目前，癌症基因组图谱计划（The Cancer Genome Atlas，TCGA）的研究人员得出结论：小分子非编码RNA（small non-coding RNAs，sncRNAs）可以用来预测一个人是否患有乳腺癌。这项研究成果发表在2014年2月17日的国际知名杂志《EMBO reports》上，表明特定类型的非编码RNA的水平差异，可以用来区分癌组织和非癌组织，还可以把癌症患者分成具有不同生存结果的亚组。

　　sncRNAs是细胞内不产生蛋白质、但具有其它重要功能的RNA分子。本研究的共同第一作者、加拿大西蒙弗雷泽大学和不列颠哥伦比亚大学的教授、BC癌症机构（BC Cancer Agency）的杰出科学家Steven Jones解释说：“多年来，靠近转录起始位点的sncRNAs因其明显的无序分布，及其与已知功能或疾病之间的相关性，一直被视为‘转录噪音（transc**tional noise）’。通过利用一种计算机方法来分析小RNA序列信息，我们可以滤过这些‘噪音’，找到临床上有用的信息。我们的实验数据表明，位于蛋白编码基因第一外显子中的sncRNAs，其表达水平上的全基因组变化与乳腺癌有关联。”

　　这些科学家，能够将健康人和乳腺癌患者（在这个例子中是乳腺浸润性癌）基因转录起始位点附近发现的很多不同的sncRNAs区分开来。他们将这些RNA分子定位到DNA序列上的特定位置，并寻找强烈表达的非编码RNA与患者（从他们身上分离组织样本）疾病状态之间的相关性。然后，研究人员检测了“是否能够用他们可识别的基因组位置中的小RNA的表达，来预测另外一组已知患乳腺癌患者的分离组织样本中存在病变”。这个检测有效地预测了新样本组中的正确疾病状态。本文的共同第一作者Athanasios Zovoilis说：“对癌症状态的预测潜力，仅限于基因转录起始位点附近发现的许多sncRNA的一小部分。更重要的是，这些RNA位置富含CpG岛（CpG islands）。”CpG岛是包含高频率胞嘧啶和鸟嘌呤的基因组区域。这些RNA存在于这些岛中，可能影响它们参与DNA甲基化过程及疾病的发生，但是还需要进一步的实验来探索和证明这种关联性。

　　Jones指出：“这是第一次表明，基因转录起始位点附近的sncRNA与疾病有关。当然，还需要进一步的研究工作，但根据我们的数据，我们认为这些sncRNA具有作为一种癌症预测工具的相当大的诊断潜力。此外，这些sncRNA可以帮助我们在表观遗传学水平上更好地理解肿瘤发生的机制，并可产生利用sncRNA的新药。”研究人员还指出，这类sncRNA，可能对预测其它类型癌症或疾病的存在也非常有用。

　　现在，癌症基因组图谱计划产生的数据，可让我们更容易获得大量患病组织和正常组织的序列信息，使这样的研究工作得以进行。目前，癌症基因组图谱计划是现有最大的sncRNA资源之一。