Potential responders to anticancer therapy for colorectal cancer by predictor genes
通过预测基因预测结直肠癌抗癌治疗的潜在反应者
基本信息
- 批准号:23591972
- 负责人:
- 金额:$ 3.33万
- 依托单位:
- 依托单位国家:日本
- 项目类别:Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
- 财政年份:2011
- 资助国家:日本
- 起止时间:2011 至 2013
- 项目状态:已结题
- 来源:
- 关键词:
项目摘要
To establish the procedures to identify responders to FOLFOX therapy, 83 colorectal cancer (CRC) patients including 42 responders and 41 non-responders were divided into training (54 patients) and test (29 patients) sets. Using Random Forests (RF) algorithm in the training set, predictor genes for FOLFOX therapy were identified, which were applied to test samplesIn the training set, 22 of 27 responders (81.4%) and 23 of 27 non-responders (85.1%) were correctly classified. To improve the prediction model, we removed the outliers determined by RF, and the model could correctly classify 21 of 23 responders (91.3%) and 22 of 23 non-responders (95.6%) in the training set, and 80.0% sensitivity and 92.8% specificity, with an accuracy of 69.2% in 29 independent test samples. RF on gene-expression data for CRC patients was effectively able to stratify responders to FOLFOX therapy, and use of pharmacogenomics in anticancer therapy is the first step in planning personalised therapy.
为了建立识别FOLFOX治疗应答者的程序,将83例结直肠癌(CRC)患者(包括42例应答者和41例无应答者)分为训练组(54例患者)和测试组(29例患者)。在训练集中,使用随机森林(RF)算法,识别FOLFOX治疗的预测基因,并将其应用于测试样本,在训练集中,27个应答者中的22个(81.4%)和27个非应答者中的23个(85.1%)被正确分类。为了改进预测模型,我们去除了由RF确定的离群值,该模型可以正确分类训练集中23个应答者中的21个(91.3%)和23个非应答者中的22个(95.6%),并且在29个独立测试样本中,灵敏度为80.0%,特异性为92.8%,准确率为69.2%。CRC患者基因表达数据的RF能够有效地对FOLFOX治疗的应答者进行分层,并且在抗癌治疗中使用药物基因组学是计划个性化治疗的第一步。
项目成果
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