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J-GLOBAL ID：202202225810049521   整理番号：22A1025319

低悪性度神経膠腫に対する低酸素遺伝子の加重相関ネットワーク分析に基づく放射線感受性予測モデル【JST・京大機械翻訳】

A Radiosensitivity Prediction Model Developed Based on Weighted Correlation Network Analysis of Hypoxia Genes for Lower-Grade Glioma

著者 (11件)： Du Zixuan (1Department of Biostatistics and Jiangsu Key Laboratory of Preventive and Translational Medicine for Geriatric Diseases, School of Public Health, Medical College of Soochow University, Suzhou, China) ,  Du Zixuan (2Suzhou Key Laboratory of Medical Biotechnology, Suzhou Vocational Health College, Suzhou, China) ,  Liu Hanshan (3Department of Medical Oncology, Jiangsu Provincial Corps Hospital, Chinese People’s Armed Police Forces, Yangzhou City, China) ,  Bai Lu (1Department of Biostatistics and Jiangsu Key Laboratory of Preventive and Translational Medicine for Geriatric Diseases, School of Public Health, Medical College of Soochow University, Suzhou, China) ,  Bai Lu (2Suzhou Key Laboratory of Medical Biotechnology, Suzhou Vocational Health College, Suzhou, China) ,  Yan Derui (1Department of Biostatistics and Jiangsu Key Laboratory of Preventive and Translational Medicine for Geriatric Diseases, School of Public Health, Medical College of Soochow University, Suzhou, China) ,  Li Huijun (1Department of Biostatistics and Jiangsu Key Laboratory of Preventive and Translational Medicine for Geriatric Diseases, School of Public Health, Medical College of Soochow University, Suzhou, China) ,  Peng Sun (4Department of Otolaryngology, The First Affiliated Hospital of Soochow University, Suzhou, China) ,  Cao JianPing (5School of Radiation Medicine and Protection and Collaborative Innovation Center of Radiation Medicine of Jiangsu Higher Education Institutions, Soochow University, Suzhou, China) ,  Liu Song-Bai (2Suzhou Key Laboratory of Medical Biotechnology, Suzhou Vocational Health College, Suzhou, China) ,  Tang Zaixiang (1Department of Biostatistics and Jiangsu Key Laboratory of Preventive and Translational Medicine for Geriatric Diseases, School of Public Health, Medical College of Soochow University, Suzhou, China)
資料名： Frontiers in Oncology (Web)  (Frontiers in Oncology (Web))
巻： 12  ページ： 757686  発行年： 2022年 
JST資料番号： U7089A  ISSN： 2234-943X  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： スイス (CHE)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 背景と目的:低酸素は固形腫瘍の物理的微小環境の基本的特徴の一つである。放射線療法と低酸素の間の関係は複雑である。しかし,低酸素遺伝子に基づく放射線感受性予測モデルはない。加重相関ネットワーク解析(WGCNA)と最小絶対収縮と選択オペレータ(Lasso)を用いて,低グレード神経膠腫(LGG)の低酸素遺伝子に基づいて開発された放射線感受性予測モデルの構築を試みた。方法:本研究では,放射線療法関連モジュール遺伝子をWGCNA後に選択した。次に,放射線療法を受けた患者における遺伝子を選択するためにLassoを実施した。最後に,12遺伝子(AGK,ETV4,PARD6A,PTP4A2,RIOK3,SIGMAR1,SLC34A2,SMURF1,STK33,TCEAL1,TFPI,およびUROS)をモデルに含めた。放射線感受性関連リスクスコアモデルを放射線療法を受けた患者における癌ゲノムアトラス(TCGA)データセットの全体率に基づいて確立した。モデルをTCGAデータセットと2つの中国のGlioma Genome Atlas(CGGA)データセットで検証した。LGG患者の全生存を予測する新しいノモグラムを開発した。結果:低酸素遺伝子に基づく放射線感受性関連リスクスコアモデルを開発した。放射線感受性関連リスクスコアは,独立した予後指標として役立った。この放射線感受性関連リスクスコアモデルは予後予測能力を有した。さらに,年齢および腫瘍グレードとリスクスコアを統合するノモグラムは,1年,3年および5年生存率を予測するために,より良好に機能するために確立された。結論:患者生存率を予測し,LGGの個別化治療を達成するために,臨床医と研究者により使用できる放射線感受性予測モデルを開発し,検証した。Copyright 2022 The Author(s) All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： ノモグラム ,  オペレータ ,  *遺伝子 ,  腫瘍 ,  *放射線感受性 ,  放射線療法 ,  *酸素欠乏 ,  生存率 ,  固形腫瘍 ,  *予測モデル ,  個別化医療
準シソーラス用語： 5年生存率 ,  臨床医 ,  微小環境 ,  リスクスコア , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 低悪性度神経膠腫 ,  放射線感受性予測モデル ,  放射線感受性 ,  ラッソ ,  WGCNA

分類 (2件)： 腫ようの放射線療法  (GE03034K) ,  腫ようの化学・生化学・病理学  (GE02030N)

引用文献 (44件)：

• Cancer Genome Atlas Research NetwrokBrat DJ, Verhaak RG, Aldape KD, Yung WK, Salama SR, et al. Comprehensive, Integrative Genomic Analysis of Diffuse Lower-Grade Gliomas. N Engl J Med (2015) 372(26):2481-98. doi: doi: 10.1056/NEJMoa1402121
• Wesseling P, Capper D. WHO 2016 Classification of Gliomas. Neuropathol Appl Neurobiol (2018) 44(2):139-50. doi: doi: 10.1111/nan.12432
• Wang TJC, Mehta MP. Low-Grade Glioma Radiotherapy Treatment and Trials. Neurosurg Clin N Am (2019) 30(1):111-8. doi: doi: 10.1016/j.nec.2018.08.008
• Nunna RS, Khalid S, Ryoo JS, Sethi A, Byrne RW, Mehta AI. Radiotherapy in Adult Low-Grade Glioma: Nationwide Trends in Treatment and Outcomes. Clin Transl Oncol (2021) 23(3):628-37. doi: doi: 10.1007/s12094-020-02458-9
• Augustin RC, Delgoffe GM, Najjar YG. Characteristics of the Tumor Microenvironment That Influence Immune Cell Functions: Hypoxia, Oxidative Stress, Metabolic Alterations. Cancers (Basel) (2020) 12(12):3802. doi: doi: 10.3390/cancers12123802

タイトルに関連する用語 (8件)： 低悪性度神経膠腫 ,  低酸素 ,  遺伝子 ,  加重 ,  相関 ,  ネットワーク分析 ,  放射線感受性 ,  予測モデル