脾辺縁帯リンパ腫の転帰予測を最適化するための統合された分子および臨床プロファイリング

この研究は、新たに診断されたSMZLの正確な生存予後のための統合された臨床分子モデルの開発と検証を目的としています。

既存のコード化された腫瘍生物学的材料と健康関連の個人データは遡及的に収集されます。 変異解析は、腫瘍ゲノム DNA のターゲットを絞ったディープ ネクスト ジェネレーション シーケンスによって実行されます。 ７ｑの欠失は、腫瘍組織から単離された核に対するＦＩＳＨによって評価される。 免疫グロブリン遺伝子の再構成と変異状態は、PCR とサンガー配列決定によって腫瘍ゲノム DNA で分析されます。 標的遺伝子のメチル化状態は、腫瘍ゲノム DNA のメチル化特異的 PCR によって評価されます。

曝露変数とOSの間の調整された関連性は、Cox回帰によって推定されます。 このアプローチは、OS を予測するための階層的分子モデルの開発に利用される OS に独立して関連付けられた共変量を提供します。 共変量間で OS を予測する際の関連性の階層的な順序は、再帰的分割分析によって確立されます。 融合アルゴリズムを使用して、同種の OS を示すターミナル ノードをマージします。 モデルの弁別能力は、c-index を計算することによって評価されます。 相対生存分析を使用して、開発された階層的分子モデルに従って階層化された患者のサブグループが経験した過剰死亡率の尺度を提供します。過剰死亡率が直接的または間接的に疾患に起因するかどうかに関係ありません。 トレーニング セットで開発されたモデルは検証セットでテストされ、検証セットのモデル パフォーマンス (c-index) がトレーニング セットのパフォーマンスと比較されます。