Under det senaste årtiondet, optimerad behandling för icke-småcellig lungcancer hade lett till förbättrad prognos, men den totala överlevnaden är fortfarande mycket kort. För att ytterligare förstå den molekylära grunden för sjukdomen måste vi identifiera biomarkörer relaterade till överlevnad. Här presenterar vi utvecklingen av ett onlineverktyg som lämpar sig för realtidsmetaanalys av publicerade lungcancermikroarray dataset för att identifiera biomarkörer relaterade till överlevnad. Vi sökte i CaBIG-, GEO- och TCGA-arkiven för att identifiera prover med publicerade genuttrycksdata och överlevnadsinformation. Univariat och multivariat Cox regressionsanalys, Kaplan-Meier överlevnads tomt med riskkvot och logrank P-värde beräknas och ritas i R. Det kompletta analysverktyget kan nås online på www.kmplot.com/lung. Alla sammanlagt 1 715 prover av tio oberoende datauppsättningar integrerades i systemet. Som en demonstration använde vi verktyget för att validera 21 tidigare publicerade överlevnadsrelaterade biomarkörer. Av dessa var överlevnaden bäst förutsedd av CDK1 (p,1E-16), CD24 (p,1E-16) och CADM1 (p = 7E-12) hos adenokarcinom och CCNE1 (p = 2,3E-09) och VEGF (p = 3.3E-10) hos alla NSCLC-patienter. Ytterligare gener som signifikant korreleras till överlevnad inkluderar RAD51, CDKN2A, OPN, EZH2, ANXA3, ADAM28 och ERCC1. Sammanfattningsvis upprättade vi en integrerad databas och ett online-verktyg som kan en- och multivariatanalys för silico-validering av nya biomarkörkandidater vid icke-småcellig lungcancer.
Kaplan-Meier Plotter REF är en integrerad databas (som innehåller information om bröst-, äggstocks- och lungcancer) och ett onlineverktyg som kan utföra uni/multivariatanalys för silico-validering av nya biomarkörkandidater vid icke-småcellig lungcancer.
Online Survival Analysis Software to Assess the Prognostic Value of Biomarkers Using Transcriptomic Data in Non-Small-Cell Lung Cancer
{'venue': 'PLoS ONE', 'journal': 'PLoS ONE', 'mag_field_of_study': ['Biology', 'Medicine']}