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고차원 전사체 자료를 이용한 췌장암 환자의예후 예측 모형

Development of prediction models using high dimensional RNA sequencing data for the prognosis of pancreatic ductal adenocarcinoma
한국데이터정보과학회지 제29권 제6호, 2018.11, 1409-1419 (11 pages)
DOI :10.7465/jkdi.2018.29.6.1409
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초록
췌장암은 사망위험이 높은 대표적인 질환이며, 임상변수만으로 예후에 대한 예측이 어려워 유전적인 특성을 고려한 연구가 필요하다. 이를 위해 임상연구와 함께 유전적 연구를 바탕으로 한 예측 모형을 개발하려는 시도들이 진행되고 있다. 그런데, 최근에 관심 받고 있는 차세대 유전체 분석인 RNA 시퀀싱 발현 자료의 경우, 변수의 개수가 수만 개에 이르는 고차원 자료로써 변수의 수가 표본 수보다 훨씬 더 큰 문제가 있다. 본 연구에서는 이러한 고차원 RNA 시퀀싱 자료를 임상자료와 함께 통합하여 예후 예측을 위한 통계모형을 개발하기 위하여 (1) 유전자 필터링, (2) 후보 유전자 마커 선택, (3) 벌점화 Cox 모형을 이용한 최종 마커 선택의 단계별로 모형을 개발하였다. 본 연구에서 소개할 모형 개발 방법은 RNA 시퀀싱 자료에 기반한 타 암종에 대한 예후 예측 모형의 개발을 위한 가이드라인으로 널리 활용될 것으로 기대한다.

Pancreatic cancer is a well known disease with a high risk of death. Accurate prediction of prognosis using only clinical information has not been easy. Therefore, an effort to develop a better prediction model by using genetic information along with clinical information is needed. RNA sequencing data consist of tens of thousands of gene expression variables. As a result, the number of variables is much larger than sample size. In this study, we developed the prognosis prediction model by integrating the high dimensional RNA sequencing data with clinical data through the following three steps: (1) gene filtering, (2) selecting candidate genetic markers, (3) final marker selection using penalized Cox model. The prognosis prediction model development procedure introduced in this study is expected to be widely used for the development of prognosis prediction models for other types of cancer as well.

목차
요약
1. 서론
2. 자료 및 분석 방법
3. 연구 결과
4. 결론 및 고찰
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