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ゲノムワイド疾患関連遺伝子同定のための遺伝統計学手法の開発

开发全基因组疾病相关基因鉴定的遗传统计方法

基本信息

批准号：
09F09353
负责人：
赤澤宏平
金额：
$ 1.47万
依托单位：
Niigata University
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for JSPS Fellows
财政年份：
2009
资助国家：
日本
起止时间：
2009 至 2011
项目状态：
已结题

来源：
https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-09F09353/
关键词：
生存時間解析生存予後多変量回帰モデル比例ハザードモデル前立腺癌リスク分類ベイジアンネットワークロジスティック回帰モデル再発リスクマイクロアレイデータ研究デザインサンプルサイズロジスティック回帰分析リスク解析

项目摘要

個々の患者の生存予後予測、即ち、遺伝子解析データ、先天的要因、診断時の臨床所見等から癌摘出手術を行ってから再発・死亡するまでの生存率曲線を予測することが、臨床の現場では有用となる。生存時間解析での打ち切り症例(フォローアップ途中に観察が打ち切られた症例のこと)を考慮に入れた多変量回帰モデルにより、個々の患者の無再発率や生存率を予測することが可能である。そこで、それぞれの疾患での独立で有意な予後規定因子から、ある経過年後の生存率(たとえば、5年生存率)を臨床の現場で推定する方法を検討した。前立腺癌患者の生存率予測を行った。対象症例は211例の根治的前立腺切除症例である。癌摘出後、癌が再発するまでの時間を評価尺度とした。収集されたデータ項目は、PSA値(他の論文を参照して5つのカテゴリーに分割)、Gleasonスコア、癌の深達度分類(T1/T2,T3a)、PPB、手術時年齢(50歳未満、50歳以上)、の5因子である。また、これら5因子を使い米国で開発されたUCSF-CAPRAスコア(0点から10点まで)が計算された。無再発率を予測するために、多変量生存時間解析手法のCoxの比例ハザードモデルを用いた。また、Harrellの一致係数(c-index)が予測精度を定量的に評価するために用いられた。比較のために、D'Amico分類やCAPRAのリスク分類も計算された。CAPRAスコアによる低リスク群、中間リスク群、高リスク群の人数は、それぞれ85例(40.3%)、106例(50.2%)、20例(9.5%)であった。D'Amicoのリスク分類の低リスク群、中間リスク群、高リスク群の人数は、それぞれ66例(31.3%)、89例(42.2%)、56例(26.5%)であった。cAPRAスコアとD'Amicoのリスク分類の一致係数(c-index)は、それぞれ0.755と0.713でありCAPRAスコアの方が予測精度が高いことが示唆された。これらに基づき、日本人にあった予後予測モデルの構築がなされた。

The prognosis of a patient's survival, i.e., genetic analysis, congenital causes, clinical findings at diagnosis, etc., from cancer extraction surgery to recurrence, death, and survival curve to prognosis, clinical field, and useful. The analysis of survival time includes multiple quantitative responses, the probability of recurrence and survival prediction of individual patients. The independent evaluation of the survival rate (5-year survival rate) of the disease and the clinical field is discussed. Prediction of survival in patients with advanced adenocarcinoma 211 cases were treated with radical anterior adenectomy. The time scale of cancer recovery after cancer extraction The classification of cancer depth (T1/T2, T3a), PPB, age of surgery (50 years old, 50 years old or older), PSA value (his paper refers to the division of 5 years old), Gleason score, cancer depth classification (T1/T2, T3a), PPB, age of surgery (50 years old, 50 years old or older), and 5 factors. The UCSF-CAPRA (0 points to 10 points) is calculated using the 5 factors. Cox's Proportional Approach to Survival Time Analysis for Non-recurrence Prediction Harrell's consistency coefficient (c-index) is used for quantitative evaluation of prediction accuracy. Comparison of D'Amico classification and CAPRA classification The number of CAPRA patients in the low, middle and high categories was 85 (40.3%), 106 (50.2%) and 20 (9.5%) respectively. The number of D'Amico's classification categories was 66 (31.3%), 89 (42.2%), and 56 (26.5%). The coefficient of agreement (c-index) of CAPRA classification is 0.755 to 0.713 to predict the accuracy of CAPRA classification. This is the first time that the Japanese have been able to predict the future.