A five-gene signature and clinical outcome in non-small-cell lung cancer

肿瘤科 肺癌 基因签名 医学 内科学 生存分析 微阵列分析技术 微阵列 比例危险模型 基因表达谱 基因 基因表达 生物信息学 生物 遗传学
作者
H.-Y. Chen,Sung‐Liang Yu,Chieh‐Hung Chen,G.-C. Chang,C.-Y. Chen,Ang Yuan,Ching-Hsiang Cheng,C.-H. Wang,Harn-Jing Terng,Shu-Fang Kao,Wing‐Kai Chan,H.-N. Li,C.-C. Liu,Seema Singh,W.J. Chen,Jeremy J.W. Chen,Pan‐Chyr Yang
摘要

BACKGROUND Current staging methods are inadequate for predicting the outcome of treatment of non-small-cell lung cancer (NSCLC). We developed a five-gene signature that is closely associated with survival of patients with NSCLC. METHODS We used computer-generated random numbers to assign 185 frozen specimens for microarray analysis, real-time reverse-transcriptase polymerase chain reaction (RT-PCR) analysis, or both. We studied gene expression in frozen specimens of lung-cancer tissue from 125 randomly selected patients who had undergone surgical resection of NSCLC and evaluated the association between the level of expression and survival. We used risk scores and decision-tree analysis to develop a gene-expression model for the prediction of the outcome of treatment of NSCLC. For validation, we used randomly assigned specimens from 60 other patients. RESULTS Sixteen genes that correlated with survival among patients with NSCLC were identified by analyzing microarray data and risk scores. We selected five genes (DUSP6, MMD, STAT1, ERBB3, and LCK) for RT-PCR and decision-tree analysis. The five-gene signature was an independent predictor of relapse-free and overall survival. We validated the model with data from an independent cohort of 60 patients with NSCLC and with a set of published microarray data from 86 patients with NSCLC. CONCLUSIONS Our five-gene signature is closely associated with relapse-free and overall survival among patients with NSCLC.

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
更新
PDF的下载单位、IP信息已删除 (2025-6-4)

科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
刚刚
4秒前
TEMPO发布了新的文献求助10
4秒前
mzf发布了新的文献求助10
5秒前
aquar1us完成签到,获得积分10
6秒前
爱学习的小张完成签到,获得积分10
6秒前
7秒前
Ganann完成签到 ,获得积分10
7秒前
llh发布了新的文献求助10
8秒前
长白雪茫茫完成签到,获得积分10
8秒前
酷酷蜗牛发布了新的文献求助100
9秒前
REBECCA完成签到 ,获得积分10
11秒前
小飞侠完成签到 ,获得积分10
12秒前
唯心如意完成签到,获得积分10
13秒前
Bob完成签到,获得积分10
13秒前
白智妍完成签到,获得积分10
13秒前
HOOW完成签到,获得积分10
14秒前
汉堡包应助卫青柏采纳,获得30
18秒前
21秒前
22秒前
YY土豆侠完成签到,获得积分20
22秒前
量子星尘发布了新的文献求助10
23秒前
Colin发布了新的文献求助10
23秒前
现实的电源完成签到,获得积分20
24秒前
25秒前
25秒前
武安发布了新的文献求助10
26秒前
xxPcy完成签到,获得积分10
27秒前
不吃香菜发布了新的文献求助10
27秒前
27秒前
帅气念之发布了新的文献求助10
28秒前
WenzongLai完成签到,获得积分10
29秒前
早安完成签到,获得积分10
30秒前
31秒前
科研通AI6应助冷静苗条采纳,获得10
32秒前
32秒前
碧蓝青梦发布了新的文献求助10
33秒前
墨辞完成签到,获得积分10
34秒前
星辰大海应助清风浊酒采纳,获得10
36秒前
37秒前
高分求助中
(应助此贴封号)【重要!!请各用户(尤其是新用户)详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
List of 1,091 Public Pension Profiles by Region 1581
以液相層析串聯質譜法分析糖漿產品中活性雙羰基化合物 / 吳瑋元[撰] = Analysis of reactive dicarbonyl species in syrup products by LC-MS/MS / Wei-Yuan Wu 1000
Biology of the Reptilia. Volume 21. Morphology I. The Skull and Appendicular Locomotor Apparatus of Lepidosauria 600
The Scope of Slavic Aspect 600
Foregrounding Marking Shift in Sundanese Written Narrative Segments 600
Rousseau, le chemin de ronde 500
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 工程类 有机化学 生物化学 物理 纳米技术 计算机科学 内科学 化学工程 复合材料 物理化学 基因 遗传学 催化作用 冶金 量子力学 光电子学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 5540269
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 4626796
关于积分的说明 14601195
捐赠科研通 4567835
什么是DOI,文献DOI怎么找? 2504244
邀请新用户注册赠送积分活动 1481913
关于科研通互助平台的介绍 1453562