Комплексный анализ профиля генной мутации у пациентов с НМРЛ в Китае с помощью секвенирования нового поколения

Целью этого исследования является построение профиля генных мутаций НМРЛ в Китае и поиск соответствующей корреляции между панелью генных мутаций и клиническим исходом.

Приблизительно 600 образцов хирургической ткани будут собраны во время операции в онкологической больнице Тяньцзиня в 2009-2012 годах, включая плоскоклеточный рак легкого и аденокарциному. Целевая область из 295 генов, включая гены, вызывающие рак легких, гены важных сигнальных путей, гены лекарственной устойчивости, будет обнаружена с помощью глубокого секвенирования нового поколения (NGS) (в среднем 1000X). Эти гены были выбраны из числа мутаций, которые могут направлять лечение или быть факторами прогноза в руководстве NCCN/FDA/CFDA, связанных мутаций в исследованиях фазы II/III и одобренных NCCN/FDA/CFDA для опухолей других типов и связанных мутаций в фазе I или доклинических исследованиях. исследования и не могут служить руководством для лечения или в качестве факторов прогноза.

Все мутации, обнаруженные в 600 образцах, суммируются для статистики, вычисляя долю мутаций в общей популяции. Кластерный анализ проводится в соответствии с основными биологическими путями, связанными с генами-драйвами, корреляция между данными о мутациях генов и категориальными клиническими переменными выполняется с помощью точного теста Фишера. Логарифмический ранговый тест будет использоваться для изучения взаимосвязи между клиническими исходами (БСВ и ОВ соответственно) и генными мутациями (присутствующими или отсутствующими) или каждым из клинических признаков (пол, возраст, статус курения, стадия TNM, гистология, локализация опухоли, рецидив, количество метастазов в лимфатические узлы, размер опухоли, послеоперационное адъювантное лечение, БСВ и ОВ). Затем будет построена модель пропорциональных рисков Кокса для оценки влияния нескольких переменных (геномных и клинических признаков) на DFS и OS соответственно. Метод коэффициента ложных открытий Бенджамини-Хохберга (FDR) используется для корректировки p-значения и расчета статистических различий. Все значения p были двусторонними, и P<0,05 считалось значимым.