PLoS ONE: Test Nanostring-Based multigena predvidjeti ponavljanja za rak želuca bolesnika nakon operacije

Sažetak pregled

Bez obzira na koristi od adjuvantne kemoterapije ili kemoradioterapiji, oko jedne trećine stadij II karcinoma želuca (GC) pacijenti razvili ponavljanje. Cilj ovog rada bio je razviti i provjeriti prognostički algoritam za rak želuca (GCP-ovi) koje snažno mogu identificirati skupinu visokog rizika za recidiv među pacijentima faza II. ekspresija gena multi-korak profiliranje studija je provedena. Prvo, mikropostrojima ekspresije gena profiliranje arhivirane tumora blokova parafin uklopljenih je korištena za identifikaciju kandidata prognostičke gena (N = 432). Drugo, koncentrirano Ekspresija gena analiza uključujući i prognostičkih gena koristi za razvijanje čvrste klinički pokus (GCP-ovi) u fazi II pacijenata iz iste kohorte (N = 186). Treće, unaprijed definirani cut off za GCP-ovi se provjeravaju korištenjem neovisnog faza II skupini (N = 216). GCP-ovi je potvrđen u drugom setu s pozornice II GC koji je podvrgnut operaciji bez adjuvantne terapije (N = 300). GCP-ovi razvijen zbrajanjem umnožak Cox regresijska koeficijentima i normalizacije razine ekspresije 8 gena (LAMP5, CDC25B, CDK1, CLIP4, LTB4R2, MATN3, NOX4, TFDP1). Prospektivno definirano cut-točka za GCP-ovi klasificirana 22,7% validacije skupini tretiranoj s kemoradioterapiji (N = 216), kao rizičnoj skupini s pet godina stopa recidiva od 58,6% u odnosu na 85,4% u niskom rizičnoj skupini (omjer rizika za ponavljanje = 3,16, p = 0.00004). GCP-ovi su također identificirali skupinu visokog rizika kod pacijenata faza II tretiraju samo s kirurgije (omjer rizika = 1,77, p = 0,0053) pregled

Izvor:. Lee J, Sohn sam, učiniti IG, Kim KM, Park SH, park JO, et al. (2014) Nanostring testu multigena predvidjeti ponavljanja za rak želuca bolesnika nakon operacije. PLoS ONE 9 (3): e90133. doi: 10,1371 /journal.pone.0090133 pregled

Urednik: Ju-Seog Lee, University of Texas MD Anderson Cancer Center, Sjedinjene Američke Države Netlogu

Primljeno: 23. rujna 2013; Prihvaćeno: 26 siječnja 2014; Objavljeno: 5. ožujka 2014 pregled

Copyright: © 2014 Lee et al. Ovo je otvorenog pristupa članak distribuirati pod uvjetima Creative Commons Imenovanje License, koja omogućuje neograničeno korištenje, distribuciju i reprodukciju u bilo kojem mediju, pod uvjetom da je izvorni autor i izvor su zaslužan

financiranja. Ova studija je podržan od strane unutar škole grant od Samsung Medical Center. U financijeri nisu imali ulogu u studiju dizajna, prikupljanja i analize podataka, Odluka o objavi, ili pripremu rukopisa pregled

suprotstavljenih interesa. Patrick Tan je članovi uredništva PLoS ONE. To ništa ne mijenja pridržavanje autorovih svim PLoS ONE politika na razmjenu podataka i materijala. Pregled

Uvod pregled

Želučani raka su vrlo smrtonosan maligne bolesti s pet godina stopa preživljavanja je jedan od najgorih prijavio za bilo solidnih tumora. Prema podacima iz National Cancer Institute nadzor, epidemiologiju i krajnjih rezultata (SEER) programa, pet godina preživljavanja za pacijente s rakom želuca (GC) poboljšana je samo skromno tijekom posljednjih 50 godina, od 12 do 22 posto. [1] Sklonost GC za rano metastatskog širenja je dobro dokumentirano u prethodnim studijama [2], [3]. Na temelju novijih pokusa pomoćno sredstvo Faza III, preživljavanje korist od adjuvantne kemoterapije ili chemoradiation terapije je dokumentirana u GC [4] - [7]. Međutim, 25 do 40% svih kirurški reseciranih GC pacijenata i dalje razvijaju ponavljanje koje nisu prikladna za ponovno resekcija [4], [7] - [9]. Za patološkog stadiju III i IV GC, 5-godišnje bolesti bez preživljavanje su vrlo siromašni (faza IIIA, 57,6%, stadij IIIB, 39,6%, a faza IV 26,3%) [8] implicating da ovi tumori imaju inherentno agresivno ponašanje. Za razliku od toga, patološke faza II pacijenti GC imaju povoljniji klinički ishod s 5-godišnje bolesti slobodnih preživljavanja od 76% -90% nakon operacije i adjuvantna liječenje [8], [9]. Ipak, postoji širok spektar kliničkih agresivnosti čak iu istoj fazi s neki pacijenti se liječe samo s operacijom, dok su neki pacijenti ponovno pojaviti ubrzo nakon operacije i adjuvantna chemoradiation terapije. Dakle, na temelju pretpostavke da postoji značajna molekularne heterogenosti, dizajnirali smo velikih krljuštima profila genske ekspresije studiju za razvoj molekularne test koji se može učinkovito diskriminirati niskog rizika od visokog rizika GC skupina recidiva nakon operacije. Pregled

molekularni test koji identificira pacijente visokog rizika za recidiv može dovesti do optimiziranih Perioperacijska strategije liječenja u GC. Faza otkriće uključeno GC pacijenata iz svih kliničkih stadija liječenih kemoradioterapiji (N = 520). Tumor blokova od tih bolesnika su bili podvrgnuti prognostički otkriću gena pomoću genoma DASL testa (WG-DASL) (Illumina, San Diego, CA), profiliranje metoda izraz mikropostrojima gen za parafinske ugrađen tkiva formalinom fiksna (FFPE). Cilj je bio razviti hipoteze za kliničke i otkrijte kandidata prognostičkim ili unutarnje referentne gene koji će vam pomoći dizajn usredotočen na ekspresiju gena testa. Rezultati iz ove faze je predložio da klinička korisnost genske ekspresije temelji prognostičku algoritam može potencijalno razlikovati skupinu visokog rizika između faza II pacijenata. Pregled

Cilj projekta bio je razviti hipotezu s kliničke i otkriti kandidat prognostički ili unutarnje referentne gene kako bi odredio usredotočen izraz gena testovima. Rezultati iz faze otkrića ukazuju na to da klinička korisnost jednog prognostičkog algoritma ekspresije gena sjedištem potencijalno može razlikovati skupinu visokog rizika kod pacijenata faza II. Uz korištenje robustan više koraka prognostički algoritam, rak želuca Prognostički rezultat (GCP-ovi) za stadij II pacijenata GC je razvijen za otkrivanje bolesnika visokog rizika za recidiv nakon operacije. Pregled

Metode pregled

Od rujna 1994. do prosinca 2005. godine, 1.557 GC pacijenti podvrgnuti ljekovito gastrektomije Samsung Medical Center. Među onima, 1.107 pacijenata su odabrani na temelju sljedećih kriterija: histološki potvrđena adenokarcinom želuca; kirurška resekcija tumora bez makroskopski ili mikroskopski ostatne bolesti; dobi ≥18; Patologija faza IB (T2bN0, T1N1 ali ne T2aN0) do IV, u skladu sa Zajedničkom odboru američkog protiv raka (AJCC) inscenacije sustav (6 ^{izd); kompletna kirurška snimanje i snimanje liječenje, a pacijenti su primali INT-0116 režima kao adjuvantna liječenje [7]. Istraživanje je odobreno od strane institucionalni pregled odbor Samsung Medical Center, Seoul, Južna Koreja (IRB broj odobrenja: SMC 2010-10-025). Svi sudionici studije pod uvjetom pismeni informirani pristanak oblik preporučio IRB. U bolesnika koji su umrle u trenutku ulaska u studiju, pismeni informirani pristanak oblici su otkloniti IRB. Studija dizajna i skupina pacijenata su sukladno primjedbu smjernica (Slika 1A, 1B, File S1, odjeljak 1). Od skupini 1.107 pacijenata, otkriće komplet 520 pacijenata i set validacija 587 Pacijenti su nasumično podijeljeni i dodjeljuje do 6 serija stratificiran prema veličini tumora i godini operacije WG-DASL testu. Pregled}

Kako bi se izbjeglo lažno pozitivnih zaključaka zbog prekomjernog dolikuje, prognostičkih algoritama i njihovih predefinirane cut-točke su testirani u nezavisnim skupinama koje nisu korištene za prognostički otkriće gena i algoritma zgrade. A 4 faze studija je osmišljen, s 4 unaprijed definiranim nezavisnim skupinama regrutiranih iz Samsung Medical Center. Prva 3 kohorte uključuju pacijente sa sličnim kliničkim i patološkim obilježjima iz kemoradioterapiji liječenih studijskih skupina (File S1, odjeljak 2). Prva faza (otkriće faza) ovog istraživanja obuhvatila je GC pacijenata iz svih kliničkih faza koji su liječeni s kemoterapije radioterapijom (N = 520) [8]. Tumor blokova od tih bolesnika su bili podvrgnuti prognostički otkrića gena pomoću WG-DASL (Illumina, San Diego, CA), A izraz mikropostrojima gena metodom profiliranje za FFPE [7]. Ad-hoc vanjsko vrednovanje skupa gena provedena je kako bi se smanjili moguće greške iz jednog institucionalnog skupini. Druga faza (razvoj algoritam) je prevesti nalaze iz prve faze u klinički se primjenjuje za ispitivanje formatu. Odabrali smo nCounter platformu (Nanostring Technologies, Seattle, WA), zbog svoje sposobnosti da se ispitati razinu ekspresije i do 800 gena pomoću ukupne RNA ekstrahirane iz FFPE u reakciji jednog cijevi [8]. prikazan smo fazu II pacijenti iz prve faze (N = 186) za de novo pregled otkriće prognostičkih genima, odabrani idealne kombinacije gena pomoću gradijenta barem apsolutna skupljanje i operator odabir (laso) algoritam [10], a zatim izgradio prve generacije GCP-ovi (GCP-ovi-G1) dodavanjem proizvoda normalizirana genske ekspresije i koeficijenata iz Cox model za DFS. U trećoj skupini bolesnika faza II (N = 216). U četvrtoj fazi (ispitivanje kliničke na operaciju samo postavljanje), testirali smo potencijalnu kliničku korisnost GCP-ovi u II bolesnika liječenih samo operacije. Vrijeme pečat protokola (Slika S12) je razvijen prije obrade ovog konačnog skupini. Mi naknadno razvili rafiniran drugu generaciju GCP-ovi (GCP-ovi-G2) (konačna gen Set) analizirajući Kombinirani Faza II kohorte iz druge i treće faze istraživanja. Pregled

Genska ekspresija profiliranje pomoću cijeli genome- DASL test pregled

prije svakog profila genske eksperiment, uzorci tkiva su nasumično podijeljene na različite šarže stratificiran prema kirurgije vrijeme (prije 2000 vs. nakon 2000.) i veličine tumora (≤5 cm vs + 5 cm) kako bi se smanjili bilo odstupanja od kvalitete DNK. Ukupna RNA se ekstrahira iz 2-4 dijelova 4-ĩm debljine FFPE sekcije reprezentativnih primarnog tumora blokova pomoću visokog Pure RNA parafin kit (Roche Diagnostic, Mannheim, Njemačka) nakon uklanjanja ne-tumorske elemente ručnim macrodissection vođeni hematoksilinom i eozinom slajdova. WG-DASL ispitivanje se provodi s 200 ng RNA nakon uputama proizvođača [11]. Za nCounter testu, 200 ng ukupne RNA hibridizira se s posebno dizajnirani kod niza 800 gena za 18 sati na 65 ° C i obrađena u skladu s uputama proizvođača [12]. Podaci su normalizirani na prosječne razine ekspresije 48 interne gena odabranih iz mikropolja eksperimenta. Detaljan opis fazi otkrivanja pomoću WG-DASL testa nalazi se u File S1, Odjeljak 3. usporedivost kvalitete DNA FFPE tkiva i svježe smrznutog tkiva pomoću DASL testa je ranije objavljeno [13], [14]. Pregled

Prognostički zgrada model i validacija pregled

algoritam za razvoj za kliničke temelju WG-DASL n-Counter-testu nalazi se u File S1, Odjeljci 4-6. Koristili smo gradijenta laso algoritam kako bi odgovarao model predviđanja temelji na Cox-a proporcionalnih rizika model za DFS pomoću sondi s granične p vrijednost i 0,01 (Slika S2 u File S1) [10]. Koristili smo ostaviti jedan iz unakrsne validacije s de novo otkriće u svakom ostavio je jedan od njih korak je procijeniti učinkovitost prognostičkog modela unutar otkriće skupini. Optimalna granična točka je određena stvaranjem zemljište za p-vrijednosti za svaku cut-mjestu za prognostički rezultat. Za ocjenu valjanosti, korišteni su a priori definirati algoritam i cut-point vrijednosti. Postupak validacije za GCP-ovi prikazana je na File S1, Odjeljak 7. pregled

Rezultati

izraz Microarray gena profiliranje GC bolesnika liječenih adjuvantna kemoradioterapiji (faza 1) pregled

Izvršili smo ekspresije gena profiliranje FFPE od otkrića kohorti 520 slučajeva stupnja IB-IV GC liječenih standardnim kemoradioterapiji nakon kurativne resekcije pomoću WG-DASL testa (slika 1). Među njima, 432 uzoraka prošao kontrolu kvalitete RNA (GEO baze podataka GSE 26253) (File S1, odjeljak 3). Primarni cilj je bio DFS. Jednosmjerna analiza identificirani 369 sondi koje su značajno povezane s preživljavanjem bez bolesti na p < 0,01 bez podešavanja za drugim kliničkim varijablama (File S1, Odsjek 3d). Zatim gradijent Lasso je korišten za razvoj prognostičkog algoritam za predviđanje recidiva (File S1, Odsjek 3e). Dopust-on-out križna validacija (LOOCV) postupak s de novo
otkrića prognostičke gena i izgradnji jednog prognostičkog algoritma na svakom koraku se koristiti za ispitivanje robusnosti prognostičkog algoritam. Prema prognostičkim gena potpisa (26 gena, File S1, Odsjek 3f) i patološkim fazama (lokaliziran vs napredno), 432 bolesnika su svrstane u slijedeće grupe: niskog rizika i stupnja IB /II (N = 145; 5 godina DFS, 84,8%), visokog rizika i scenski IB /II (N = 90; 5-godišnje DFS, 61,1%), s niskim rizikom i stadij III /IV (N = 83; 5-godišnje DFS, 48,9%), i visokog rizika i stadij III /IV (N = 114; 5-godišnje DFS, 36,9%) (Slika 2). Kao analiza ad-hoc, testirali smo taj gen potpis pomoću profila genske ekspresije podatke iz kohorte bolesnika Singapur (N = 199) kako bi se smanjili bilo inherentno pristranost iz jedne skupine institucija [15]. U vanjskoj bolesnika skupine, gen potpis je mogao odvojiti skupinu visokog rizika (N = 100) iz skupine niskog rizika (N = 99) za ponavljanje s statističke značajnosti (p < 0,00001; omjer rizika (HR), 2,3; 95% CI, 1,62-3,28) (Slika 2). Ovi podaci ukazuju na glavnu kliničku korisnost profila genske ekspresije GC u identifikaciji pacijenata s visokim rizikom među faza II pacijenata (nizak u odnosu na visoki rizik faza IB /II, 84,8% vs 61,1%; niska u odnosu na visoki rizik, faza III /IV, 48,9% vs 36,9%). Dakle, za razvoj kliničke testa i validacije, usredotočeni smo na razvoju genetičkog set koji mogu snažno predvidjeti ponavljanje u II pacijenata. Pregled

Razvoj rak želuca prognostičku ocjeni (GCP-ovi) za stadij II GC pomoću nCounter test (faza 2) pregled

prilagođeni dizajniran je skup nCounter sonda sastoji od kandidata prognostičkih gena iz WG-DASL microarray podataka (faza 1), kao i poznatih gena raka, kinaze gena,-coupled protein G gena receptora. Da bi se riješio problem varijabilnost u integritet RNA molekula u arhivirane FFPE zbog pre-analitičke varijabli, kao što su fiksacije vremenu i dobi od blokova, nanosi se u roku-uzorka normalizaciju pomoću skupa 48 interne gena izabranih iz microarray podataka na temelju o minimalnim varijacijama diljem slučajevima i nedostatak povezanosti s prognozom (File S1, odjeljak 4). Korelacija između stope rizika od prognostičkih gena na temelju nanostring i WG-DASL su u File S1, Odjeljak 4b i slika S3 u File S1. Pregled

profilirani smo 186 fazu II pacijenti iz otkriće setu. Nakon procjene robusnost prognostičkih algoritama izgradili gradijent Lasso kroz LOOCV, primjenjuju se gradijent Lasso za sve 186 pacijenata i identificirati 8 gena (LAMP5, CDC25B, CDK1, CLIP4, LTB4R2, MATN3, NOX4 i TFDP1), koji u kombinaciji pruža robustan prognostički podaci (Tablica 1). GCP-ovi onda je razvijen kao linearna kombinacija regresivnih procjenama Cox i normalizacije razine ekspresije tih 8 gena. Analiza cut-točka pokazuje da GCP-ovi se najviše robustan u identificiranju 25% bolesnika s najgorim rezultatima (File S1, odjeljak 4). Odabrali smo granicu točku 0.2205 za potencijalnog vrednovanje u samostalnoj validacije skupini. pregled

Validacija GCP-ovi i njegova unaprijed zadane granične točke u fazi II GC bolesnika liječenih kemoradioterapiji (faza 3) pregled

da bi se izbjegla mogućnost više dolikuje problem povezan s cross-valjanosti [16], mi potvrđene GCP-ovi s fiksnim algoritma i cut-točke u nezavisnoj skupini bolesnika koji nije bio korišten u otkrivanju gena. Klinički i patološke značajke 216, faza II pacijenata iz validaciju postavljen bile slične onima iz otkriće skupine (File S1, Poglavlje 6, a na slikama S4-6 u File S1). Kada smo primjenjuje GCP-ovi-G1 do skupa valjanosti, distribucija rezultat rizika bila je vrlo slična, što upućuje na snažan analitički uspješnost testa (File S1, Odsjek 7a, a na slici S7 je File S1). Predefinirana cut-točka (0,2205) za GCP-ovi-G1 klasificirana 22,7% od tumora iz validaciju postavljen kao skupine visokog rizika. Kaplan Meier procjena 5 godina DFS za pacijente s visokim rizikom je 58,6%, u odnosu na 85,4% bolesnika s niskim rizikom (HR za ponavljanje, 3,16; p = 0.00004) (Slika 3). GCP-ovi bio značajan u oba intestinal- i diffuse- tipa GCS, kao što je prikazano na slici S8 u File S1 (File S1, Odsjek 7b). Multivarijatna analiza nadalje pokazuje da GCP-ovi-G1 pruža dodatne prognostičke informacije, uz ostale poznate faktore kao što su Lauren klasifikacije, diferencijacije razredu, dobi i operacije tipa (HR, 3,027; p = 0,00016; tablica 2). Dakle, GCP-ovi se mogu koristiti za identifikaciju Faza II pacijenata koji ostaju na visokim rizikom, čak i nakon standardne adjuvantne kemoradioterapiji i koji imaju sličan rizik od ponovne pojave bolesti kao Stage pacijenata III. Pregled

GCP-ovi kao prognostički čimbenik za stadij II pacijenata GC liječi s operacijom samo na temelju prospektivno osmišljen protokol (faza 4) pregled

pregled kliničke baze podataka identificirati 306 pacijenata koji nisu primali postoperativni tretman temelji se na zajedničkoj odluci između liječnika i bolesnika (File S1, stavka 1., Tablica S1 u File S1). Ovi pacijenti su bili podvrgnuti istraživačke analize za procjenu prognostičku ulogu GCP-ovi u bolesnika liječenih samo operacije i testiranje hipoteze da je korist od kemoradioterapiji je ograničeno u bolesnika s visokim rizikom utvrđenim GCP-ovi. Za ovaj korak, razvili smo GCP-ovi-G2 (Tablica S8 File S1), Druga generacija GCP-ovi, analizirajući svi Faza II slučajeva iz faze 2 i 3 kako bi se povećala veličinu uzorka. Mi prospektivno testirali predefinirane GCP-ovi-g2 algoritam i cut-točku, kako je opisano u protokolu Vrijeme maraka (Slika S12 u File S1). GCP-ovi-g2 predvidjeti ponavljanje u 300 fazi II tumora s omjerom opasnosti od 2.131 (95% CI, 1,428 do 3,180; p = 0,00021) (HR, 3.16) (Slika S9 u File S1). Kako bi se smanjila mogućnost više pristajalo algoritma pacijentima kemoradioterapiji-liječi, također smo testirali GCP-ovi-G1, koji je prethodno validirane u skupini kemoradioterapiji tretirane, u samo operacijom skupini (Slika S10 u File S1). Omjer rizika za GCP-ovi-G1 (HR, 1.77; 95% CI, 1,18-2,67; p = 0,0053) je slična onoj za GCP-ovi-g2 (Slika 3). Dakle, GCP-ovi robusno predvidjeti ponavljanje u fazi II GC sa ili bez postoperativne terapije. Na temelju tih podataka, može se nagađa da je pozornica visokog rizika II pacijenti definirane GCP-ovi nisu stekli ogromnu korist od kemoradioterapiji. Pregled

Izražavanje negativnih prognostičkih gena u tumorskim mikrookoliša

U svim 3. faza II kohorte uključeni u ovu studiju, povećana razina ekspresije 4 gena s GCP-ovi (NOX4, LAMP5, MATN3 i CLIP4) su povezani s lošom prognozom. Budući da su poznate funkcije ovih gena ukazuju svoj izraz u mikrookoliša nego stvarnih tumorskih stanica, proveli smo na nCounter testova za microdissected tumora u odnosu na strome komponenti od 4 reprezentativnih tumora visokog rizika (Slika S11 u File S1). Ekspresija ovih gena bila je značajno viša u strome komponente, u usporedbi s epitelnim stanicama raka, s NOX4 prikazuje Najveće su razlike (p = 0.04). Pregled

Rasprava pregled

U početnim otkriće fazi, Izvršili smo WG-DASL u svih bolesnika fazi GC. Zatim, na temelju podataka iz WG-DASL, primijetili smo da je segregacija visokoj rizičnoj skupini s niskim rizikom skupine bio je najznačajniji u ranom stadiju IB /II bolesnika (niska u odnosu na visoki rizik faza IB /II, 84,8% u odnosu na 61,1%; niska u odnosu na pozornici visokog rizika III /IV, 48,9% vs 36,9%). Dakle, za razvoj kliničke testa i validacije, usredotočeni smo na razvoju genetičkog set koji mogu snažno predvidjeti recidiv u fazi II bolesnika. Razvili smo i potvrđeni prognostički algoritam za rak želuca, GCP-ovi, koji snažno može identificirati visoko rizične skupine za ponavljanje među pacijentima faza II. GCP-ovi, razvijen korištenjem nCounter platformu, pokazala je snažnu izvedbu u uzorcima FFPE. Osim toga, uključivanje u interne gena dozvoljeno primjenu GCP-ovi za pojedinog bolesnika. Stoga predlažemo da GCP-ovi se mogu lako primijeniti na rutinsku kliničku uporabu. GCP-ovi od 8 gena (LAMP5, CDC25B, CDK1, CLIP4, LTB4R2, MATN3, NOX4 i TFDP1) otkriveni su i potvrđeni u više od 700 faza II pacijenata GC. Otkrili smo da je GCP-ovi identificirati pacijente GC visokog rizika za recidiva bez adjuvantne tretmana i da visokorizičnih faza II GC pacijenata pokazale sličnu DFS na pozornici pacijenata III. Osobito, GCP-ovi predviđeni ponovne obaju tipova Lauren (difuzna ili intestinalnu) (Slika S8 u Datoteke S1). Pregled

Naši podaci jasno pokazuju prisutnost molekularne heterogenosti u GC, koji je povezan s kliničkim rezultatima ali nezavisno od kliničko informacije inscenacije. Naši podaci pokazuju da je stadij pacijenti IB /II imao vrlo lošu prognozu kada su njihovi tumori izraženu potpisa gena loše rizika. Postojala je razlika od 23,7% u 5-godišnje DFS između visokog rizika i gena niskog rizika potpisa u stadiju IB /II pacijenata, i 5-godišnje DFS u fazi visokog rizika IB /II bolesnika bio je ispod 60%, unatoč upotreba adjuvantna kemoradioterapiji (Slika 1). Stoga, možda će biti potrebno da se prospektivno dizajn suđenje pitanje da li kemoradioterapiji je potreban za stadiju IB /II bolesnika s niskim rizikom profila genske ekspresije. Kako bi se smanjio bilo kakvu potencijalnu pristranost s varijacijama u kliničkoj praksi ili operacije na jednom centru, proveli smo ad hoc vanjsko vrednovanje potpisa za provjeru potpisa. Kao što je prikazano u rezultatima, potpis dosljedno predvidjeti ponavljanje u Singapuru skupini. Pregled

Među 8 finalnih GCP-ovi geni su (LAMP5, CDC25B, CDK1, CLIP4, LTB4R2, MATN3, NOX4 i TFDP1), CDC25B i CDK1, koje su poznate da su povezane sa proliferacijom stanica, nađeno je da su u korelaciji s povoljnim prognozu (negativna procjene Cox regresija u tablici 2). Naime, sličan trend uočen za rak debelog crijeva pomoću genske ekspresije testa [17], [18]. Ovi rezultati odražavaju stanje diferencijacije ovih stanica tumora, budući epitelnim stanicama normalno želudca i debelog crijeva sluznice imaju visoke stope prometa. TFDP1 kodira transkripcijski faktor DP-1, koja djeluje kao pozitivni regulator G1 /S prijelaza tijekom staničnog ciklusa [19], [20]. Osobito u hepatocelularnog karcinoma, TFDP1 prekomjerna ekspresija značajno je povezana s napredovanjem bolesti [19]. Od dosega ovog studiji ne uključuje funkcionalnu proučavanje ovih gena, njihov biološki značaj treba ispitati u budućim istraživanjima. Nedavno, Cho i sur. Pregled je izvršio najveći profila genske ekspresije u 213 GC pacijenata koristi svježe smrznute tkiva [21]. Identificirali 6 prognostičkih gena (CTNBB1, EXOCS3, TOP2A, LBA1, CCL5 i LZTR1) za preživljavanje pacijenta nakon kurativne resekcije. Međutim, prema našem najboljem saznanju, GCP-ovi je jedini gen set koji je sada potvrđen u više od 700 faza II GC bolesnika, bez obzira Lauren klasifikaciji (difuzne ili crijevni), poznati prognostički faktor ili pomoćno sredstvo liječenja. Pregled

Zaključno, uz korištenje nekoliko koraka pristupa, razvili smo 8-gen GCP-ovi, koji je u stanju identificirati snažno visokorizične faza II pacijenata GC recidiva nakon operacije, bez obzira na adjuvantnoj terapiji. Trenutno, s tekućim suđenje UMJETNIK-II (NCT61461), planiramo provjeriti našu GCP-ovi u prospektivno dizajniran ispitivanje faze III. Pregled

popratne podatke
File S1. pregled 1. Pacijent karakteristike studija kohorte na svakom koraku (tablica S1). a. Tablica S1. Bolesnici značajke. 2. Klinički i patološke karakteristike predmeta ispitao u svakoj fazi. 3. Detaljni opis otkriće korak korištenjem WG-DASL testa (korak 1). a. Slika S1. QA od WG-DASL podataka. b. Tablica S2. Usporedba ribe i rezultata IHC za HER2 statusa u rak želuca u koraku 1. c. Tablica S3. Popis sondi koje su različito izraženi između HER2-pozitivnim i negativnim HER2- skupine bolesnika u koraku 1. d. Tablica S4. Popis svih proba s univarijatne p-vrijednosti < 0.01 u koraku 1. e. Slika S2. Gradijent Lasso algoritam. f. Tablica S5. Lista 26 sondi uključena u model predviđanja ugrađena od cijelog skupa podataka (n = 432). g. Tablica S6. Multivarijatna Cox Rezultati regresijske analize u otkrivanju gena set (n = 432). 4. Dizajn usmjerena ekspresije gena testu primjenom nCounter platformu. a. Tablica S7. Popis referentnih gena za nCounter testu. b. Slika S3. Korelacija između stope rizika od prognostičkih gena na temelju kvantilnih normalizaciji i samo-normalizacija pomoću WG-DASL testa. 5. nCounter analiza i kontrola kvalitete. 6. Izbor cut-off za rak želuca prognostičku Score (GCP-ovi (slika S4, S5, & S6) a slika S4 DFS prema svakom kvartilama GCP-ovi-G1 b Slika S5 Cut-point analize...... GCP-ovi-G1. c. Slika S6. DFS u skladu s optimiziranim cut-točke GCP-ovi-G1. 6. Raspodjela GCP-ovi između otkriće seta i validacije setu. a. Slika S7. Raspodjela GCP-ovi-G1 u otkrivanju i validacije set. b Slika S8 GCP-ovi... crijevna vs tipu difuzne 7. Ispitivanje kliničke korisnosti GCP-ovi-G2 u bolesnika liječenih samo kirurgija Slika S9 DFS od faza II bolesnika liječenih kemoradioterapiji temelju kvartalu GCP-ovi-G2.... b. Slika S10. DFS u fazi II bolesnici liječeni samo operacije na temelju kvartalu GCP-ovi-G2. c. Slika S11. iskazivanje negativnih prognostičkih gena uključenih u rak želuca prognostičke vrijednosti u skladu sa odjeljaka tkiva (tumora u odnosu na stromu). normalizirani izraz prikazane su razine. d. Tablica S8. Popis nCounter proba uključeni u GCP-ovi-G2. 8. Želučana validacije raka studija protokola. a. Slika S12. Želučani valjanosti raka Studija protokol pregled doi:. 10,1371 /journal.pone.0090133.s001 pregled (docx) pregled

• PLoS ONE: HIF-1 Alpha Prekomjerna ekspresija korelira s Poor ukupno preživljenje i bez znakova bolesti opstanak u rak želuca pacijenata Post-Gastrectomy
• PLoS ONE: Pacijenti sa starosti ili proksimalni tumora koristi od metaboličkog sindroma je u ranoj fazi želučani Cancer