预测模型第2篇|基因表达预测模型登上血液学顶级期刊

简介

2020年2月血液学顶级杂志 Leukemia杂志发表了我国多中心研究:基因基因表达的预测模型预测成人淋巴瘤预后。研究设计主要是先通过差异表达分析,再通过 LASSO降维。 训练集,内部验证,再独立外部验证。

摘要

该研究旨在建立一个基于基因表达的分类器,以预测T细胞淋巴母细胞性淋巴瘤(T-LBL)患者的生存结果。在探究进行性(n = 22)和无进展(n = 28)T-LBL患者的整体基因表达谱后,鉴定出43种差异表达的mRNA。然后使用基于NanoString量化的LASSO Cox回归建立了基于11个基因的分类器。在训练队列中(n = 169),使用分类器进行分层的高危患者的无进展生存期显着较低(PFS:危险比4.123,95%CI 2.565-6.628;p≤0.001),无疾病生存期(DFS) :与低危患者相比,HR 3.148,95%CI 1.857-5.339; p << 0.001)和总体存活率(OS:HR 3.790,95%CI 2.237-6.423; p << 0.001)。在内部测试(n = 84)独立的验证队列(n = 360)中验证了分类器的预后准确性。由五个独立变量(包括分类器,乳酸脱氢酶水平,ECOG-PS,中枢神经系统受累和NOTCH1 / FBXW7状态)组成的预后诺模图显示的预后准确性要比单独每个单独变量高得多添加基于五个miRNA的签名进一步提高了该列线图的准确性。此外,列线图评分≥154.2的患者从BFM方案中明显受益。总之,该诺模图包括基于11个基因的分类器,可能有助于个人预后的预测和治疗决策

主要图表

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附上文献

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