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基于生物大数据挖掘技术构建可预测AML患者预后的模型

作者:文章来源:所内发布时间:2017/2/19 0:00:00

     近日,我所陈小平课题组在Oncotarget》杂志上发表一篇名为“Association of a cytarabine chemosensitivity related gene expression signature with survival in cytogenetically normal acute myeloid leukemia”的文章。

     急性髓系白血病(acute myeloid leukemia, AML)是成人急性白血病最常见的类型,阿糖胞苷联合蒽环类药物化疗是目前AML最主要的治疗手段,但患者化疗敏感性个体差异大,完全缓解率(complete remission, CR)仅70%~80%,患者对药物的敏感性与其预后显著相关。为探索与阿糖胞苷药物敏感性及AML预后相关的基因,科研人员开展了大量的研究并发现了一些AML预后预测因子。然而,这些因子大多来源于难以获取的临床队列研究数据,能否从较容易获取的细胞研究数据中发现新的AML预后预测因子还存在疑问。

    本研究从公用数据库中下载了包含全基因组表达数据和阿糖胞苷IC50的血液肿瘤细胞系数据,从中筛选出了4207个能显著影响阿糖胞苷IC50的探针(p<0.05)。随后,我们下载了GEO数据库中的AML数据集(GSE12417)进行验证,我们发现了42个既能在血液肿瘤细胞系中影响阿糖胞苷IC50又能影响AML总生存期(OS)的探针。这42个探针靶向到了42个基因,这些基因大多为首次发现与AML的预后有关。利用这42个探针计算的预后指数可以预测TCGAThe Cancer Genome AtlasAML数据集中患者的预后。根据预后指数将AML患者分为高风险和低风险组后,高风险组患者的OSp=0.013, HR=2.442)和DFSp=0.015, HR=2.376)均显著短于低风险组。我们的研究结果表明,基于肿瘤细胞系阿糖胞苷药物敏感性数据可寻找新的影响AML预后的因子。本研究将为阐明AML预后的个体差异机制,实现AML的个体化治疗提供一定的科学依据。

 文章链接:https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/?term=Association+o f+a+cytarabine+chemosensitivity+related+gene+expression+signature+with+survival+in+cytogenetically+normal+acute+myeloid+leukemia



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