次世代シーケンシングによる中国のNSCLC患者における遺伝子変異プロファイルの包括的な分析

この研究の目的は、中国で NSCLC 遺伝子変異プロファイルを構築し、遺伝子変異パネルと臨床転帰との間の関連する相関関係を見つけることです。

2009 年から 2012 年にかけての天津がん病院での手術中に、肺扁平上皮がんと腺がんを含む約 600 の外科組織サンプルが収集されます。 肺がん駆動遺伝子、重要なシグナル経路遺伝子、薬剤耐性遺伝子を含む 295 遺伝子の標的領域が、New Generation Sequencing (NGS) ディープ (平均 1000X) によって検出されます。 この遺伝子は、NCCN/FDA/CFDA ガイドラインの治療または予後因子としての変異、第 II/III 相研究での関連変異、および他のタイプの腫瘍で承認された NCCN/FDA/CFDA および第 I 相または前臨床での関連変異から選択されました。研究および治療を導くことはできません。または予後因子として。

600 のサンプルで検出されたすべての突然変異は統計のために要約され、全体の母集団における突然変異の割合が計算されます。 クラスタリング分析は、生物学的経路に関連する主要な駆動遺伝子に従って実行され、遺伝子変異データとカテゴリカル臨床変数との間の相関は、フィッシャーの正確検定によって実行されます。 ログランク検定を使用して、臨床転帰 (それぞれ DFS および OS) と遺伝子変異 (存在または不在) または各臨床的特徴 (性別、年齢、喫煙状況、TNM 病期分類、組織学、腫瘍の位置、再発、リンパ節転移の数、腫瘍の大きさ、術後補助療法、DFS および OS)。 次に、コックス比例ハザード モデルを構築して、DFS および OS に対する複数の変数 (ゲノムおよび臨床的特徴) の影響をそれぞれ評価します。 Benjamini-Hochberg 誤検出率 (FDR) 法を使用して、p 値を調整し、統計的差異を計算します。 すべての p 値は両側であり、 P <0.05が有意であると想定されました。