Abstract

Fundo

Relatórios recentes indicam que

in vitro

telas de drogas combinadas com perfis de expressão gênica (GEP) de linhas celulares de cancro pode gerar assinaturas informativos prever o clínico resultado de quimioterapia. No mieloma múltiplo (MM) uma série de novas drogas têm sido introduzidas e agora desafiar terapêutica convencional, incluindo melfalano alta dose. Por conseguinte, a geração de assinaturas preditivos de resposta ao melfalano pode ter um impacto clínico. A hipótese é que as telas melfalano e PGEs de linhas celulares de cancro de células B, combinadas com estatística multivariada pode fornecer informações clínicas preditiva.

Materiais e Métodos

Microarray base PGEs e uma tela de inibição do crescimento de melfalano 59 linhas celulares de cancro foram transferidos da base de dados do National Cancer Institute. dados equivalentes foram gerados por 18 linhas celulares de cancro de células B. análises discriminantes lineares (LDA), esparsas mínimos quadrados parciais (LPS) e comparações de pares de dados de linhas celulares foram usados ​​para construir assinaturas de resistência de ambos os painéis de linhas celulares. Um índice de resistência melfalano foi definido e previsto para cada paciente MM em um conjunto de dados clínicos disponíveis publicamente definidas e avaliadas retrospectivamente por Cox riscos proporcionais e análise de sobrevivência de Kaplan-Meier.

principais conclusões

Ambos linha celular painéis bom desempenho no que diz respeito à validação interna da abordagem SPLS mas apenas o painel de células B foi capaz de prever um risco significativamente maior de recorrência e morte com o aumento do índice de resistência nos conjuntos de dados clínicos. As linhas de células mais sensíveis e resistentes, MOLP-2 e RPMI-8226 LR5, respectivamente, tiveram alta alavancagem, o que sugere os seus genes diferencialmente expressos de possuir importante valor preditivo.

Conclusão

A presente estudo apresenta um índice de resistência melfalano gerado pela análise de um painel de células B de linhas celulares de cancro. No entanto, o índice de resistência precisa ser funcionalmente validado e correlacionada com biomarcadores MM conhecidos em conjuntos de dados independentes, a fim de compreender melhor o mecanismo subjacente à preparação para a resistência melfalano

Citation:. Boegsted M, Holst JM, Fogd K , Falgreen S, S Sorensen, Schmitz A, et al. (2011) Geração de um melfalano Índice de Resistência Predictive pela tela de drogas de linhas celulares de cancro B-Cell. PLoS ONE 6 (4): e19322. doi: 10.1371 /journal.pone.0019322

editor: Venugopalan Cheriyath, Cleveland Clinic, Estados Unidos da América

Recebido: 02 de julho de 2010; Aceito: 01 de abril de 2011; Publicação: 29 de abril de 2011

Direitos de autor: © 2011 Boegsted et al. Este é um artigo de acesso aberto distribuído sob os termos da Licença Creative Commons Attribution, que permite uso irrestrito, distribuição e reprodução em qualquer meio, desde que o autor original ea fonte sejam creditados

Financiamento:. A pesquisa é suportado por MSCNET, um programa de translação estudar as células-tronco cancerosas em mieloma múltiplo apoiado pelo 6.º PQ da UE, e Chepre, um programa estudando quimio-sensibilidade no linfoma maligno de assinaturas genômicas apoiado pela Agência dinamarquesa para Ciência, Tecnologia e Inovação, bem como Det Obelske Familiefond e Karen Elise Jensen Fonden. Os financiadores não tiveram nenhum papel no desenho do estudo, coleta de dados e análise, decisão de publicar ou preparação do manuscrito

CONFLITO DE INTERESSES:.. Os autores declararam que não existem interesses conflitantes

Introdução

o agente alquilante, melfalano, é a espinha dorsal da terapia atual em MM. Desde os anos 1990, o melfalano foi utilizado em terapia de alta dose (HDT) seguida de transplante autólogo de células estaminais (TACT) [1], e tem, como tal, melhorou a taxa de resposta, bem como a sobrevivência livre de eventos prolongada (EFS) e sobrevivência global ( OS) [2]. Mesmo que os últimos anos têm visto melhorias consideráveis, a sobrevida global permanece sombria e a doença é considerada incurável – principalmente devido a uma doença refratária inicial ou resistência induzida, resultando em recidiva da doença. doença refratária e recidiva precoce é considerado associado com o desenvolvimento de resistência melfalano que é um fenômeno complexo não completamente compreendidos [3]. Uma possível estratégia para melhorar o conhecimento sobre a resistência aos medicamentos é o uso combinado de novas tecnologias, incluindo GEP e tela de drogas em um modelo de linhagem celular de câncer de células B malignas pré-clínico [4].

A idéia fundamental de estudos recentes sobre resistência a drogas tem sido para categorizar linhas celulares em grupos sensíveis, resistentes e intermédios, com base em experiências de resposta à dose de fármaco e, subsequentemente, para gerar um classificador genética ou assinatura com base na análise de microarray. Dados publicamente disponíveis a partir do painel de linha celular do NCI60 gerado pelo National Cancer Institute (NCI) têm sido amplamente utilizados em tais estudos para vários tipos de câncer e regimes de tratamento. No entanto, a abordagem permanece controverso [5], [6]. Vários autores têm argumentado que o desempenho poderia ser melhorado por um painel de linha celular específica. Tal abordagem foi usada por Lee et al. [7] e Liedtke et ai. [8] para tumores de bexiga e câncer de mama, respectivamente. A abordagem bem-sucedida de Lee et al. [7] foi baseada na seleção de expressões de genes para as linhas de células específicas de órgãos que se correlacionam com a expressão dos genes no material do paciente antes de desenvolver o seu classificador por um algoritmo posterior penalizada-má classificação. No entanto, Liedtke et ai. [8] não foram capazes de prever o resultado de resposta à quimioterapia com uma abordagem baseada na análise discriminante linear diagonal (DLDA) para a classificação.

O conceito do presente estudo é que a resistência melfalano em MM pode ser estudado em um modelo pré-clínico de linhas celulares de cancro de células B malignas através da combinação de drogas e telas PGEs e gerar uma assinatura gene de resistência, que pode ser clinicamente validada pelo predizer o resultado de tumores analisados ​​antes melfalano dose elevada e TACT. Essa estratégia envolve a geração de dados intensivos em laboratório e é sucedido por uso de gerenciamento de dados e análise estatística avançada [5], [6]. No presente estudo, temos implementado reprodutibilidade por script todo o fluxo de análise de dados em R e Bioconductor.

Em resumo, os objectivos específicos deste estudo foram desenvolver um índice gene de resistência melfalano pelo uso de 1) disponível publicamente painel de linhas celulares NCI60 ou 2) um painel de linhas celulares de cancro de células-B e 3) para suportar o conceito embora “on-line” microarrays disponíveis e os dados clínicos estabelecidos a partir de pacientes de MM tratados com melfalano alta dose dupla [9].

Materiais e Métodos

O celular linha NCI60 Painel

O método de tela linha de células NCI60 é desenvolvido pela NCI e serve para examinar um grande número de substâncias para a atividade citotóxica. O painel consiste em 59 linhas celulares derivadas de diferentes tipos de cancro [10], [11]. Os dados de expressão gênica e dados de sensibilidade quimioterapia estão disponíveis ao público. Para mais informações, consulte a Seção de Informações on-line abaixo. No presente estudo foi utilizado o GI

50 valor conforme definido pelo NCI [12].

Cancro B-Cell linhas de células e condições de cultura

O painel BCell consistiu de 13 células MM linhas, uma linha de células de plasmacitoma (PC) e 4 difuso de grandes linhas celulares de linfoma de células B (DLBCL). As linhas de células foram cultivadas sob condições padrão, a 37 ° C; numa atmosfera humidificada de 95% ar /5% de CO

2 com a forma adequada, de soro fetal de bovino (FBS) e 1% de penicilina /estreptomicina adição. Ver Tabela S1. As linhas de células foram mantidas por um período máximo de 20 passagens para minimizar quaisquer efeitos de cultura a longo prazo. Penicilina /estreptomicina a 1%, RPMI 1640, IMDM e FBS foram adquiridos a partir de Invitrogen. As linhas celulares KMM-1 e KMS-11 foram obtidos a partir JCRB (Coleção japonesa dos recursos biológicos de Pesquisa), e KMS-12-PE, KMS-12-BM, LP-1, MM1S, MOLP-2, MOLP-8, NCI -H929, OPM-2, RPMI-8226, U-266, AMO-1, DB, HT e SU-DHL-4 a partir de DSMZ (Deutsche Sammlung von Mikroorganismen und Zellkulturen). A linha de células MM1S foi fornecido por Steven T. Rosen [13], RPMI-8226 LR5 por William S. Dalton [14] e OCI-LY7 por Hans Messner [15].

Experimentos melfalano Dose Response

o número de células em cultura foi determinada por medições de absorvância (CellTiter 96 Aqueous One Solution Reagent, Promega) como descrito pelo fabricante. A relação linear entre a absorvância e número de células foi obtido por células de sementeira em placas de 96 cavidades com a forma adequada, em concentrações que variam entre 15-60000 células /poço. As 18 linhas de células foram incubadas durante 24 horas antes da adição de concentrações crescentes de 18 melfalano em triplicado. Todos os poços foram semeadas com células, mas efeitos de borda foram contornadas incluindo apenas poços não fronteiriços para análise. O melfalano foi resolvido em etanol resultando numa concentração final de etanol de 0,06% no meio. O número relativo de células foi medida 48 horas após a adição de melfalano com o reagente CellTiter eo Optima-Fluostar (BMG LABTECH) a 492 nm. Para alcançar alta reprodutibilidade, toda a experiência foi repetida pelo menos duas vezes utilizando novas ações congelamento das linhas de células individuais.

Análise Microarray RNA

Todos os PGEs foram realizadas utilizando a plataforma Affymetrix microarrays e procedimentos padrão . O ARN total foi extraído utilizando o Reagente TRIzol Invitrogen combinado com Qiagen RNeasy Mini Kit. A qualidade foi verificada por Agilent 2100 Bioanalyzer. As amostras foram preparadas para a hibridização para Affymetrix GeneChip HG-U133 mais 2,0 matrizes após as instruções do fabricante e .CEL-arquivos foram gerados por Affymetrix GeneChip Command Software Console (AGCC) e depositado na Omnibus (GEO) repositório de Expressão Gênica NCBI. Os dados cumprem os requisitos de ser Miame compatível. Para mais informações, consulte a Seção de Informações Online.

Arkansas e Hummel coortes de MM e LDGCB Pacientes

dados de expressão gênica, o EFS e OS dados para 565 pacientes diagnosticados com MM progressiva ou sintomática são disponível publicamente. Para mais informações, consulte a Seção de Informações Online. O conjunto de dados é conhecida como a “dados Arkansas” [16]. Os pacientes foram registrados pelo Instituto do mieloma para Pesquisa e Terapia da Universidade de Arkansas, Faculdade de Ciências Médicas, e eles eram parte de um estudo maior, com a finalidade de investigar se a talidomida em combinação com HDT pode prolongar a sobrevivência entre os pacientes com MM [9 ]. Os 565 pacientes foram tratados de acordo com a terapia total de dois (TT2) ou terapia total de três protocolo (TT3), incluindo double melfalano em altas doses e ASCT.

O conjunto de dados conhecido como o “dados Hummel” [17] foi utilizado no presente estudo para testar a especificidade do índice de resistência identificados. Os 87 pacientes foram diagnosticados com DLBCL e recebeu um (ciclofosfamida, doxorrubicina, vincristina e prednisona), CHOP-tratamento como indução. dados de expressão gênica e OS estão disponíveis ao público, bem como (para mais informações, consulte a Seção de Informações Online).

Análise Estatística

A documentação completa da análise estatística é fornecido por um documento Sweave, consulte texto S1. Sweave é uma característica na linguagem de programação R estatístico que permite a integração de código R em látex e, assim, ele fornece análise de dados reprodutível e de investigação [18]. Todas as análises estatísticas foram feitas com R [19] versão 2.12.1 e um Número de Bioconductor [20] pacotes. informações da sessão detalhada está contida em S1 texto.

Análise melfalano Dose Response.

Os valores de absorção provenientes das experiências de resposta à dose foram de fundo corrigida e média mais repetições. Eventuais valores aberrantes entre as concentrações de células foram removidos por triplicou teste de Grubbs [21] (cerca de 0,5%, ver texto S1). As curvas de inibição de crescimento relativo foram calculados para cada concentração relativa ao controlo não tratado, após o que uma curva de crescimento linear seccionalmente foi modelado. Através de inspecção visual, cinco valores extremos foram removidos (Figura S1). O IG

50 valores das linhas celulares no painel de BCell foram definidos como o primeiro ponto em que a curva de crescimento cai abaixo do nível de 50%. Os dados foram calculados sobre as medições de linha de células replicadas para realizar esta análise. A incerteza do GI

50 valores foi avaliada por sub-amostragem dos poços replicados com reposição e um re-cálculo de todos os GI

50 valores 200 vezes. O logaritmo de 10 vezes do GI

50 valores foi transformado para o registo

10 uM escala, tanto para os painéis de linhas celulares e usado como um índice de resistência melfalano – no que se segue designado o índice NCI60 e índice BCell, respectivamente . Como um meio para distinguir entre assuntos sensíveis, intermediários e resistentes (linhas de células ou indivíduos) em uma população, que escolheu o critério de Havaleshko et al. [22], em que um sujeito é resistente se o seu índice de resistência excede o percentil 75 da população. Da mesma forma, definimos um assunto a ser sensível se o seu índice de resistência foi menor do que o percentil 25 da população. Os indivíduos restantes foram caracterizados como tendo resistência intermediária.

Microarray Pré-processamento.

Os .CEL-arquivos BCell e os .CEL-arquivos baixados NCI60 foram fundo corrigida e normalizada pelas justas. função rma do pacote affy. Todas as matrizes RMA-normalizados passou o controle estatístico da qualidade proporcionada pelos arrayQualityMetrics função no arrayQualityMetrics-pacote R [23]. Como o painel de NCI60 foi analisada no array HG-U133a e BCell na matriz HG-U133 Além disso 2.0, foco era sondas presentes apenas na matriz HG-U133A. Os dados também foram Arkansas fundo corrigido e normalizado com just.rma.

expressão diferencial.

Após a filtragem não específica dos dados de expressão de genes, as linhas celulares foram classificados como resistentes, intermédias ou sensíveis de acordo com sua GI

50 valores. Os transcritos que expressaram diferenças significativas entre os grupos das linhas de células mais sensíveis e mais resistentes foram determinados utilizando testes F moderados como implementado no pacote de limma Bioconductor [24]. Genes com um P-valor abaixo de 0,05 foram considerados como tendo valor preditivo. Os valores P foram escolhidos deliberadamente em vez das taxas de descoberta de falsas como o propósito era construir um classificador de resistência e não para detectar genes diferencialmente expressos. Os genes diferencialmente expressos foram escalados para ter média zero e um desvio padrão. Um classificador foi construído pelos genes escalados e análise discriminante linear (LDA), tal como implementadas no sda-package R [25]. Para evitar dificuldades invertendo grandes matrizes de covariância, foi escolhido um máximo de 400 genes em sda.

multivariada de regressão.

Os genes foram filtrados de acordo com a certeza de triagem independência (SIS), ou seja, todos os genes eram classificados de acordo com o coeficiente de correlação de Pearson entre sua expressão gênica e índice de resistência. Todos os genes para os quais o P-valor do teste para correlação zero foi acima de 0,05, foram considerados para redução de dimensionalidade por SPLS [26]. Para obter sparsity, SPLS penaliza os vetores de entrada transformado por forçando pequenos coeficientes a zero. A formulação SPLS pura contém quatro parâmetros de ajuste, no entanto, de acordo com Chun et al. [26], uma formulação de regressão SPLS simples, que só depende de um parâmetro

η

, é controlar a dispersão da solução e o número de componentes ocultos

K

. Para escolhas particulares do parâmetro de regularização

η

e os componentes ocultos

K of the desempenho foi avaliado pelos cruzados validações leave-one-out. A configuração óptima dos parâmetros foi escolhido para ser o conjunto de minimizar o erro de predição quadrático médio (MSPE). Uma vez que os parâmetros óptimos foram escolhidos internamente a partir das linhas de células, o índice de resistência pode ser prevista para os sujeitos através de uma combinação linear das expressões de genes dimensionados com os coeficientes estimados por SPLS [27]. A análise SPLS e as previsões são realizadas com os níveis de SPL-pacote R fornecidos por Chun et al. [26].

Filtragem Independent.

É bem conhecido que a filtragem independente aumenta o poder de detecção para experimentos de alto rendimento [28]. Para investigar se a filtragem independente aumentaria a precisão e erro de predição, uma filtragem inespecífica, deixando de fora genes com baixa variação ao longo das expressões gênicas NCI60 e BCell, foram realizadas com o nsFilter função do pacote genefilter Bioconductor. Os valores de corte variou entre 0% e 100% e nós escolhemos o valor de cut-off que o melhor desempenho no que diz respeito à precisão cross-validado para a LDA e MSPE para SPLS. A fim de investigar se algum poder de previsão permaneceu após filtragem, validação cruzada foi realizada para os parâmetros escolhidos.

análise de sobrevivência.

Kaplan-Meier de análise de sobrevivência, teste logrank e Cox modelos de riscos proporcionais foram calculados com as funções do survfit-package R. A relação não linear entre a resposta prevista ao tratamento e o índice de resistência foi notado e a relação foi estimada por splines cúbicos restritas (RCS) por meio do Design-pacote de R [29]. O nível de significância é definido para 0,05 e as taxas de risco (HR) são indicadas com intervalos de confiança de 95%.

Informações Online

Os detalhes sobre as informações on-line necessário e depositados são descritos abaixo.

O Gene BCell dados de expressão.

arquivos .CEL para os microarrays de linha de 18 células foram depositadas no https://www.ncbi.nlm.nih.gov/geo/sob adesão GEO número GSE22759. Os dados cumprem os requisitos para ser Miame compatível

O Gene Expression NCI60 dados

.CEL-arquivos para os microarrays de linhas celulares NCI60 foram transferidos a partir http:.. //www.ncbi.nlm .nih.gov /geo /sob GEO número de acesso GSE5720 selecionando o subconjunto dos dados provenientes da matriz HG-U133A. A linha de células IGROV1 é fornecida em dublicates – no presente A21 estudo replicado é usado. Os dados cumprem os requisitos para ser Miame compatível. Observe que temos renormalized os arquivos .CEL como descrito nos Materiais e Métodos Seção.

O Data NCI60 DTP.

Os dados foram obtidos linha de células de triagem de tumores humanos DTP (agosto de 2008 liberação) baixando os cancer60gi50.lis de arquivo a partir do site: https://dtp.nci.nih.gov/docs/cancer/cancer_data.html. Partes do script para extrair a resposta à droga NCI60 foram desenvolvidos por Kevin Coombes e Keith Baggerly e pode ser baixado a partir do site https://bioinformatics.mdanderson.org/Supplements/ReproRsch-Chemo/.

O Arkansas gene Expression e dados clínicos.

arquivos

.CEL para os dados de expressão gênica e informações clínicas estão disponíveis em https://www.ncbi.nlm.nih.gov/geo/sob GEO número de acesso GSE24080. Os dados cumprem os requisitos para ser Miame compatível. Os arquivos .CEL são renormalized como descrito nos Materiais e Métodos Seção

A expressão do gene Hummel e dados clínicos

arquivos .CEL e informações clínicas estão disponíveis em http:.. //Www. ncbi.nlm.nih.gov/geo/sob GEO número de acesso GSE4475. Os dados cumprem os requisitos para ser Miame compatível. Os arquivos .CEL são renormalized como descrito nos Materiais e Métodos Seção.

Resultados

O índice de resistência Painel NCI60

Em breve resumo, os dados de resposta de dose para o melfalano foram baixadas . Um gráfico dos dados é visto na Figura S2. Os 59 linhas de células mostrou

50 valores de IG variando de -5,77 a -3,99 no log

10 mM /ml escala -. A linha de células mais sensível sendo SR e a linha celular mais resistente sendo A498

Desenvolvimento do B-Cell índice de resistência

Dose experimentos de resposta foram realizadas, e parcelas dos dados, bem como curvas equipados estão ilustrados na Figura 1A. As 18 linhas celulares mostraram GI

50 valores variando de -6,02 a -4,13 no log

10? M /escala ml – a linha celular mais sensível sendo MOLP-2 e a linha de células mais resistentes sendo RPMI-8226 LR5 . A Figura 1B mostra gráficos de caixas de a média GI

50 valor a partir de curvas de dose-resposta de re-amostragem para todas as 18 linhas celulares de cancro de células B. Como foi detectada nenhuma distinção clara entre um grupo resistentes e sensíveis de linhas celulares, a /50% /25% de divisão 25% descrito nos Materiais e Métodos foi escolhido, isto é, as cinco linhas de células com o menor GI

50 valores foram denotado sensível e as cinco linhas de células com a maior GI

50 valores foram denotado resistente.

a) curvas de dose-resposta média para cada linha celular. B) Caixa de terreno de 200 GI resampled

50 valores para cada linha de células. As linhas celulares são classificados de acordo com sua GI estimada

50 valores.

Classificador Baseado em LDA

Para o painel de NCI60, um classificador baseado LDA foi construída conforme descrito no secção materiais e Métodos, para mais detalhes veja S1 texto. O classificador baseado LDA mostraram fraca validação interna (Figura S3). A precisão óptima (determinado por leave-one-out validação cruzada) de 0,6 obteve-se para o painel de BCell a uma taxa de filtragem de 0,95, no caso em que o F-teste moderado deu 159 genes (Tabela S2). LDA foi usada para combinar os 159 genes para desenvolver um classificador. O classificador mostrou 60% de precisão global leave-one-out-validação cruzada para as linhas de células a partir do qual ele foi desenvolvido.

Cross-validação do modelo SPLS

Após as etapas de filtragem inespecíficos foram atingido, SPLS foi utilizado para alcançar filtragem específica. A fim de evitar a genes que contribuem excesso de montagem e de ruído, o número de componentes e conjuntos de sondas ocultas foram escolhidos por leave-one-out de validação cruzada. O número óptimo de conjuntos de sondas e os componentes foram encontrados os valores em que a MSPE mínima foi alcançada. Para o painel de NCI60, a validação interna razoável foi observado (Figura S4). Para o painel de BCell, dois componentes ocultos e 19 sondas desde o melhor MSPE (Figura S5). A alavanca de uma única linha de células no modelo de previsão foi investigada através da representação gráfica do valor da resistência prevista proveniente da leave-one-out-validação cruzada versus o índice de resistência medida (Figura S6). As linhas de células mais sensíveis e resistentes MOLP-2 e RPMI-8226 LR5, respectivamente, acabou por ser pontos de alavancagem altos.

Estabilidade Avaliação

Para ver como regressão SPLS lida com ruído, o painel BCell foi usado para selecionar 20 sondas aleatoriamente entre as 100 sondas com maior associação marginal (valor absoluto do coeficiente de correlação de Pearson) com o índice de resistência. A fim de manter a estrutura de dependência entre os conjuntos de sondas intactas, estas foram perturbados todos aleatoriamente, excepto para os 20 conjuntos de sondas. Os coeficientes dos conjuntos de sondas são mostradas como uma função do parâmetro de regularização

η

na Figura S7. Para este exemplo, o número ideal de componentes mínimos quadrados parciais esparsas era

K = Sims 3 eo parâmetro ideal regularização era

η =

0,83. Onze sondas foram escolhidos, o que demonstra uma sensibilidade média de 55%, especificidade de 99% e uma taxa de detecção falsa de 63%. O experimento foi repetido 100 vezes e deu, em média, uma sensibilidade de 54%, uma especificidade de 99% e uma taxa de detecção falsa de 67%.

Comparação das linhas de células mais sensíveis e resistentes

Devido ao elevado influência da linha de células mais sensíveis, MOLP-2, e a linha celular mais resistente, RPMI-8226 LR5, uma comparação directa destas duas linhas de células foi feita. Isto foi feito por triagem dos genes de acordo com a sua diferença absoluta na expressão do gene e a escolha (arbitrariamente) os 100 genes com os maiores diferenciais expressões absolutos. Um índice de resistência preditivo foi construído tomando a diferença na expressão dos genes de peso. Os genes e seus pesos são mostrados na informação de apoio (Tabela S3).

validação externa em amostras clínicas

EFS e OS foram escolhidos como pontos finais com a hipótese de que o melfalano resistência está correlacionada com estes pontos finais. Para os painéis NCI60 e BCell, os modelos de LDA e SPLS, bem como o modelo consiste em duas linhas celulares de influentes no painel BCell foram utilizadas para estimar o índice de resistência melfalano para cada um dos pacientes Arkansas.

Para as previsões com base LDA baseados no painel de NCI60 foi observada nenhuma diferença significativa no que diz respeito ao SO e o EFS para os grupos sensíveis, intermediários e resistentes previstas de pacientes (Figura S8 e S9). Para as previsões baseadas NCI60 e SPLS nenhuma diferença significativa foi encontrada para os grupos sensíveis, intermediários e resistentes previstos, bem como o registo risco relativo previsto de OS e EFS para os dados do paciente Arkansas. Veja a Figura 2A e C e Figura 3A e C, respectivamente.

Curvas de sobrevida

A) de Kaplan-Meier com base em NCI60. B) Curvas de sobrevivência de Kaplan-Meier com base em BCell.