전립선암의 공격성과 예후에 대한 유전학 연구

조사관은 다음과 같은 구체적인 목표를 가지고 있습니다.

목표 1. 공격적인 PCa에 대한 GWAS를 수행하고 GRS를 생성하려면 공격적인 PCa에 대한 GWAS는 29,896명의 PCa 환자(비공격성 질환 19,185명, 공격성 질환 10,711명)로 구성된 국제 코호트에서 수행됩니다. 감독된 기계 학습 프레임워크에서 이 GWAS의 요약 통계를 사용하여 조사관은 공격적인 PCa를 예측하는 GRS를 만드는 것을 목표로 합니다.

목표 2. GWAS를 수행하고 생화학적 재발에 대한 GRS를 만드는 것 생화학적 재발에 대한 GWAS는 근치 전립선 절제술을 받은 환자를 대상으로 수행됩니다. 국제 협력을 통해 근치 수술을 받은 환자 5,397명을 평가할 수 있으며, 이 중 추적관찰 기간 동안 생화학적 재발이 발생한 환자는 1,071명이다. 목표 1과 마찬가지로 지도 기계 학습 알고리즘을 GWAS의 요약 결과에 적용하여 생화학적 재발에 대한 GRS를 생성합니다.

목표 3. 공격성 질병 및 생화학적 재발에 대해 TWAS를 수행합니다. 공격성 질병 및 생화학적 재발에 대해 다조직 TWAS를 수행합니다. 유전자 예측 모델은 3,900명 이상의 개인으로부터 22개 조직에서 측정된 유전자 발현 데이터를 사용하여 훈련됩니다. 이러한 예측 모델을 통해 유전자 발현 수준은 공격성(목표 1) 및 생화학적 재발(목표 2) 연구 모집단에 귀속되고 질병 공격성 및 생화학적 재발과의 연관성이 조사됩니다.

목표 4. 공격성 질병 및 생화학적 재발에 대한 GRS의 임상적 전환 가능성을 평가하기 위해 PCa 검출에 대한 대규모 인구 기반 스웨덴 임상 연구를 사용하여 공격성 질병에 대한 GRS와 생화학적 재발에 대한 GRS의 임상적 유용성을 탐구할 것입니다. 또한 50개 DNA 복구 유전자의 희귀 병원성 변이체를 기반으로 한 점수가 평가됩니다. GRS의 임상적 유용성은 확립된 예측 마커, 검출을 위한 PSA, PSA, 글리슨 점수 및 생화학적 재발에 대한 TNM 단계 위에 추가된 GRS의 예측 성능을 비교함으로써 확립될 것입니다.