非小細胞肺癌における分子ラジオゲノミクスの使用 (NSCLC)

これは前向き研究であり、研究者は、全エクソーム配列決定 (WES) および免疫組織化学的染色のために通常の病理標本を使用します。

病理検査には、PD-L1、EGFR ステータス、ALK、および ROS-1 が含まれます。

WES： QIAamp DNA FFPE Tissue Kit (QIAGEN GmbH, Hilden, Germany) を用いてパラフィン包埋腫瘍標本から全 DNA を抽出した。 コーディングサイズは45Mbでした。 DNA全エクソーム配列については、簡単に言えば、腫瘍をCovaris M220ソニケーター（Life Technologies Europe、Gent、ベルギー）で超音波処理し、さらに増幅するためにアダプターに連結しました（Illumina® TruSeq Exome Library Prep、USA）。 ライブラリーの調製後、すべてのサンプルは、製造元 (イルミナ、サンディエゴ、米国) の指示に従って、NextSeq500 システムを使用して配列決定されました。 研究者は、同時に 12 のサンプル (合計 100 Gb) でシーケンスを実行します。 配列の長さは、ペアエンド (2*150bp) を持つ 150 bp でした。 シーケンスの平均深度は 100X です。 シーケンス パフォーマンスの後、読み取りファイル (fastq) の品質を FastQC によって評価し、参照として人間の Hg19 を使用してマッピングしました。 生殖細胞変異と体細胞変異を特定するために、Varscan アルゴリズムの入力として Bam ファイルを使用しました。 注釈が付けられ、フィルタリングされたバリアントは、IGV (Integrative Genomics Viewer) を使用して手動でチェックされ、サンガー シーケンスによって確認されます。 研究者は、実用的な遺伝子変異 (EGFR、BRAF、KRAS、および MET) を含む臨床関連の遺伝子変化を分析します。また、TP53 および SDH 遺伝子の変異状態を含む臨床的に重要な遺伝子が分析されます。 研究者らは、グルコース代謝クラスター遺伝子の変異状態も分析しました。

メガベースあたりの TMB (腫瘍変異負荷): カウントされた変異の総数を、標的領域のコード領域のサイズで割ります。

MATH (変異対立遺伝子腫瘍の不均一性): 研究者はまず、各腫瘍標本の MAF (遺伝子座で変異対立遺伝子を示す DNA の割合) を取得します。 MAF 分布は、腫瘍内の MAF の中央値 (分布の中心) および MD (中央値偏差) を計算するために使用されます。 MD は、MAF の中央値からすべての MAF の絶対差を取得することによって決定されます。 次に、絶対差の中央値に係数 1.4826 を掛けて MD を取得します。 MATH は、中央値に対する MD のパーセンテージ比として計算されます: MATH = (MD/中央値)×100 [45]。

シャノン多様性指数 (シャノン エントロピー) [50]: 各患者の腫瘍標本の MAF 分布 (ヒストグラム) は、異なるビン サイズ (合計ビン サイズ = S) で取得されました。 次に、各MAFビンの確率の分布に従って、シャノン多様性指数が計算されます。

研究者が抽出した FDG PET の画像特徴は次のとおりです。 従来の FDG PET パラメーターは、市販のソフトウェア (PBAS、PMOD 4.0) を使用して計算されます。 ラジオミクス（テクスチャ分析）は、治療前のFDG PETについてのみ計算されます。 ラジオミクス解析の行列には、ヒストグラム解析、グレイレベル同時生起行列 (GLCM)、グレイレベルランレングス行列 (GLRLM)、グレイレベルサイズゾーン行列 (GLSZM)、近傍グレイトーン差分行列 (NGTDM) が含まれます。 、および形状の特徴。

<Deep radiomics> 研究者は、セグメント化されたボリュームを畳み込みニューラル ネットワーク (CNN) に入れて分析しました。 研究者は、教師あり CNN を使用して、イメージングと他の結果との関係を分析します。