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哈佛医学院儿童医院与麻省理工学院的研究人员近日揭示了基因调控网络（Gene Regulatory Network, GRN）的新机制，首次分析了基因表达谱稳定表达的来源。这一研究成果发表在《Experimental Biology and Medicine》杂志上，为理解癌症等疾病的分子机制提供了重要线索。

文章的通讯作者是哈佛医学院华裔学者黄岁（Sui Huang），其他研究人员包括Yuchun Guo、Ying Feng和Niraj S. Trivedi。过去十年来，研究人员一直试图通过DNA微阵列技术分析病人组织切片中数千个基因的表达，以了解癌症的分子机制。每个基因的转录水平共同构成基因表达谱，类似于包含数万个字符的条形码。然而，生物学家更关心的是：这些特殊的基因表达谱从何而来？细胞如何可靠地编码这些复杂的条形码，以区分不同的细胞类型和癌症状态？

在这项研究中，黄岁团队首次分析了基因表达谱稳定表达的来源，并发现基因调控网络中存在着一种“美杜莎结构”（Medusa structure）。该结构由核心转录因子（Transcription Factors, TFs）网络构成，类似于美杜莎的头，控制着周边被调节的基因（即美杜莎的肢体）。人类基因组中约有2000个转录因子，它们相互调节形成核心网络，并控制非转录因子基因（如骨架蛋白和代谢酶）的表达。因此，整个基因表达谱的构型由核心网络决定。

研究人员利用肺癌病人组织的基因表达谱验证了这一模型。他们发现，仅需数百个转录因子基因（而非整个微阵列中的近万个基因）即可根据肿瘤类型对病人样本进行准确分类。这些转录因子的诊断效果优于全基因组表达谱。相反，代谢基因（代表美杜莎的肢体）对分类几乎没有贡献。有趣的是，微小RNA（miRNA）在分类中表现甚至优于转录因子。miRNA是一类不编码蛋白质的调控RNA，通过互补配对干扰靶mRNA的翻译。研究人员认为，miRNA的作用类似于网络中的“布尔函数运河化”（Boolean function canalization），这一概念由Stuart Kauffman在1970年代提出。miRNA通过作用于转录后阶段，抑制了网络中的混乱动态，使网络产生多重稳定的基因表达状态（即吸引子状态）。这些稳定状态是多种细胞类型和肿瘤细胞的基础，因为不同状态的细胞具有不同的基因表达轮廓。值得注意的是，miRNA在多细胞生物出现之前就已演化，并与基因调控网络的复杂化同步。

这项研究有助于深入理解基因表达谱的形成机制以及相关网络的相互作用，为癌症诊断和治疗提供了新的视角。