Analyse complète du profil de mutation génique chez les patients chinois NSCLC par séquençage de nouvelle génération

L'objectif de cette étude est de construire le profil de mutation génique du NSCLC en Chine et de trouver une corrélation connexe entre le panel de mutations géniques et les résultats cliniques.

Environ 600 échantillons de tissus chirurgicaux seront prélevés pendant l'opération à l'hôpital du cancer de Tianjin de 2009 à 2012, y compris le carcinome épidermoïde pulmonaire et l'adénocarcinome. La zone cible de 295 gènes, y compris les gènes responsables du cancer du poumon, les gènes importants de la voie du signal, les gènes de résistance aux médicaments, sera détectée par séquençage de nouvelle génération (NGS) en profondeur (moyenne 1000X). Ce gène a été sélectionné parmi Les mutations peuvent guider le traitement ou comme facteurs de pronostic dans la directive NCCN/FDA/CFDA, les mutations associées dans les études de phase II/III et approuvées par le NCCN/FDA/CFDA dans d'autres types de tumeurs et les mutations associées en phase I ou préclinique études et ne peuvent orienter le traitement ni comme facteurs pronostiques.

Toutes les mutations détectées dans 600 échantillons sont résumées à des fins statistiques, en calculant la proportion de mutations dans la population globale. L'analyse de regroupement est effectuée selon les principales voies biologiques liées aux gènes moteurs, la corrélation entre les données de mutation génique et les variables cliniques catégorielles est effectuée par le test exact de Fisher. Le test Log-rank sera utilisé pour explorer la relation entre les résultats cliniques (DFS et OS, respectivement) et les mutations géniques (présentes ou absentes) ou chacune des caractéristiques cliniques (sexe, âge, statut tabagique, stade TNM, histologie, localisation de la tumeur, récidive, nombre de métastases ganglionnaires, taille de la tumeur, traitement adjuvant postopératoire, DFS et OS). Ensuite, un modèle de risques proportionnels de Cox sera construit pour évaluer l'effet de plusieurs variables (caractéristiques génomiques et cliniques) sur la SSM et la SG, respectivement. La méthode Benjamini-Hochberg du taux de fausses découvertes (FDR) est utilisée pour ajuster la valeur p et calculer les différences statistiques. Toutes les valeurs de p étaient bilatérales et P < 0,05 était supposé être significatif.