Abstract
O regulador da sinalização da proteína G (RGS) desempenha pathway um papel importante na sinalização de transdução, as actividades celulares, e carcinogénese. Colocámos a hipótese de que as variações genéticas na família de genes RGS pode ser associada com a resposta de pacientes de fase final não-pequenas células do cancro do pulmão (NSCLC) para quimioterapia ou radioquimioterapia. Foram selecionados 95 marcação polimorfismos de nucleotídeo único (SNPs) em 17 genes RGS e genotipados-los em 598 pacientes com NSCLC em estágio final. Treze SNPs foram significativamente associados com a sobrevida global. Entre eles, rs2749786 de
RGS12
foi mais significativa. A análise estratificada por quimioterapia ou radioquimioterapia SNPs ainda identificados que foram associados com sobrevida global em subgrupos. Rs2816312 de
RGS1 Comprar e rs6689169 de
RGS7
foram mais significativas no grupo quimioterapia e grupo quimioradioterapia, respectivamente. Foi observado um efeito cumulativo significativo quando esses SNPs foram combinados. análises de sobrevivência das árvores identificadas interações potenciais entre rs944343, rs2816312 e rs1122794 em afetar o tempo de sobrevida em pacientes tratados com quimioterapia, enquanto o genótipo de rs6429264 afetado a sobrevivência em pacientes tratados com quimioradioterapia. Para nosso conhecimento, este é o primeiro estudo a revelar a importância da família gene RGS na sobrevivência de pacientes com NSCLC em estágio final
Citation:. Dai J, Gu J, Lu C, Lin J, Stewart D, Chang D, et al. (2011) variações genéticas no regulador de genes de sinalização G-proteínas são associados com a sobrevivência na fase tardia-Non-Small Cell Lung Cancer. PLoS ONE 6 (6): e21120. doi: 10.1371 /journal.pone.0021120
editor: Lin Zhang, da Universidade da Pensilvânia, Estados Unidos da América
Recebido: 04 de maio de 2011; Aceito: 19 de maio de 2011; Publicação: 17 de junho de 2011
Direitos de autor: © 2011 Dai 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:. Este trabalho foi apoiado pelos Institutos Nacionais de Saúde concede R01 CA111646, CA070907 P50, e R01 CA055769. Os financiadores não tiveram nenhum papel no desenho do estudo, coleta de dados e análise, decisão de publicar ou preparação do manuscrito. Nenhum financiamento externo adicional foi recebida para este estudo
Conflito de interesses:.. Os autores declararam que não existem interesses conflitantes
Introdução
Não-pequenas de câncer de pulmão de células (NSCLC ) é a principal causa de mortalidade por cancro em todo o mundo [1]. Mais de 45% dos pacientes com NSCLC apresentam em estágio avançado irressecável (estágio IIIA /B ou estágio IV) da doença nos Estados Unidos [2]. A terapia combinada é o padrão atual de tratamento para pacientes com estágio III NSCLC com boa performance status (pontuação de desempenho 0 ou 1). Numerosos estudos clínicos têm demonstrado que chemoradiation concorrente oferece uma vantagem de sobrevivência significativa sobre chemoradiation sequencial [3]. Embora radioquimioterapia concomitante melhora significativamente a sobrevivência de pacientes com doença localmente avançado, a maioria dos pacientes ainda morrem dentro de 5 anos, por causa da progressão da doença loco-regional ou distante [4]. Os pacientes estágio IV são geralmente oferecidos quimioterapia paliativa e cuidados de suporte [5]. Há uma grande variabilidade na resposta dos pacientes aos chemoradiation e variáveis clinicopatológicas sozinhos não fornecem orientação satisfatória para a decisão da estratégia de tratamento. A aplicação da farmacogenética pode melhorar a previsão da resposta e ajudar os médicos a determinar tratamentos de câncer para o paciente NSCLC indivíduo de acordo com o seu fundo genético único. Portanto, neste estudo, que teve como objetivo identificar preditores genéticos para os resultados clínicos de pacientes com NSCLC fase final.
As proteínas G (guanina-nucleotide proteínas de ligação) são importantes moléculas de transdução de sinal celular que são expressos em todas as células humanas [ ,,,0],6], [7]. Eles são activadas por receptores acoplados à proteína G (GPCRs) e, assim, pode transduzir sinais extracelulares para o interior de uma célula [8]. Os GPCRs são uma família de receptores de sete domínios transmembranares. Quando GPCRs difamar um sinal dentro da célula, o domínio extracelular de GPCR liga-se primeiro às moléculas de sinal, e, em seguida, o domínio intracelular de GPCR activa uma proteína G heterotrimérica. Os heterotriméricas funções proteína G como “interruptores moleculares” e pode ativar uma cascata de fatores de sinalização e activação alvo a jusante [7]. Esta proteína-G acoplada processo biológico requer ajuste fino através de moléculas acessórias, tais como o regulador de sinalização de proteína G (RGS) [9]. proteínas RGS são uma grande família de mais de 30 proteínas intracelulares [10], que pode modular negativamente GPCRs vias de sinalização [11], [12]. RGS são multi-funcional, as vias de sinalização de GPCR proteínas que promovem a hidrólise de GTP por a subunidade alfa das proteínas G heterotriméricas, inactivando assim a proteína G e desligar rapidamente acelerando-GTPase [11]. Todas as proteínas RGS contêm um domínio RGS (também referida como “RGS-box”), o que é necessário para as suas actividades de [13], e estes domínios RGS mediar a interacção com outras proteínas de sinalização, permitindo que as proteínas RGS para servir como suportes de sinalização [8 ]. Mau funcionamento de proteínas RGS foram relatados para ser relacionado para a patogênese de muitas doenças humanas comuns e da toxicodependência [14], [15], [16], [17]. proteínas múltiplas RGS foram encontrados diferencialmente expresso numa variedade de tumores sólidos e hematológicos [18], [19], [20], [21], [22], [23], [24], [25], [26] , [27], [28], [29], [30], [31], [32], [33], [34], [35], [36].
O único nucleotídeo polimorfismos (SNPs) de RGS têm sido associadas com várias doenças humanas, o que sugere que a variação genética da via RGS pode desempenhar um papel significativo na patogénese destas doenças [37], [38]. Recentemente, RGS SNPs foram também relatados a desempenhar papéis importantes no cancro do pulmão. Por exemplo, SNPs em
RGS17
no cromossomo 6q23-25 foi associada a suscetibilidade ao câncer de pulmão familiar [39]. SNPs em
RGS2
e
RGS6
pode modular os riscos de bexiga e pulmão [37], [40]. Se as variantes genéticas na via RGS poderia influenciar os resultados clínicos em pacientes com NSCLC permanece desconhecida. Neste estudo, testamos a hipótese de que as variações genéticas do RGS estão associados com a sobrevivência de pacientes com NSCLC em estágio avançado receber quimioterapia ou chemoradiation.
Resultados
Foram incluídos 598 pacientes com NSCLC neste estudo , com uma média de idade de 59,7 anos (Tabela 1). Dos 598 pacientes, 456 foram mortos e 142 estavam vivos. Nós não encontramos nenhuma diferença significativa na idade (
P
= 0,884), etnia (
P
= 0,937), tabagismo (
P
= 0,860), e maços-anos de tabagismo (
P
= 0,926) entre os dois grupos de pacientes (Tabela 1). No entanto, observou-se uma diferença significativa no estado de mortalidade por sexo (
P
= 0,002), estadiamento clínico (
P
= 0,004), e performance status (
P
= 0,002) (Tabela 1).
Associações entre SNPs e sobrevida global em fase final de pacientes com NSCLC
Um total de 13 SNPs em 6 genes foram significativamente associados com o risco de morte a
P
0,05 (Quadro 2). Entre eles, os alelos variantes de quatro SNPs, rs7549021 e rs1056515 de
RGS5
, rs944343 de
RGS3
e rs2749786 de
RGS12
, foram associados com a diminuição do risco de morte , com RHs ajustada de 0,42 (IC 95%, 0,22 a 0,83), (IC 95%, 0,54 a 0,97) 0,72, 0,80 (IC 95%, 0,67-0,95), e (IC 95%, 0,40-0,85) 0,58, respectivamente. Outros SNPs conferiu aumento dos riscos de morte. Todos os SNPs no
gene RGS1
estavam em desequilíbrio de ligação (com r
2 0,8). Com RHs semelhantes em um modelo dominante
A análise de bootstrap re-amostragem foi em seguida, realizado para os 13 SNPs internamente para validar os resultados. Descobrimos que apenas 5 SNPs, rs944343 (
RGS3
), rs6678136 (
RGS4
), rs7549021 (
RGS5
), rs3820487 (
RGS5
) e rs2749786 (
RGS12
), teve de bootstrap
P
valores 0,05, pelo menos, 70 vezes fora de 100 vezes (Tabela 2). O outro SNPs tinha de bootstrap
P
valores 0,05 menos do que 50 vezes, indicando que esses SNPs eram resultados provavelmente falso-positivos
Associações entre SNPs e risco de morte estratificados por tratamento
em seguida, realizaram uma análise estratificada por modalidade de tratamento, a quimioterapia ou radioquimioterapia (Tabelas 3 e 4). Nove SNPs foram associados com sobrevida global em pacientes que receberam apenas quimioterapia, 5 dos quais tiveram de bootstrap
P
valores 0,05, pelo menos, 70 vezes fora de 100 vezes (Tabela 3). Entre estes cinco SNPs, três (rs2816312 [
RGS1
], rs10218752 [
RGS5
], e rs1122794 [
RGS11
]) foram associados com um risco aumentado de morte, com horas de 1,80 (IC de 95%, 1,32-2,45), 1,76 (IC de 95%, 1,06-2,90), e 1,37 (IC de 95%, 1,07-1,77), respectivamente. Por outro lado, rs944343 (
RGS3
) e rs1051013 (
RGS3
) foram associados com uma diminuição do risco de morte, com horas de 0,73 (IC 95%, 0,57 a 0,94) e 0,77 (IC 95%, 0,60-0,98), respectivamente. Na análise de Kaplan-Meier, quatro dos cinco SNPs significativas (rs2816312 [
RGS1], rs944343 [
RGS3
], rs1051013 [
RGS3
], e rs1122794 [
RGS11
]) foram significativamente associados com alteração tempo médio-sobrevivência (MST) (log-rank
P
valor. 0,05) (Tabela 3)
foram oito SNPs significativamente associados com status de sobrevivência em pacientes que receberam chemoradiation, cinco dos quais tiveram de bootstrap
P
valores 0,05 mais de 70 vezes fora de 100 vezes (Tabela 4). Entre estes cinco SNPs, três (rs2344673 [
RGS5
], rs12127281 [
RGS5
], e rs6429264 [
RGS7
]) foram associados com um risco aumentado de morte, com horas de 1,86 (IC de 95%, 1,00-3,47), 1,83 (IC de 95%, 1,09-3,10), e 1,89 (IC de 95%, 1,06-3,38), respectivamente; enquanto rs12757054 (
RGS7
) e rs6689169 (
RGS7
) foram associados com uma diminuição do risco de morte, com horas de 0,48 (IC 95%, 0,26-0,86) e 0,47 (95% CI , 0,27-0,80), respectivamente. Dois destes 5 SNPs no
RGS7
(rs6429264 e rs6689169) foram associados com MST alterados para as doentes com NSCLC (log-rank
P
= 0,0055 e 0,0441, respectivamente) (Tabela 4).
efeitos cumulativos dos genótipos desfavoráveis sobre a sobrevivência
Foram avaliados ainda os efeitos cumulativos dos genótipos desfavoráveis em ambos os grupos de tratamento utilizando o SNPs com inicialização
P
valores 0,05 em menos 70 vezes de 100 vezes em cada grupo (Tabela 5). Houve efeitos significativos de doses gene em pacientes que receberam ambos os tratamentos (Tabela 5). Naqueles pacientes que receberam quimioterapia única e tendo o grupo de referência de baixo risco como referência (0 genótipos desfavoráveis), a médio risco (1 ou 2 genótipos desfavoráveis) e os grupos de alto risco (3 ou 4 genótipos desfavoráveis) tiveram 1,69 vezes (IC 95%, 1,19-2,41;
P
= 0,004) e 2,52 vezes (IC 95%, 1,71-3,71;
P Art 0,001) aumento do risco de morte, respectivamente (
P Compra de tendência 0,001). O MST para o médio-risco e os grupos de alto risco foram 11,22 meses e 8.19 meses, respectivamente, em comparação com 18,22 meses para o grupo de referência de baixo risco (log-rank
P
valor 0,0001). tendências de dose-resposta semelhantes foram observados entre pacientes que receberam chemoradiation (Tabela 5 e Figura 1).
A linha sólida representa grupo de baixo risco, levando 0 genótipos desfavoráveis em quimioterapia (A) e 0-1 genótipos desfavoráveis em chemoradiotherapy (B). A linha tracejada representa o grupo de médio risco, levando 1-2 genótipos desfavoráveis em quimioterapia (a) e 2-3 genótipos desfavoráveis em quimioradioterapia (B). A linha pontilhada representa o grupo de alto risco, levando 3-4 genótipos desfavoráveis em quimioterapia (a) e 4-5 genótipos desfavoráveis em quimioradioterapia (B). N: número de mortos /Vivo. MST:. Tempo médio de sobrevivência
de ordem superior interações gene-gene
Os resultados da análise programa STREE para a interacção dos 10 SNPs significativas validado-inicialização (o SNPs que teve valores de P de bootstrap 0,05, pelo menos, 70% do tempo nas Tabelas 3 e 4) em análise estratificada foram apresentados na análise da árvore Figura 2. Sobrevivência resultou em quatro nós terminais do grupo de quimioterapia e dois nós terminais do grupo de radioquimioterapia ( A Figura 2A). No grupo de quimioterapia, a separação inicial era rs944343 (
RGS3
) e splits subsequentes foram rs2816312 (
RGS1
) e rs1122794 (
RGS11
). Diferentes nós teve diferentes percentagens de evento morte. Para avaliar o risco associado com cada um dos nós terminais, um nó no ramo quimioterapia foi tomado como o grupo de referência, constituído por indivíduos com a heterozigotos e homozigotos os genótipos variantes de rs944343 (
RGS3
) e o homozigota -genótipo selvagem de rs1122794 (
RGS11
). Comparado com o grupo de referência, os pacientes nos nós terminais no grupo de quimioterapia teve RHs que variam 1,49-2,92. Os pacientes no nó 1 tinha o MST mais longa de 13,58 meses. O maior grupo de risco (nó 3), que foi composta por pacientes portadores do homozigoto de tipo selvagem genótipo do rs944343 (
RGS3
) e genótipos de rs2816312 contendo variante (
RGS1
) , tinha uma HR de 2,92 (IC 95%, 1,92-4,44). Os MSTs mostraram-se significativamente diferentes em análise de Kaplan-Meier sobrevivência (log-rank
P
valor 0,0001) (Figura 2B e Tabela 6). No grupo chemoradiation, só havia uma separação adicional. Em comparação com os pacientes com o tipo selvagem homozigoto genótipo rs6429264 (
RGS7
) (nó 5), que tinha uma MST de 19,28 meses, os pacientes portadores genótipos contendo variantes de rs6429264 (
RGS7
) exibiu um 1,89 vezes maior risco de morte (95% CI, 1,06-3,38), com uma MST de 12,37 meses (Figura 2C e Tabela 6)
(a) analisa Survival árvore.; 0: homozigoto genótipo selvagem; 1: genótipo heterozigótico; 2: homozigoto variante genótipo. (B) e (C) representam as curvas de sobrevida do grupo de risco no grupo quimioterapia e grupo chemoradiotherapy; N: número de mortos /Vivo. MST:. Tempo médio de sobrevivência
Discussão
Neste estudo, descobrimos que variações genéticas em genes RGS foram associados com sobrevida global em pacientes com NSCLC em estágio final. Nossos resultados também reforçou a importância de avaliar os efeitos cumulativos e interacção das variações genéticas ao prever os resultados clínicos de pacientes com NSCLC.
pacientes com NSCLC são principalmente tratados com a quimioterapia à base de platina, muitas vezes em combinação com a terapia de radiação. A quimioterapia à base de platina pode estar relacionada com várias vias celulares, tais como o dano /reparação do ADN, o controlo do ciclo celular, e vias de apoptose [41]. Contudo, não tem havido relatórios que RGS está envolvida nas vias relacionadas quimioterapia baseada em platina estudo.
células NSCLC podem invadir tecidos adjacentes e metástases para órgãos e tecidos não adjacentes, processos que podem ser atribuídas a sinalização celular alterado vias [42], [43]. A transformação oncogénica é muitas vezes o resultado directo de mutações das moléculas de sinalização, que constituem estes percursos. Neste estudo, 5 SNPs foram associados com o risco geral de morte com inicialização
valores 0,05 pelo menos 90 vezes de 100 vezes. Três destes 5 SNPs, rs6678136 (
RGS4
), rs3820487 (
RGS5
) e rs2749786 (
RGS12
) conferiu significativamente diferente MST na curva de Kaplan-Meier (Tabela 4 ). Estudos anteriores relataram que
RGS4
expressão de genes foram associados a invasão de vários câncer [36], [44]. Além disso, a proteína actua como um inibidor RGS4 de células epiteliais e células endoteliais tubulogenesis regulando proteínas quinases activadas por mitogénio e sinalização do factor de crescimento endotelial vascular, inibindo assim a proliferação celular, migração e invasão [45]. Xiao
et a.l
relatou que vários SNPs em combinação no
RGS5
podem conferir risco de hipertensão na população chinesa [46].
RGS5
foi descrito como sendo um modulador chave do tumor pericitos maturação e desempenham um papel crucial na neovascularização do tumor [9].
RGS5
knockout camundongos mostraram carga tumoral maior e morte prematura que pode ser causada por maturação pericyte e normalização vascular [33]. RGS5 também tem sido identificada como um antigénio tumoral amplamente expressa em vários tipos de cancro [47]. RGS12 é uma proteína RGS grande com vários domínios funcionais, tais como PDZ, PTB (ligação fosfo-tirosina) e Rap domínios de ligação [48]. domínio de PDZ RGS12 interage com um GPCR, CXCR2, e, assim, contribui para a acção de GAP RGS12 em sinais de proteína G-CXCR2 mediadas [49]. Portanto, é biologicamente plausível que RGS4, RGS5 e RGS12 estão associados com a sobrevivência do cancro do pulmão. As funções dos SNPs significativos sobre estes genes não são claros, uma vez que são mais susceptíveis a marcação de SNPs. Futuros estudos são necessários para encontrar os SNPs causais.
Na análise estratificada, 5 SNPs no grupo de quimioterapia e outros 5 no grupo chemoradiation foram associados com o risco de morte com inicialização
P
valores 0,05, pelo menos, 70 vezes de 100 vezes. Os genótipos de quatro SNPs: rs2816312 (
RGS1
), rs944343 (
RGS3
), rs1051013 (
RGS3
) e rs1122794 (
RGS11
) foram encontrados para ser significativamente associada com o MST do grupo de quimioterapia. O mais significativo foi rs944343 (Log-rank
P
= 0,0009), que foi um SNP marcação localizado na região 3 ‘flanqueando da
RGS3
. O aumento da expressão RGS3 tem sido utilizado como um marcador de diagnóstico para o sarcoma de tecidos moles e foi associada com a resistência à quimioterapia no cancro da mama [50], [51]. Além disso, tem sido relatado RGS3 para modular a mobilidade de células de glioma [36]. Os outros genes do hospedeiro de SNPs no grupo quimioterapia,
RGS1
, e
RGS11
, também têm sido associados com a etiologia e prognóstico do câncer. Rangel
et al
. relataram que RGS1 pode ser um marcador de prognóstico da progressão de melanoma e a sua expressão foi associada com a sobrevivência de doentes com melanoma [20]. Martinez-Cardus,
et al
. relatado que a expressão RGS11 foi significativamente associada com a resistência à terapia de platina no cancro colorectal [52]. Estes estudos suportam o papel de RGS1, RGS3 e RGS11 no prognóstico do câncer de pulmão. Havia apenas dois SNPs em chemoradiation grupo, rs6429264 e rs6689169, significativamente associados com o MST (log-rank
P
= 0,0055 e 0,0441, respectivamente). ambos os quais são marcação SNP e localizada em
RGS7
. Vários estudos demonstraram que o factor de necrose tumoral-α, uma citocina importante que a inflamação desempenha um papel importante em muitos cancros humanos, pode activar rapidamente o nível de expressão de RGS7 [53], [54]. Os mecanismos pelos quais estes genótipos determinam os seus fenótipos e afectar o resultado do NSCLC não são claras. Mais estudos são necessários para identificar as variantes causais e os mecanismos biológicos subjacentes às nossas associações observadas.
Também observamos efeitos cumulativos da RGS SNPs na sobrevida de pacientes com NSCLC em estágio final. Além disso, utilizou-se a análise da árvore de sobrevivência para identificar interações entre esses SNPs. Essas interações gene-gene resultou em quatro nós terminais com diferentes riscos de morte no grupo só de quimioterapia e dois nós terminais com diferentes riscos de morte do grupo chemoradiation. A análise da árvore de análise de efeitos cumulativos e sobrevivência pode permitir-nos identificar mais poderosos marcadores e assinaturas de prognóstico ou previsão com base na combinação de variações genéticas de cada paciente. Note-se que estes tipos de análises foram exploratória, e os resultados devem ser validados em estudos independentes.
Existem alguns pontos fortes do nosso estudo. Em primeiro lugar, a abordagem à base de sentido da corrente é uma extensão lógica da abordagem do gene candidato e evita o requisito de tamanho muito maior da amostra por estudo de associação em todo o genoma. Em segundo lugar, nós coletamos uma grande população relativa de pacientes com NSCLC da mesma instituição. Os procedimentos de operação padrão uniforme na identificação do câncer, estadiamento patológico, e até mesmo a determinação estratégia para o tratamento do câncer fez nossas descobertas mais abrangente e aplicável a estudos clínicos futuros. Em terceiro lugar, temos realizado validação estatística interna por um procedimento de reamostragem de bootstrap para minimizar falsas descobertas. Em quarto lugar, temos realizado análise de interação gene-gene exploratória para estabelecer uma nova combinação de SNPs para prever o resultado de pacientes com NSCLC de sua terapia, o que poderia ajudar os médicos a determinar o tratamento personalizado ideal e a qualidade dos cuidados para a sobrevivência.
para o melhor de nosso conhecimento, este é o primeiro estudo a investigar a associação de variações genéticas na família RGS com sobrevivência para NSCLC. Nossos resultados têm proporcionado não só análise baseada em SNP, mas também uma abordagem mais abrangente baseada em via na previsão de resultados clínicos para pacientes com NSCLC submetidos a quimioterapia ou chemoradiation. validação independente futuro na população maior e ensaios funcionais detalhados são necessários antes que estas descobertas podem ser traduzidas para as clínicas.
Métodos
Declaração de Ética
Todos os pacientes assinaram um termo de consentimento informado e este estudo foi revisto e aprovado pelo Institutional Review Board (IRB) do MD Anderson.
população do estudo e recolha de dados epidemiológicos e clínicos
Um total de 598 pacientes com fase final de NSCLC, incluindo estágios IIIA, IIIB (seco), IIIB (Wet), e IV, recrutados entre 1995 e 2007 a partir de um estudo epidemiológico de câncer de pulmão que está sendo realizado na Universidade do Texas MD Anderson cancer Center. Nenhum deles tinha sido previamente tratados por quimioterapia cirurgia e /ou radioterapia antes da inscrição no estudo. Todos os participantes tinham completado um questionário fator de risco que recolheu dados sobre as características demográficas, história o uso do tabaco, exposições ocupacionais e ambientais, história médica prévia, e qualquer história de câncer em parentes de primeiro grau, e também doou uma amostra de sangue de 40 ml de genotipagem. Extraímos as informações clínicas dos prontuários médicos dos pacientes de suas condições co-mórbidas, tamanho do tumor, estágio clínico, estágio patológico, tipo histológico, o grau do tumor, tipo de tratamento, recorrência do tumor, de sobrevivência e de progressão do tumor para todas as análises. O tempo médio de acompanhamento foi de 11,8 meses.
selecção SNP e genotipagem
Um painel abrangente de genes relacionados ao câncer, incluindo família de genes RGS foi identificado e classificado em cada via específica de acordo com a sua principal funções relatados. Na lista de genes, dezessete genes na família RGS (
RGS 1-5
,
7-14
,
16
,
18
,
20
, e
22
) foram selecionados para este painel. O procedimento detalhado para a elaboração do painel de genes e SNPs foram relatados anteriormente [55]. O ADN genómico foi extraído a partir dos linfócitos de sangue periférico de amostras de sangue dos pacientes, e todo o trabalho de genotipagem foram realizadas de acordo com o protocolo padrão fornecida pelo Illumina Inc. Em seguida, os resultados de genotipagem foram geradas automaticamente pelo software BeadStudio do Ilumina. Finalmente, 95 SNPs na via RGS foram selecionados e com sucesso genotipados nesses pacientes, como demonstrado na Tabela S1 na informação de apoio.
A análise estatística
STATA software estatístico (StataCorp LP, College Station , TX) versão 10.2 foi utilizado para a análise das taxas de risco (HR),
valores P
, tempo médio de sobrevivência (MST),
valores P Compra de teste de log-rank e Kaplan-Meier estimativa de sobrevivência. χ
2 de teste (para variáveis categóricas) e Estudante de
t
-test (para variáveis contínuas) foram usadas para avaliar as diferenças nas variáveis entre os pacientes vivos e mortos. Para cada SNP, o risco de morte como uma taxa de risco (HR) e intervalo de confiança de 95% (IC) foram estimados com o modelo de regressão de riscos proporcionais de Cox. Além disso, o ajuste multivariada foi usada para controlar possíveis fatores de confusão (idade, sexo, etnia, tabagismo e maços-anos, estado de desempenho, estágio clínico, e tratamento). Para cada SNP, a distribuição genética foram avaliadas por três modelos genéticos (dominante, recessiva e aditiva), eo modelo com o menor
P valor
foi selecionado como o modelo mais apropriado [56]. Para validar os resultados, foi utilizado o método bootstap reamostragem. Para cada amostra de bootstrap desenhada a partir do conjunto de dados original, 100 amostras de bootstrap foram gerados. Obtivemos o
valor P
para cada SNP entre os modelos dominantes, recessiva e aditivos. Os efeitos cumulativos de diferentes genótipos foram calculados pela soma dos efeitos individuais de SNPs significativas, isto é, SNPs que mostraram associação significativa na análise single-SNP e também tinha uma inicialização
P
valor 0,05, pelo menos, 70 vezes. Usamos Cox modelo de regressão de riscos proporcionais para estimar as horas e ICs de 95%. O método de Kaplan-Meier eo teste de log-rank foram utilizados para estimar os seus efeitos sobre a duração de sobrevivência para esses SNPs. Por fim, foi utilizado o programa STREE (https://masal.med.yale.edu/stree/) para executar a análise da árvore de sobrevivência para as interacções do gene para o gene de ordem superior dos SNPs. Para estas análises, incluído apenas SNPs que foram validados internamente por bootstrapping. A dois lados
P Art 0,05 foi considerado estatisticamente significativo
Informações de Apoio
Tabela S1..
NPs na via RGS.
doi: 10.1371 /journal.pone.0021120.s001
(DOC)