新加坡学者利用小数据集方法确定肝细胞癌的鉴别指标
新加坡基因组研究所的Soek Ying Neo博士指出,由于肝细胞癌(HCC)的病情危重、缺乏良好的诊断指标和治疗措施,HCC仍是一个重要问题。以往的HCC微阵列分析限制于选择的组织样本,未经组织样本独立集的验证。
研究人员通过综合不同的微阵列数据集,阐述了确定复合鉴别盒的方法。他们利用cDNA(cDNA)微阵列,研究了37例患者的HCC肿瘤和非肿瘤肝组织标本的全部转录特点。通过非参数Wilcoxon统计学分析(P < 1×10-6)和差别基因表达变化1.5倍的标准,确定了包括BMI-1、ERBB3、参与泛素-蛋白酶体通路的基因等218个基因。
研究人员指出,表达ERBB3的肿瘤出现ERBB2和表皮生长因子受体(EGFR)表达水平升高,提示存在ERBB3同源物。比较该数据集和一项通过分析约150组组织标本以确定复合重叠鉴别指标的早期研究提示,虽然患者人群和技术平台具有差异,但数据的一致性良好。这些重叠鉴别指标能够区分HCC肿瘤和非肿瘤肝脏标本,其精度良好,Monte Carlo模拟检测发现这些特点不是偶然出现。
更重要的是,通过一个包括58例肝脏活检标本的独立集验证鉴别盒时,发现预测准确性大于93%。
Neo博士认为,这些资料显示了利用限制性患者组织标本发现的标志物的表达特点稳健性,识别了可作为诊断与治疗HCC的良好指标的新基因
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