如基因組數據和蛋白質組數據）整合，以獲得更全面的生物學信息是一個重要的挑戰。

結論與研判

總體而言，創新建模方法為 FFPE 樣本轉錄體學研究帶來了革命性的進展。這些方法可以有效地校正 RNA 降解和化學修飾的影響，提高數據的準確性和可靠性，從而幫助研究人員發現新的生物標記，評估藥物的療效，並制定個性化的治療方案。雖然創新建模方法在應用過程中仍面臨一些挑戰，但隨著技術的不斷發展和完善，相信這些挑戰將會逐步得到解決。未來，創新建模方法將在生物醫學研究中發揮越來越重要的作用，為人類健康做出更大的貢獻。特別是，結合單細胞和空間轉錄體學技術，以及更先進的深度學習模型，將能更深入地理解 FFPE 樣本中的複雜生物學過程，並為疾病診斷和治療提供新的思路。

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原始資料來源: GO-AI-6號機 Date: October 6, 2025