肺腺癌肿瘤的基因表达聚类分析作为一种预后工具，可用于预测无进展生存期

《JTO Clinical and Research Reports》：Gene expression clustering of lung adenocarcinoma tumors as a prognosis tool to infer progression free survival.

　　

塞巴斯蒂安·雷诺（Sébastien Renaut）|维多利亚·萨维德拉·阿梅罗（Victoria Saavedra Armero）|多米尼克·K·布德罗（Dominique K. Boudreau）|娜塔莉·戈德罗（Nathalie Gaudreault）|哈尼·阿博尔法蒂（Hanie Abolfathi）|迈克尔·马拉达-罗比泰尔（Michael Maranda-Robitaille）|法比安·C·拉马泽（Fabien C. Lamaze）|萨布丽娜·比亚尔德尔（Sabrina Biardel）|安德烈安娜·加涅（Andréanne Gagné）|帕特里斯·德梅勒斯（Patrice Desmeules）|菲利普·茹贝尔（Philippe Joubert）|约汉·博塞（Yohan Bossé）

魁北克大学心脏病学与肺病学研究所 – 拉瓦尔大学，加拿大魁北克市

摘要

引言

肺癌是导致癌症相关死亡的主要原因。研究表明，根据基因表达特征可以区分不同的肿瘤类型，并尝试利用这些信息来预测患者的生存情况，但由于肿瘤的异质性、技术因素以及样本量有限，这些研究的可重复性较差。

方法

我们对来自同一机构的515例早期切除的肺腺癌样本进行了RNA表达谱分析。随后，我们利用这些数据集，通过无监督聚类和Cox比例风险模型，探索基因表达在将患者分层为不同生存预测组方面的潜力。

结果

多种临床病理学变量（包括吸烟史、肿瘤分级和分期）都与患者的生存情况相关。基因表达聚类分析表明，将肿瘤分为两组是最优方案。尽管基于基因表达的肿瘤聚类效果不佳，但这些聚类结果仍能独立于临床病理学变量预测患者的生存情况。我们还测试了文献中报道的基因表达特征，这些特征同样可以预测生存情况，但其预测能力仅相当于病理分期。然而，当仅限于早期肿瘤时，基因表达聚类的预测能力优于病理分期。

结论

我们发现肿瘤中的基因表达具有高度变异性，且最佳聚类数量更接近2个，而非通常报道的3个。我们认为，虽然病理分期仍然是一个重要的预测指标，但基于基因表达的生物标志物可以作为早期肺腺癌的有用预后工具。