केंगो गोटोह#, ईजी शिंटो#, युइचिरो योशिदा*, हिदेकी उएनो, योशिकी काजीवारा, मसातो यामाडेरा, केन नागाटा, हितोशी त्सुदा, जुंजी यामामोटो और काज़ुओ हसे
उद्देश्य: डीएनए माइक्रोएरे डेटा के अनुसार वर्गीकृत कैंसर उपप्रकार उच्च सटीकता के साथ रोग का पूर्वानुमान लगाते हैं। यहाँ हमने केवल ज्ञात जैविक कार्यों वाले जीनों के आधार पर एक नया कोलन कैंसर (सीसी) उपप्रकार वर्गीकरण बनाया है जिसका उद्देश्य नैदानिक उपयोग के लिए एक नया रोग निदान मॉडल स्थापित करना है।
विधियाँ: हमने सार्वजनिक डेटासेट (लर्निंग सेट) में 73 प्राथमिक CC मामलों के डेटा का उपयोग करके अभिव्यक्ति सहसंबंध विश्लेषण किया, जिसमें गुणसूत्र 18 और 20 की लंबी भुजाओं पर स्थित जीन और स्ट्रोमल-संबंधित जीन पर ध्यान केंद्रित किया गया। हमने एक ही मॉड्यूल में बारीकी से सहसंबद्ध अभिव्यक्ति स्तरों वाले मॉड्यूल में प्रत्येक जीन का प्रतिनिधित्व निर्धारित किया। KRAS, BRAF और TP53 में उत्परिवर्तन का मूल्यांकन प्रत्यक्ष अनुक्रमण का उपयोग करके किया गया। बेथेस्डा संदर्भ पैनल का उपयोग करके माइक्रोसैटेलाइट अस्थिरता (MSI) का विश्लेषण किया गया।
परिणाम: हमने लर्निंग सेट के 55 जीनों के अभिव्यक्ति स्तरों के आधार पर CC को तीन उपप्रकारों ("स्ट्रोमल", "क्रोमोसोमल अस्थिरता [CIN]-जैसा", "MSI-जैसा") में वर्गीकृत करने के उद्देश्य से एक विभेदक मॉडल बनाया। जब हमने इस भविष्यवक्ता को स्टेज II/III कोलन कैंसर (n=258, परीक्षण सेट) वाले अन्य रोगियों के माइक्रोएरे डेटा पर लागू किया, तो हमने स्ट्रोमल उपप्रकार और अन्य उपप्रकारों (p=1.25e-03) के बीच रोगमुक्त अस्तित्व में एक महत्वपूर्ण अंतर पाया। तदनुसार, हमने 55 जीनों और KRAS उत्परिवर्तनों (p=1.56e-06) के अभिव्यक्ति स्तरों के अनुसार रोगियों को उच्च और निम्न जोखिम समूहों में वर्गीकृत करने के लिए एक एकीकृत रोगनिदान मॉडल बनाया। स्टेज II/III कोलन कैंसर वाले रोगियों से स्वतंत्र नमूनों का विश्लेषण, जिन्होंने कट्टरपंथी उच्छेदन (n=59, सत्यापन सेट) से गुज़रा, ने हमारे मॉडल (p=4.75e-02) के रोगनिदान मूल्य की पुष्टि की।
निष्कर्ष: मॉडल ने एक जैविक रूप से विभेदक वर्गीकरण का उत्पादन किया, जो एमएसआई स्थिति को पुनरावृत्ति के जोखिम से जोड़ता है, जो सहायक चिकित्सा के लिए चरण II / III सीसी वाले रोगियों के चयन के लिए नैदानिक रूप से लागू हो सकता है।