基于基因信息的肺癌预后预测模型助力风险评估
dna甲基化是一种可遗传、可逆转的表观遗传学特征，不同基因的甲基化程度，对基因表达有不同的抑制作用。3月21日，记者从南京医科大学获悉，该校公共卫生学院陈峰教授课题组采用数据挖掘的统计分析手段，构建了基于生物标记物的肺癌预后预测模型，对患者生存时间的预测精度高达89%。研究结果在独立人群中得到验证，为肺癌风险评估与精准治疗提供了有力证据。该成果近日发表于国际著名期刊《胸科》。
不同预后评分人群的k-m生存曲线及预测模型的roc曲线，课题组供图
肺癌位居恶性肿瘤死因首位，根据患者的遗传特征，利用有效的生物标记物进行个体化风险评估，可以为病情发展提供判断依据。而dna甲基化就可作为一种生物标记物。
自2015年起，南京医科大学公共卫生学院陈峰教授课题组，便聚焦早期非小细胞肺癌预后的表观基因组学研究，并与美国哈佛大学、西班牙巴塞罗那大学、挪威奥斯陆大学、瑞典隆德大学开展国际合作研究。
论文的作者之一、南京医科大学公共卫生学院张汝阳副教授介绍，团队利用合作者的现有实验室数据和公共数据，从表观基因组学、转录组学出发，对38万个基因指标进行分析，筛选具有主效应、交互效应的生物标记物，结合人口学、临床指标，最终构建基于生物标记物的肺癌预后预测模型。
“此前人们并不了解到底有哪些基因的甲基化水平会影响肺癌患者的生存时间，我们从38万个基因指标中发现，50多个基因甲基化和基因表达的生物标记物，会影响肺癌患者的生存时间。针对肺癌患者3年、5年存活率的预测精度，可分别达到88%和89%。根据目前的研究发现，这个模型是早期非小细胞肺癌预后预测精度最高的模型，将为早期肺癌临床决策与治疗提供参考。”张汝阳说。
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