遺伝子発現プロファイルを用いたヒト乳がんの臨床ステータスの予測

予後因子および予測因子は、腫瘍疾患を有する患者の治療において不可欠なツールです。大部分は、特定の細胞表面、組織学的、または肉眼的病理特徴に基づいています。遺伝子発現アッセイは、従来のいくつかの特徴を数千の特徴で補完する可能性を秘めています。私たちは、乳がんの一次サンプルのDNAマイクロアレイ分析から得られた遺伝子発現データに基づいて予測能力を提供するベイジアン回帰モデルを開発しました。これらのパターンは、エストロゲン受容体の状態や分類されたリンパ節の状態に基づいて乳腫瘍を識別する能力があります。重要なことに、私たちは交差検証の決定において腫瘍の状態を予測するためのモデルの有用性と妥当性を評価します。このようなアプローチの実用的な価値は、将来のサンプルの臨床結果の相対的な確率を評価する能力だけでなく、各検証分析のために遺伝子サブセットの選択に基づく予測分類に関連する不確実性の正直な評価を提供する能力にも依存しています。この最後のポイントは、腫瘍表現型の臨床評価にこれらの方法論を適用する能力において重要です。