Research press release

肺がんの生存率を予測する

Nature Medicine

Predicting lung cancer survival

肺がん患者の生存率の予測モデルを検証するために、これまでで最大規模の研究が行われた。肺がんに関する幅広い病理学的、臨床的アノテーション付きの現在入手できる最も数の多いマイクロアレイデータ群であり、またこの研究は、患者の予後予測モデルの臨床応用に向けた大きな節目になる可能性がある。

遺伝子発現の特徴的パターンから肺がん患者の生存率を予測することができるが、臨床応用するには、この予測がさまざまな患者集団や異なった研究室で広く成り立つことの確認が不可欠である。

D Beerたちは、442の肺がんを対象にして、遺伝子発現に基づいたいくつかの予後予測モデルの性能について、これまでで最も大規模で包括的な検証研究を行って、遺伝子発現の単独での検査、あるいはがんのステージ、患者の年齢、性別といった臨床的要素と組み合わせて用いて、肺がん患者の予後予測に利用できるかどうかを検証した。

彼らが調べた予後予測モデルのいくつかでは、算出したリスクの数値と実際の患者の生存率とにかなりの相関関係がみられた。ほとんどのモデルは臨床データと組み合わせたほうが成績が良く、初期の肺がんの予後予測モデルをつくる際には、臨床情報と分子情報を組み合わせるほうがよいことが裏付けられた。

Scientists have compiled the largest ever study to validate prognostic models of lung cancer patient survival. In addition to providing the largest available set of microarray data with extensive pathological and clinical annotation for lung tumours, this study is a potential milestone for the clinical application of predictive models of patient survival.

Gene expression signatures can predict survival of patients with lung cancer but it is crucial to establish their performance across different subject populations and laboratories before they are used in the clinic.

Online in Nature Medicine this week, David Beer and colleagues report the largest, most comprehensive validation study to characterize the performance of several prognostic models based on gene expression for 442 lung tumours. They examined whether measurements of gene expression alone or combined with clinical variables such as tumour stage, age or gender could be used to predict overall survival in lung cancer patients.

Several of the prognostic models they examined produced risk scores that substantially correlated with actual patient survival. Most models performed better with clinical data, supporting the combined use of clinical and molecular information when building prognostic models for early-stage lung cancer.

doi: 10.1038/nm.1790

「Nature 関連誌注目のハイライト」は、ネイチャー広報部門が報道関係者向けに作成したリリースを翻訳したものです。より正確かつ詳細な情報が必要な場合には、必ず原著論文をご覧ください。

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