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J-GLOBAL ID：202202275364707414   整理番号：22A1025632

肝細胞癌におけるHallmark遺伝子セットの活性変化に基づく新規予後ノモグラムおよび診断バイオマーカーの探索【JST・京大機械翻訳】

Exploration of a Novel Prognostic Nomogram and Diagnostic Biomarkers Based on the Activity Variations of Hallmark Gene Sets in Hepatocellular Carcinoma

著者 (3件)： Zhong Xiongdong (1Department of Cardiothoracic Surgery, Zhuhai People’s Hospital (Zhuhai Hospital Affiliated with Jinan University), Zhuhai, China) ,  Yu Xianchang (1Department of Cardiothoracic Surgery, Zhuhai People’s Hospital (Zhuhai Hospital Affiliated with Jinan University), Zhuhai, China) ,  Chang Hao (2Department of Protein Modification and Cancer Research, Hanyu Biomed Center Beijing, Beijing, China)
資料名： Frontiers in Oncology (Web)  (Frontiers in Oncology (Web))
巻： 12  ページ： 830362  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:腫瘍の開始と進行は,個々の遺伝子よりむしろ遺伝子セットの変化によるものであった。本研究は,肝細胞癌における遺伝子セット変異分析(GSVA)に基づく新しいバイオマーカーを同定することを目的とした。【方法】50の特徴的経路の活性を,GSVAを有する対サンプルを有する3つのマイクロアレイデータセットで記録し,そして,差異分析を,limma Rパッケージで実施した。TCGA-LIHC(n=329)とLIRI-JP(n=232)コホートにおけるConsenusclusterPlus Rパッケージによるサブタイプを決定するために,教師なしクラスタリングを行った。サブタイプ間の差次的発現遺伝子を初期変数として同定した。次に,訓練セットとしてTCGA-LIHC,検証セットとしてLIRI-JPを用いた。患者のリスクスコアを計算する6遺伝子モデルを,最小絶対収縮および選択オペレータ(LASSO)および段階的回帰分析と統合した。Kaplan-Meier(KM)と受信者動作特性(ROC)曲線を,予測性能を評価するために実行した。多変量Cox回帰分析を行い,独立予後因子を選択し,予後ノモグラムを統合した。さらに,ROC曲線と免疫組織化学を用いて,6つの遺伝子の診断値を調査した。結果:患者は,同定された異なる特徴経路に基づいて,両コホートにおいて異なる予後を有する2つのサブタイプに分離できた。6つの予後遺伝子(ASF1A,CENPA,LDHA,PSMB2,SRPRB,UCK2)をリスクスコア署名に含め,独立予後因子であることが示された。540人の患者を含むノモグラムを,さらに統合し,十分に較正した。5つのコホートにおけるROC分析および固形組織における免疫組織化学実験は,CENPAおよびUCK2が,高いおよび頑健な診断値を示したことを示した。結論:この研究は,肝細胞癌における有望な予後ノモグラムと診断バイオマーカーを検討した。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 ,  回帰分析 ,  オペレータ ,  *遺伝子 ,  *予後 ,  母集団 ,  *肝細胞癌 ,  *バイオマーカー ,  免疫組織化学 ,  DNAマイクロアレイ
準シソーラス用語： ROC曲線 ,  予後因子 ,  リスクスコア ,  差次的遺伝子発現 ,  多変量 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 予後 ,  診断 ,  GSVA ,  ノモグラム ,  肝細胞癌

分類 (3件)： 分子・遺伝情報処理  (JE15040B) ,  遺伝子発現  (EC02040Q) ,  消化器の腫よう  (GH04000D)

引用文献 (41件)：

• Tang A, Hallouch O, Chernyak V, Kamaya A, Sirlin CB. Epidemiology of Hepatocellular Carcinoma: Target Population for Surveillance and Diagnosis. Abdom Radiol (NY) (2018) 43(1):13-25. doi: doi: 10.1007/s00261-017-1209-1
• Siegel RL, Miller KD, Jemal A. Cancer Statistics, 2019. CA Cancer J Clin (2019) 69(1):7-34. doi: doi: 10.3322/caac.21551
• Cronin KA, Lake AJ, Scott S, Sherman RL, Noone AM, Howlader N, et al. Annual Report to the Nation on the Status of Cancer, Part I: National Cancer Statistics. Cancer (2018) 124(13):2785-800. doi: doi: 10.1002/cncr.31551
• Grzadkowski MR, Sendorek DH, P’ng C, Huang V, Boutros PC. A Comparative Study of Survival Models for Breast Cancer Prognostication Revisited: The Benefits of Multi-Gene DEGs. BMC Bioinf (2018) 19(1):400. doi: doi: 10.1186/s12859-018-2430-9
• Naoi Y, Noguchi S. Multi-Gene Classifiers for Prediction of Recurrence in Breast Cancer Patients. Breast Cancer (2016) 23(1):12-8. doi: doi: 10.1007/s12282-015-0596-9

タイトルに関連する用語 (8件)： 肝細胞癌 ,  遺伝子 ,  活性 ,  予後 ,  ノモグラム ,  診断 ,  バイオマーカー ,  探索