비장 변연부 림프종에서 결과 예측을 최적화하기 위한 통합 분자 및 임상 프로파일링

이 연구는 새로 진단된 SMZL에서 정확한 생존 예후를 위한 통합 임상-분자 모델을 개발하고 검증하는 것을 목표로 합니다.

이미 존재하고 코딩된 종양 생물학적 물질 및 건강 관련 개인 데이터는 소급하여 수집됩니다. 돌연변이 분석은 종양 게놈 DNA의 표적 심층 차세대 시퀀싱에 의해 수행됩니다. 7q의 결실은 종양 조직으로부터 분리된 핵에서 FISH에 의해 평가될 것이다. 면역글로불린 유전자 재배열 및 돌연변이 상태는 PCR 및 Sanger 시퀀싱에 의해 종양 게놈 DNA에서 분석될 것입니다. 표적 유전자의 메틸화 상태는 종양 게놈 DNA 상의 메틸화 특이적 PCR에 의해 평가될 것이다.

노출 변수와 OS 간의 조정된 연관성은 Cox 회귀에 의해 추정됩니다. 이 접근법은 OS를 예측하기 위한 계층적 분자 모델의 개발에 활용될 OS와 독립적으로 관련된 공변량을 제공할 것입니다. 공변량 중에서 OS를 예측하는 관련성의 계층적 순서는 재귀 분할 분석에 의해 설정됩니다. 동종 OS를 보여주는 터미널 노드를 병합하기 위해 융합 알고리즘이 사용됩니다. 모델의 식별 능력은 c-index를 계산하여 평가됩니다. 상대 생존 분석은 초과 사망률이 직간접적으로 질병에 기인하는지 여부에 관계없이 개발된 계층적 분자 모델에 따라 계층화된 환자의 하위 그룹이 경험하는 초과 사망률의 척도를 제공하는 데 사용됩니다. 훈련 세트에서 개발된 모델은 검증 세트에서 테스트되고 검증 세트의 모델 성능(c-index)은 훈련 세트의 성능과 비교됩니다.