BACKGROUND Epigenetic alterations are involved in most cancers, but its application in cancer diagnosis is still limited. More practical and intuitive methods to detect the aberrant expressions from clinical samples using highly sensitive biomarkers are needed. In this study, we developed a novel approach in identifying, visualizing, and quantifying the biallelic and multiallelic expressions of an imprinted gene panel associated with cancer status. We evaluated the normal and aberrant expressions measured using the imprinted gene panel to formulate diagnostic models which could accurately distinguish the imprinting differences of normal and benign cases from cancerous tissues for each of the ten cancer types. RESULTS The Quantitative Chromogenic Imprinted Gene In Situ Hybridization (QCIGISH) method developed from a 1013-case study which provides a visual and quantitative analysis of non-coding RNA allelic expressions identified the guanine nucleotide-binding protein, alpha-stimulating complex locus (GNAS), growth factor receptor-bound protein (GRB10), and small nuclear ribonucleoprotein polypeptide N (SNRPN) out of five tested imprinted genes as efficient epigenetic biomarkers for the early-stage detection of ten cancer types. A binary algorithm developed for cancer diagnosis showed that elevated biallelic expression (BAE), multiallelic expression (MAE), and total expression (TE) measurements for the imprinted gene panel were associated with cell carcinogenesis, with the formulated diagnostic models achieving consistently high sensitivities (91-98%) and specificities (86-98%) across the different cancer types. CONCLUSIONS The QCIGISH method provides an innovative way to visually assess and quantitatively analyze individual cells for cancer potential extending from hyperplasia and dysplasia until carcinoma in situ and invasion, which effectively supplements standard clinical cytologic and histopathologic diagnosis for early cancer detection. In addition, the diagnostic models developed from the BAE, MAE, and TE measurements of the imprinted gene panel GNAS, GRB10, and SNRPN could provide important predictive information which are useful in early-stage cancer detection and personalized cancer management.

中文翻译：

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新型可视化定量表观遗传印迹基因生物标记物可诊断十种癌症类型的恶性肿瘤。

背景技术表观遗传学改变涉及大多数癌症，但是其在癌症诊断中的应用仍然受到限制。需要使用高度敏感的生物标记物从临床样品中检测异常表达的更实用和直观的方法。在这项研究中，我们开发了一种新颖的方法来鉴定，可视化和量化与癌症状态相关的印迹基因组的双等位基因和多等位基因表达。我们评估了使用印记基因组测量的正常和异常表达，以制定诊断模型，可以准确区分正常和良性病例与十种癌症类型的癌组织的印记差异。结果定量发色印迹基因原位杂交（QCIGISH）方法是从1013个案例研究中开发的，该方法可对非编码RNA等位基因表达进行可视化和定量分析，从而确定了鸟嘌呤核苷酸结合蛋白，α刺激复杂基因座（GNAS）。 ，五个测试的印迹基因中的，，生长因子受体结合蛋白（GRB10）和小核核糖核蛋白多肽N（SNRPN）作为有效的表观遗传生物标记物，用于十种癌症类型的早期检测。针对癌症诊断开发的二进制算法表明，印迹基因组的双等位基因表达（BAE），多等位基因表达（MAE）和总表达（TE）升高与细胞癌变有关，所建立的诊断模型在不同类型的癌症中始终具有较高的敏感性（91-98％）和特异性（86-98％）。结论QCIGISH方法提供了一种新颖的方法，可以直观地评估和定量分析单个细胞是否存在从增生和增生直至原位癌和浸润癌的潜在癌变，从而有效地补充了标准的临床细胞学和组织病理学诊断，可用于早期癌症检测。此外，由BAE，MAE和TE测量得出的诊断模型可用于印记基因组GNAS，GRB10和SNRPN，可提供重要的预测信息，这些信息可用于早期癌症检测和个性化癌症管理。结论QCIGISH方法提供了一种新颖的方法，可以直观地评估和定量分析单个细胞是否存在从增生和增生直至原位癌和浸润癌的潜在癌变，从而有效地补充了标准的临床细胞学和组织病理学诊断，可用于早期癌症检测。此外，由BAE，MAE和TE测量得出的诊断模型可用于印记基因组GNAS，GRB10和SNRPN，可提供重要的预测信息，这些信息可用于早期癌症检测和个性化癌症管理。结论QCIGISH方法提供了一种新颖的方法，可以直观地评估和定量分析单个细胞是否存在从增生和增生直至原位癌和浸润癌的潜在癌变，从而有效地补充了标准的临床细胞学和组织病理学诊断，可用于早期癌症检测。此外，由BAE，MAE和TE测量得出的诊断模型可用于印记基因组GNAS，GRB10和SNRPN，可提供重要的预测信息，这些信息可用于早期癌症检测和个性化癌症管理。可有效补充标准的临床细胞学和组织病理学诊断，以进行早期癌症检测。此外，由BAE，MAE和TE测量得出的诊断模型可用于印记基因组GNAS，GRB10和SNRPN，可提供重要的预测信息，这些信息可用于早期癌症检测和个性化癌症管理。可有效补充标准的临床细胞学和组织病理学诊断，以进行早期癌症检测。此外，由BAE，MAE和TE测量得出的诊断模型可用于印记基因组GNAS，GRB10和SNRPN，可提供重要的预测信息，这些信息可用于早期癌症检测和个性化癌症管理。