Verbesserte prognostische Signaturen aus Microarray-Studien durch Auswahl von Genen mit charakteristischen Verteilungen

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In diesem Projekt werden Methoden zur verbesserten Auswahl von Genen für prognostische Gensignaturen entwickelt. Mit Microarray-Experimenten wird die Aktivität zehntausender Gene gleichzeitig gemessen. Für viele Patientenkollektive werden einzelne Gene oder Linearkombinationen von Genen als stetige Variablen auf ihren signifikanten Einfluss auf (krankheitsfreie) Überlebenszeiten getestet. Wir entwickeln neue statistische Methoden, mit denen biologisch plausible Kandidatengene gefunden und sinnvoll kombiniert werden können. Insbesondere Gene mit multimodaler Expressionswertverteilung haben großes Potential als prognostische Marker, da eine robuste Klassifikation der Patienten direkt anhand einer diskreten Klasseneinteilung der Expressionswerte erfolgen kann. Die Kombination mehrerer solcher Gene verspricht die Aufteilung eines Patientenkollektivs in prognostische Subgruppen mit gleichzeitig klaren Entscheidungsgrenzen, biologischer Interpretierbarkeit und hoher Klassifikationsgüte. Im ersten Schritt werden zur Identifizierung der Kandidatengene geeignete Bewertungsfunktionen und Maßzahlen für niedrigdimensionale Verteilungen untersucht. Im zweiten Schritt werden Methoden zur bestmöglichen multivariaten Kombination der gefundenen Kandidatengene entwickelt. Die Methoden werden auf realen Krebsdaten und in Simulationsstudien verglichen und validiert. Die in den besten Klassifizierern enthaltenen Gene werden aus biologisch-medizinischer Sicht analysiert.