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題目既然提到了基因敲除，那么先給大家科普下最新的基因敲除技術：
什么是CRISPR-Cas9？
CRISPR-Cas9是細菌進行自我保護對抗病毒的系統，也是反擊攻擊者的基因武器，后來為我們聰明的人類所用成為第三代基因編輯技術。
CRISPR-Cas9有I型、II型和III型三種不同的類型，其行使功能共分為3個階段
獲取新的間隔序列
首先掃描入侵的核酸的潛在PAM（protospacer adjacent motifs）來明確原間隔序列，接著切割新的介個序列并在5‘端合成重復序列，最后將重復序列-間隔序列插入靠近CRISPR導向序列的重復區間內
CRISPR基因座的表達
在外源遺傳物質的誘導下，CRISPR基因座轉錄crRNA（CRISPR RNA）并且加工成熟。
干擾外源遺傳物質
最后crRNA與特異Cas蛋白形成核糖核蛋白復合物，在復合物與靶標位點配對之后摧毀外源的遺傳物質。
圖 1
但是基因敲除的價格是非常貴的，一個小鼠的基因敲除價格達到上萬元，可以說對于科研經費不充足的老師來說是很不友好的。
其實現在有很多開源的基因敲除數據庫，我們完全可以利用里面的數據做我們感興趣的研究，成本低、數據量大、隨取隨用，非常方便。
那么老師們可能會面臨一個問題，有了數據，怎么用？今天小編為大家分享的這篇文章就是基于基因敲除的數據分析急性髓系白血病(Acute myeloid leukemia, AML)的臨床預后，基因敲除與生物信息分析的完美結合，也成就了這邊高分文章。
下面我們具體來看一下這篇文章
2022年7月25日發表于 Clinical cancer research IF 13.801
研究背景
急性髓系白血病(Acute myeloid leukemia, AML)是具有高度遺傳性和臨床異質性的惡性血液病，其特點是未成熟髓系前體在骨髓(bone marrow, BM)和其他組織中積累。盡管急性髓性白血病的治療有了改進，但常見的化療效果差和高復發率，全球5年生存率仍明顯較低，約為30%。因此發現參與發病機制和耐藥相關的基因是改善臨床效果的現實需要。
目前，AML風險分層依賴于基因突變和細胞遺傳學改變的基因檢測。然而，基因組數據和臨床篩查對于風險分層作用卻非常小，這凸顯了改善患者風險分層的必要性。白血病干細胞（LSCs）的持續存在并不能完全解釋白血病的耐藥和復發，化療后產生的白血病再生細胞與治療性LSCs相比呈現出明顯的分子特征。患者的“fitness”在AML患者一線治療決策中起主要作用，如果患者為“fit”則接受密集型強化化療。因此，“fitness”基因的干擾導致細胞的增殖缺陷，具有潛在的預后價值。
研究內容
全面分析了1000多個體內和體外的全基因組CRISPR-Cas9數據，篩選和系統地識別AML特異性“fitness”基因，這些基因的失活會損害患者的生存和AML細胞的增殖；
進一步開發并驗證了一種新型的AML 16基因”fitness”評分（AFG16），該評分在2300多名患者中具有高度的預后；
研究了與AFG16相關的突變情況和生物學特征，證明了該評分在預測化療和靶向藥物治療反應方面的能力；
研究結果
1、對全基因組CRISPR-Cas9敲除篩選分析確定一個最佳的16基因（AFG16）預后標志
分析了體外CRISPR-Cas9篩選數據集，并通過比較26個AML細胞系和1028個其他癌癥類型的細胞系的數據，確定了AML細胞生存特異性所需的基因。與14個AML細胞系和體內篩選hoxa9驅動的髓系白血病模型交叉得到280個基因。在這項研究中，我們將AFG定義為敲除減少的任何基因。在HOVON dataset進行回歸分析研究AFG與患者的生存關系，得到最佳的16基因signature。
2、AFG16評分顯示了跨數據集的穩健性
綜合評估了來自三個微陣列平臺和Illumina RNA-seq平臺的五個獨立AML隊列(共1570例患者)中AFG16評分與患者生存期的相關性。
3、AFG16得分高于其他基于基因表達的signature
在不同的數據集中將AFG16得分與另外3個基因表達signature進行比較，結果表明AFG16評分是獨立于其他已發表的基于基因表達的signture，并能作為AML生存的可靠預后預測因素。
4、AFG16不同分組間患者基因組異常分析
分析AFG16得分高低組間的體細胞突變和臨床信息，發現7個分子標記物出現的頻率有顯著差異（下圖 B）。生存分析結果顯示TP53突變、復雜的核型與不良預后顯著相關，而CBFB/MYH11融合作為單因素提示臨床預后相對較好。
接下來，在最新的歐洲白血病網2017（ELN2017）分類中評估了AFG16評分的預后價值。多變量回歸分析顯示AFG16評分獨立于患者年齡、性別、WBC計數和ELN2017分類（下表）。通過將AFG16signature納入ELN2017，產生了三個新的風險群體（下圖 F），完善的風險方案有助于改善AML患者的風險分類。
這些結果表明AFG16評分增強ELN2017分類方案的預后能力。
AFG16評分具有臨床適用性
對真實世界的157名患者的de novo RNA-seq和高深度靶向基因測序的結果進行分析，與基于公共轉錄組數據集的研究結果一致，AFG16高分患者的OS明顯低于AFG16低分患者。還比較了在真實世界隊列中AFG16high和AFG16low患者的突變景觀。與ELN2017的相關性分析中，高AFG16評分與ELN2017不良風險相關。將AFG16 signature引入ELN2017分類方案顯著改善了AML患者的風險分類。
這些結果表明AFG16評分在臨床上具有很強的預后意義和廣泛的適用性。
AFG16評分可提高AML化療耐藥的預測
接下來評估了AFG16評分預測治療耐藥的能力，耐藥被定義為在初始誘導化療后未能達到形態學CR。納入常用臨床參數和細胞遺傳風險的多因素回歸模型，加入AFG16評分因素的模型顯著提高了預測能力（下圖 AB）并且AFG16評分在兩個隊列的多變量回歸模型中是最顯著的協變量（下圖 CD）。
這些結果表明AFG16評分可輔助預測AML患者化療耐藥性。
7、AFG16評分為AML提供了有前景的治療策略
捕獲了特定的轉錄組特性
考慮到AFG16高分與誘導化療較低的CR率以及較差的患者結局之間的顯著相關性，文章進一步研究了AFG16高分患者是否可以從化療之外的其他治療策略中受益。分析AML患者對奎哌替尼、L86-8275、SNS-032治療的反應，結果顯示FLT-ITD突變的AML患者對奎哌替尼更加敏感， L86-8275、SNS-032藥物對AFG16高的患者具有更強的抑制作用并通過基因差異表達和富集分析進行驗證。
綜上所述，這些發現表明AFG16評分可用于促進更合理地使用強效候選藥物，如L86-8275和SNS-032。
總結
文章構建了AFG16評分系統，并進行不同數據集評分系統的穩健性分析、與其他評分系統的比較進行AFG16評分系統有效性的分析，同時通過真實數據說明AFG16評分系統改善了AML患者的風險分類，最后證明AFG16可輔助臨床進行藥物的篩選。與常見的構建評分模型相比，本文對構建的評分系統的驗證更加全面并且結合了真實世界的數據。
文章研究的是急性髓系白血病(Acute myeloid leukemia, AML)，在其他癌型也可以做這種方向嘗試哦~心動的小伙伴趕緊來吧~
