Abstract

Fundo

integração de dados público pode ajudar a superar desafios na implementação clínica de perfis de microarray. Nós integramos vários conjuntos de dados de câncer de ovário para identificar um preditor reprodutível de sobrevivência.

Metodologia /Principais Achados

Quatro conjuntos de dados de microarranjos de instituições diferentes que compreendem 265 tumores em estágio avançado foram uniformemente reprocessados ​​em um único conjunto de dados de treinamento, também o ajuste para a variação inter-laboratórios ( “lote-efeito”). análise de sobrevivência de componentes principais supervisionado foi empregada para identificar os modelos de prognóstico. Os modelos foram validados de forma independente em uma coorte de 61 pacientes usando um GeneChip personalizada de matriz e um conjunto de dados 229-array publicamente disponível. correspondência molecular de grupos de resultado risco alto e baixo entre a formação e validação de conjuntos de dados foi demonstrada usando mapeamento da subclasse. Previamente estabelecido fenótipos moleculares no 2

nd validação definir foram correlacionados com grupos de resultados de alta e baixo risco. análise de representação e via funcional foi usado para explorar redes de genes associados a fenótipos alto e baixo risco. Um modelo de 19 gene mostrou um ótimo desempenho no conjunto de treinamento (OS mediana 31 e 78 meses, p 0,01), 1

conjunto de validação st (OS mediana de 32 meses contra o ainda-não-atingido, p = 0,026) e 2

nd conjunto de validação (OS mediana 43 contra 61 meses, p = 0,013) manter o poder prognóstico independente na análise multivariada. Houve correspondência molecular forte dos respectivos tumores de alto e de baixo risco entre formação e um conjunto de validação

st. tumores de baixo e de alto risco foram enriquecidos para os subtipos e vias moleculares favoráveis ​​e desfavoráveis, previamente definido no 2

nd conjunto de validação pública.

Conclusões /Significado

câncer

Integração dos gerada anteriormente conjuntos de dados de microarrays pode levar a preditores de sobrevivência robustas e amplamente aplicáveis. Estes indicadores não são simplesmente uma compilação de genes prognósticos, mas parecem acompanhar verdadeiros fenótipos moleculares de bom- e pobres para os resultados

Citation:. Konstantinopoulos PA, Cannistra SA, Fountzilas H, Culhane A, Pillay K, Rueda B , et ai. (2011) Análise Integrada de múltiplos conjuntos de dados de microarrays Identifica um reproduzível Survival Predictor no cancro do ovário. PLoS ONE 6 (3): e18202. doi: 10.1371 /journal.pone.0018202

editor: Chad Creighton, Baylor College of Medicine, Estados Unidos da América

Recebido: 17 de novembro de 2010; Aceito: 23 de fevereiro de 2011; Publicado: 29 Março 2011