基于组学大数据的早期非小细胞肺癌预后预测取得新成果

发布者:系统管理员发布时间:2020-03-19浏览次数:1889


永乐国际永乐国际首页-永乐国际手机网页版陈峰教授课题组

基于组学大数据的早期非小细胞肺癌预后预测取得新成果

 

肺癌位居恶性肿瘤死因首位,严重危害群众身心健康。根据患者的遗传特征,利用有效的生物标记物进行个体化风险评估,正是“精准医学”核心理念所在。DNA甲基化是一种可遗传、可逆转的表观遗传学现象。由于肺癌的复杂性,其表观基因组学层面的相关研究十分有限。

近日,陈峰教授课题组通过多种组学数据、多种统计方法的数据挖掘建模策略,显著提高早期非小细胞肺癌预后预测的准确性。研究成果发表在国际权威期刊CHEST杂志(IF=9.657, JCR 1专业领域排名第3)

 

该研究从表观基因组、转录组两个层面出发,筛选具有主效应、交互效应的生物标记物,结合人口学、临床指标构建肺癌预后预测模型,并经独立人群验证模型预测效果。所构建的模型能够高效识别、区分不同死亡风险的人群(AB)针对35年存活率的预测精度得到大幅提升,分别达到88%89%(CD)系统文献综述显示,该模型是目前早期非小细胞肺癌预测精度最高的模型。

1. 不同预后评分人群的K-M生存曲线及预测模型的ROC曲线

 

本研究获得国家自然科学基金重点项目、面上项目和NIH RO1的资助。永乐国际手机网页版张汝阳副教授、硕士研究生陈超、博士研究生董学思为论文共同第一作者。永乐国际手机网页版陈峰教授、魏永越副教授、张汝阳副教授为共同通讯作者。哈佛大学David C. Christiani教授为本研究提供了大力支持。

 

2015年起,陈峰教授课题组聚焦早期非小细胞肺癌预后的表观基因组学研究,并与美国哈佛大学、西班牙巴塞罗那大学、挪威奥斯陆大学、瑞典隆德大学就这一主题开展国际合作研究。近4年来,课题组在肺癌预后的关键基因识别(Cancer Epidemiology Biomarkers & Prevention. 2018)多组学整合分析(Molecular Oncology. 2018)基因-基因交互作用(Epigenetics. 2019)基因-环境交互作用(Molecular Oncology. 2019)高危人群甄别(Clinical Epigenetics. 2019)因果机制识别(Aging. 2019)与疾病预后预测(CHEST. 2020)等方面取得了一系列原创性成果。多项研究结果提示:复杂疾病更需要关注复杂的关联模式。

 

时间20202

刊物CHEST

标题Independent validation of early-stage NSCLC prognostic scores incorporating epigenetic and transcriptional biomarkers with gene-gene interactions and main effects

原文https://doi.org/10.1016/j.chest.2020.01.048


XML 地图 | Sitemap 地图