跨 WHO 胶质瘤分类推断诊断与预后基因表达特征：一种基于网络的方法
应用统计
2023-05-23 v1
摘要
肿瘤异质性对设计有效且有针对性的疗法构成挑战。胶质瘤类型的识别依赖于特定的分子与组织学特征，这些特征由官方 WHO 中枢神经系统（CNS）分类定义。这些指南不断更新以支持诊断流程，进而影响所有后续临床决策。在此背景下，寻找各胶质瘤类型特有的、新的潜在诊断与预后靶点，对支持新疗法开发至关重要。基于按 2016 与 2021 年 WHO 指南更新的 TCGA 胶质瘤 RNA 测序数据集，我们提出了一种两步变量选择方法用于生物标志物发现。我们的框架包含图套索（graphical lasso）算法，以估计携带诊断信息的基因稀疏网络。这些网络随后作为正则化 Cox 生存回归模型的输入，从而识别出具有预后价值的更小基因子集。每一步中，均对 2016 与 2021 分类所得结果进行讨论与比较。对于两种 WHO 胶质瘤分类，我们的分析均识别出各胶质瘤类型特有的潜在生物标志物。然而，2021 年 WHO CNS 分类所得结果更优，从而支持了近期将分子数据纳入胶质瘤分类的努力。
引用
@article{arxiv.2305.12207,
title = {Inferring diagnostic and prognostic gene expression signatures across WHO glioma classifications: A network-based approach},
author = {Roberta Coletti and Mónica L. Mendonça and Susana Vinga and Marta B. Lopes},
journal= {arXiv preprint arXiv:2305.12207},
year = {2023}
}