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阴性的实验结果,用好了也是阳性结果,还能让专家和审稿人觉得严谨……

猫头鹰教室  · 公众号  ·  · 2025-04-10 09:05

正文

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解放军总医院《 JCI 》研究:聚焦膀胱癌免疫逃逸机制,层层递进揭示天冬氨酸代谢的关键作用 的文章介绍中,不晓得大家留意没有,在研究结果中并不是所有的数据都是阳性的,而是阴性结果与阳性结果一起说。 俗话说,外行看热闹,内行看门道。 我们就从阴性结果的角度,抛砖引玉,讨论一下其中的 门道

先看看文章中提到的阴性结果,第一个部分在这里:

研究团队首先在体外敲低了膀胱癌细胞中的ASNS基因, 发现其对细胞增殖和迁移能力并无明显影响 。这一结果提示研究团队, ASNS 可能在肿瘤细胞的其他功能中发挥作用,而非直接参与细胞增殖。”和“ 为了进一步探索 ASNS 的功能,研究团队在 免疫缺陷小鼠和免疫正常小鼠中分别进行了 ASNS 敲低的肿瘤细胞移植实验 。结果显示, 在免疫缺陷小鼠中, ASNS 的敲低对肿瘤生长没有影响,但在免疫正常小鼠中, ASNS 敲低显著抑制了肿瘤生长。 这一结果表明, ASNS 的功能可能依赖于完整的免疫系统。

简单来说, ASNS 基因并 不直接影响肿瘤细胞增殖 阴性结果 ),但 还是通过 CD8+T 免疫细胞间接发挥了功能 ,机制是通过天冬氨酸代谢 -RIG-I 最终影响 IFN-I 信号通路和 CD8+T 细胞浸润( 阳性结果 )。

这里还有一个细节:“ 研究团队通过流式细胞术分析了 ASNS 敲低肿瘤中的免疫细胞浸润情况,发现 CD8+ T 细胞的浸润显著增加, 而其他免疫细胞如 CD4+ T 细胞和 NK 细胞并无明显变化。

这个结果 不仅回答了 ASNS 基因影响 CD8+T 细胞的浸润 ,还回答了另外一个问题: 为什么不选其它的免疫细胞(如 CD4+T 细胞和 NK 细胞)? 所以,如果要让文章或者基金中的表述更严谨,从而解决审稿人或者评审专家的顾虑,“ 不仅说为什么选择 A ,还要说为什么不选 B ”,这样会不会更好一些?

到这里我们再想一下这个问题: 当我们的实验结果发现 ASNS 基因并不直接影响肿瘤细胞增殖的时候,会怎么办?

我想很多人会做这两个选择吧: a 是换个基因做,就不做 ASNS 了; b 适当的“修饰”一下,变成阳性结果,对吧? 但是, 如果文章中的结果都是符合预期的阳性结果,是不是太“幸运”了呢?

文章中,还有一个地方:“ 为了进一步探索 ASNS 如何调节 IFN-I 信号通路, 研究团队发现 ASNS 敲低显著增强了 RIG-I 的蛋白表达, 但并不影响其 mRNA 水平

这里的阴性结果是: ASNS 敲低并不影响其 mRNA 水平 ;阳性结果是: ASNS 敲低显著增强了 RIG-I 的蛋白表达。

既然是阴性结果,那这个描述有什么意义呢? 这是用来确定后续机制探索往哪个方向做的 我们看中心法则:

不考虑从 RNA DNA 的逆转录过程, DNA RNA 再到蛋白的过程就像一条从上到下的河流,现在我们知道这条河流被污染了 RIG-I 蛋白表达下降了 ),那污染点(调控节点)在哪里呢?

那就取样检测,蛋白和 RNA 就是两个取样(检查)点: 因为 RNA 在上游,所以如果 RNA 这个点都被污染了(表达改变了),那下游蛋白其实就可以先不看了 (后续大概率改变,但是也不排除“污染被清理 的情况);

但是如果 RNA 这里还没污染(表达无改变),但是蛋白这里污染(表达改变)了 ,那要首先考虑的是不是 RNA 到蛋白的翻译( translation )过程 ?所以我们就能理解“为什么 RNA 没变化,蛋白有变化的时候”, 很多团队做翻译机制的调控了 ,比如“ ASNS 基因通过天冬氨酸代谢调控 RIG-I mRNA 的翻译效率,从而使得 RIG-I 蛋白被翻译的更少 ”,这样其实也能解释 RIG-I mRNA 无改变,但是 RIG-I 蛋白降低的现象。

当然,这项研究做的是蛋白翻译后修饰水平,即 RIG-I 蛋白的泛素化降解,这是另外一个角度。

最后我们简单总结一下:

1. 科研有风险,阴性结果比较常见:

一般来说,一个基因很少能全面的影响细胞的各个表型和作用 ,如果对凋亡影响 10 分,对增殖、侵袭和迁移可能只有 3 4 分甚至没有显著影响,这种情况才是大部分基因对细胞影响的常态。

最重要的原因是: 对于一个存在“反馈、冗余、缓冲、纠错等复杂机制”的系统来说,如果干预一个基因就能有多个方面很明显的表型变化,一是进化的漏洞,二是这样的基因早就发现和报道了

另外, 如果一个基因如果既影响增殖和凋亡,又影响侵袭和迁移,后续一个铁死亡的现象如何解释这么多表型变化背后的机制呢? 其实, A 基因“主要影响一个表型,其它表型并不是那么明显”这才真实,对吧?

2. 阴性结果也可以作为阳性结果用:

比如看到现象后有 3 个可能的原因, 但是阴性结果把 2 种可能性排除了,那就做剩下的唯一1种可能性了,对这唯一的可能性来说,这个阴性结果就是阳性结果。

今天内容就到这里了。


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