Prediction of lung cancer histological types by RT-qPCR gene expression in FFPE specimens.
Prediction of lung cancer histological types by RT-qPCR gene expression in FFPE specimens.
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通过 FFPE 标本中 RT-qPCR 基因表达预测肺癌组织学类型。
DOI：
10.1016/j.jmoldx.2013.03.007
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发表时间：
2013
期刊：
影响因子：
--
通讯作者：
Hayward,Mich
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Wilkerson,MatthewD;Schallheim,JasonM;Hayes,DNeil;Roberts,PatrickJ;Bastien,RoyRL;Mullins,Michael;Yin,Xiaoying;Miller,CRyan;Thorne,LeighB;Geiersbach,KatherineB;Muldrew,KennethL;Funkhouser,WilliamK;Fan,Cheng;Hayward,Mich
肺癌组织学诊断具有临床意义，因为有组织学特异性治疗适应症和禁忌症。由于肿瘤的特征，组织学诊断可能具有挑战性，并且已经证明在审查相同标本的病理学家之间的一致性不太理想。使用冷冻标本的微阵列分析研究表明，组织学表现出不同的基因表达趋势，然而，冷冻标本不适合常规临床应用。在此，我们开发了一种基于基因表达的FFPE标本肺癌组织学预测因子，这在临床环境中是常规可用的。预测肺癌组织学的基因来源于已发表的队列，这些队列已通过微阵列进行了分析。通过定量RT-PCR（RT-qPCR）测量FFPE肺癌患者队列中这些基因的表达。使用腺癌、类癌、小细胞癌和鳞状细胞癌的RT-qPCR表达数据开发了组织学表达预测因子（HEP）。在交叉验证中，HEP表现出84%的平均准确度和κ = 0.77。在单独的独立验证集中，将HEP与病理学家对相同肿瘤块标本的诊断进行比较，HEP产生与病理学家相似的准确度和精确度。HEP在具有低肿瘤细胞结构的标本中也表现出良好的性能。因此，来自FFPE标本的RT-qPCR基因表达可有效地用于预测肺癌组织学。
Lung cancer histologic diagnosis is clinically relevant because there are histology-specific treatment indications and contraindications. Histologic diagnosis can be challenging owing to tumor characteristics, and it has been shown to have less-than-ideal agreement among pathologists reviewing the same specimens. Microarray profiling studies using frozen specimens have shown that histologies exhibit different gene expression trends; however, frozen specimens are not amenable to routine clinical application. Herein, we developed a gene expression-based predictor of lung cancer histology for FFPE specimens, which are routinely available in clinical settings. Genes predictive of lung cancer histologies were derived from published cohorts that had been profiled by microarrays. Expression of these genes was measured by quantitative RT-PCR (RT-qPCR) in a cohort of patients with FFPE lung cancer. A histology expression predictor (HEP) was developed using RT-qPCR expression data for adenocarcinoma, carcinoid, small cell carcinoma, and squamous cell carcinoma. In cross-validation, the HEP exhibited mean accuracy of 84% and κ = 0.77. In separate independent validation sets, the HEP was compared with pathologist diagnoses on the same tumor block specimens, and the HEP yielded similar accuracy and precision as the pathologists. The HEP also exhibited good performance in specimens with low tumor cellularity. Therefore, RT-qPCR gene expression from FFPE specimens can be effectively used to predict lung cancer histology.
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通讯作者：
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