Abstract

Fundo

O cancro do pulmão continua a ser a principal causa de mortes relacionadas ao câncer em todo o mundo. A taxa de recorrência varia de 35-50% entre os não-pequenas pacientes com câncer de pulmão de células em fase inicial. Até o momento, não há nenhum gene assinatura prognóstico totalmente validado e aplicado clinicamente para o tratamento personalizado.

Metodologia /Principais Achados

A partir de perfis de expressão de mRNA do genoma gerados em 256 doentes com adenocarcinoma do pulmão, um assinatura de 12 genes foi identificado usando métodos de seleção de genes combinatória, e um algoritmo de classificação de risco foi desenvolvido com o

Naïve Bayes

. O modelo de 12 gene gera estratificação dos pacientes significativa na formação de coorte HLM UM (

n

= 256; log-rank

P

= 6.96e-7) e dois conjuntos de validação independentes, MSK (

n

= 104; log-rank

P

= 9.88e-4) e DFCI (

n

= 82; log-rank

P

= 2.57e-4), analisa usando Kaplan-Meier. Esta assinatura gene também estratifica a fase I e IB do pulmão pacientes de adenocarcinoma em dois grupos de sobrevivência distintas (log-rank

P Art 0,04). O escore de risco de 12 gene é mais significativa (taxa de risco = 4,19 CI, 95%: [2.08, 8.46]) do que outros fatores clínicos comumente utilizados, exceto estágio do tumor (III vs. I) em Cox multivariada. O modelo de 12 gene é mais preciso do que as assinaturas do gene do cancro do pulmão previamente publicados sobre os mesmos conjuntos de dados. Além disso, esta assinatura é capaz de predizer chemoresistance /quimio-sensibilidade a cisplatina, carboplatina, Paclitaxel, Etoposido, Erlotinib e Gefitinib em NCI-60 linhas celulares de cancro (

P Art 0,017). Os identificados 12 genes exibem interações com curadoria com as principais marcas de sinalização câncer de pulmão em análise de caminho funcional. Os padrões de expressão dos genes de assinatura foram confirmados em análises de RT-PCR de amostras de tumor independentes.

Conclusões /Significado

Os resultados demonstram a utilidade clínica da assinatura gene identificado na categorização prognóstico. Com este algoritmo escore de risco de 12 genes, os pacientes em fase inicial com alto risco de recorrência do tumor pôde ser identificado por quimioterapia adjuvante; Considerando a fase I e II pacientes de baixo risco poderiam ser poupados dos efeitos colaterais tóxicos de drogas quimioterápicas

Citation:. Wan Y-W, Sabbagh E, Raese R, Qian Y, Luo D, Denvir J, et al. (2010) Híbridos modelos identificados uma assinatura de 12 Gene para Lung Cancer Prognóstico e Chemoresponse Prediction. PLoS ONE 5 (8): e12222. doi: 10.1371 /journal.pone.0012222

editor: Jörg Hoheisel, Deutsches Krebsforschungszentrum, Alemanha