Extracto
Antecedentes
Este estudio se realizó para investigar si un panel de ocho polimorfismos genéticos puede predecir el pronóstico de los pacientes con etapa temprana el cáncer no microcítico de pulmón no microcítico (CPNM) después de cirugía resección.
Materiales y Métodos
Hemos seleccionado ocho polimorfismos de nucleótido único (SNP) que se han asociado con el pronóstico de los pacientes con cáncer de pulmón después de la cirugía en nuestros estudios anteriores. Se reclutó un total de 814 pacientes con NSCLC etapa temprana sometidos a resección quirúrgica curativa. Se analizó la asociación de los ocho SNPs con la supervivencia global (SG) y la supervivencia (DFS) libre de enfermedad.
Resultados
Los ocho SNPs (
CD3EAP
rs967591,
TNFRSF10B
rs1047266,
AKT1
rs3803300,
C3
rs2287845,
homer2
rs1256428,
GNB2L1
rs3756585,
ADAMTSL3
rs11259927, y
CD3D
rs3181259) se asociaron significativamente con el sistema operativo y /o DFS. La combinación de esos ocho SNPs, hemos diseñado un índice pronóstico para predecir el pronóstico de los pacientes. De acuerdo con el riesgo relativo de muerte, un valor de puntuación se asigna a cada genotipo de los SNPs. Una peor pronóstico correspondió a un valor mayor puntuación, y la suma de los valores de puntuación de ocho SNPs define el índice pronóstico de un paciente. Cuando se categorizaron los pacientes en dos grupos basados en el índice de pronóstico, grupo de alto riesgo se asoció significativamente con una peor OS y DFS baja en comparación con el grupo de riesgo (AHR para OS = 2,21; IC del 95% = 1,69 a 2,88,
P
= 8,0 x 10
-9, y AHR para DFS = 1,58, IC del 95% = 1,29 a 1,94,
P
= 1,0 x 10
-5).
Conclusiones
índice de pronóstico utilizando ocho polimorfismos genéticos pueden ser útiles para el pronóstico de los pacientes con CPNM resecado quirúrgicamente
Visto:. Lee SY, Choi JE, Jeon SA, Choi YY, Lee WK, Lee EB, et al. (2015) Un grupo de polimorfismo genético para la predicción de pronóstico en pacientes con etapa temprana de células no pequeñas cáncer de pulmón después de la resección quirúrgica. PLoS ONE 10 (10): e0140216. doi: 10.1371 /journal.pone.0140216
Editor: Renato Franco, Istituto dei Tumori Fondazione Pascale, ITALIA
Recibido: 11 Junio, 2015; Aceptado: September 23, 2015; Publicado: 13 Octubre 2015
Copyright: © 2015 Lee et al. Este es un artículo de acceso abierto distribuido bajo los términos de la licencia Creative Commons Attribution License, que permite el uso ilimitado, distribución y reproducción en cualquier medio, siempre que el autor original y la fuente se acreditan
Disponibilidad de datos: Todos los datos relevantes están dentro del sus archivos de soporte de información en papel y
Financiación:. el trabajo fue apoyado por el amplificador de investigación y desarrollo; programa D del MKE /KEIT (10.040.393, desarrollo y comercialización de tecnologías de diagnóstico molecular para el cáncer de pulmón a través de la validación clínica), http : //www.keit.re.kr/. Los donantes no tenía papel en el diseño del estudio, la recogida y análisis de datos, decisión a publicar, o la preparación del manuscrito
Conflicto de intereses:.. Los autores han declarado que no existen intereses en competencia
Introducción
el cáncer de pulmón, cáncer de pulmón de células específicamente no microcítico (CPNM), es la principal causa de muerte por cáncer en todo el mundo, con una tasa de supervivencia a 5 años promedio de 16% [1]. Aunque la cirugía es la mejor modalidad de tratamiento para una cura potencial en las primeras etapas de NSCLC, una gran proporción de los pacientes mueren a causa de recurrencia de la enfermedad. La tasa de supervivencia a 5 años de los pacientes sometidos a cirugía curativa es de 73%, 58%, 46% y 36% para los estadios patológicos IA, IB, IIA y IIB, respectivamente [2]. El estadio patológico es el más importante predictor de pronóstico después de la resección quirúrgica del NSCLC. Sin embargo, los pacientes con el mismo estadio patológico tienen un riesgo diferente de recurrencia y muerte [2]. Por lo tanto, la investigación se centra en biomarcadores de pronóstico para el pronóstico más preciso de los pacientes después de la cirugía [3]. Dado que la quimioterapia adyuvante eficaz está disponible [4, 5], los biomarcadores para predecir la recurrencia y el pronóstico después de la cirugía del cáncer de pulmón es aún más importante, ya que pueden ayudar a seleccionar los subgrupos de pacientes que se beneficiarán del tratamiento adyuvante.
Los polimorfismos genéticos han sido investigados por los biomarcadores de pronóstico /predictivo para guiar las decisiones terapéuticas en cáncer, incluyendo el cáncer de pulmón [6-8]. Por ejemplo, los pacientes con cáncer de pulmón avanzado pueden tener un mejor resultado por ciertos regímenes quimioterapéuticos en función de los genotipos específicos. Por otra parte, los pacientes con ciertos genotipos pueden tener mayor riesgo de mal pronóstico después de la resección curativa, y por lo tanto pueden beneficiarse de la quimioterapia adyuvante. Durante los últimos años, nuestra investigación se ha centrado en polimorfismo de nucleótido único (SNP) de biomarcadores de pronóstico en pacientes con cáncer de pulmón que se sometieron a una resección quirúrgica curativa. Hemos encontrado un número de SNPs en los genes potencialmente involucrados en el desarrollo y progresión del cáncer que se asocia con el pronóstico de pacientes con NSCLC etapa temprana después de la cirugía [9-15].
La carcinogénesis es un proceso de múltiples etapas caracterizado por la acumulación de múltiples alteraciones genéticas y epigenéticas, que se traduce en alteraciones en la fisiología celular que dictan colectivamente crecimiento maligno: la autosuficiencia de las señales de crecimiento, insensibilidad a las señales inhibidoras del crecimiento, la evasión de la apoptosis, el potencial de replicación ilimitado, angiogénesis sostenida, y el tejido invasión y metástasis [16]. Por lo tanto, es poco probable que cualquier polimorfismo de un solo tendría un efecto dramático en los resultados de supervivencia. El análisis combinado de un conjunto de polimorfismos en los genes relacionados con el cáncer pueden amplificar los efectos de los polimorfismos individuales y fortalecer su capacidad de predicción, ya que pueden desempeñar un papel importante en ciertas etapas de la carcinogénesis, haciendo colectivamente las características del cáncer. En este estudio, se evaluó la asociación de un grupo de ocho polimorfismos genéticos de nuestros estudios anteriores que están potencialmente implicadas en el desarrollo y progresión del cáncer, con el pronóstico de los pacientes con cáncer de pulmón después de la cirugía mediante la introducción de un índice pronóstico usando esos ocho SNPs en combinación.
Materiales y Métodos
las poblaciones de estudio
escrito el consentimiento informado se obtuvo de todos los pacientes antes de la cirugía en cada una de las instituciones de investigación y participar protocolo fue aprobado por el institucional las juntas de revisión del hospital de la Universidad Nacional de Kyungpook (KNUH), hospital de la Universidad Nacional de Seúl (SNUH), y el hospital de la Universidad Nacional de Seúl Bundang (SNUBH). Ochocientos catorce pacientes con estadios patológicos I, II o III A (micro-invasivo N2) NSCLC que fueron sometidos a resección quirúrgica curativa se inscribieron. Entre los 814 pacientes, 334 casos se obtuvieron de la KNUH, 307 casos de SNUH, y 173 casos de SNUBH. Todos los pacientes incluidos en este estudio eran de origen coreano. Ninguno de los pacientes recibió quimioterapia o radioterapia antes de la cirugía. La clasificación patológica de los tumores se determinó de acuerdo con el Sistema Internacional para la estadificación del cáncer de pulmón [2].
Selección de los SNP y genotipado
Hemos seleccionado ocho SNPs de nuestros estudios anteriores que se encuentran asociados con el pronóstico de los pacientes con NSCLC etapa temprana después de la cirugía. Cinco SNPs (molécula CD3e, proteína asociada épsilon [
CD3EAP
] rs967591G & gt; A; tumoral superfamilia de receptores del factor de necrosis, miembro 10b [
TNFRSF10B
] rs1047266C & gt; T; y v-akt viral timoma murino oncogén homólogo 1 de [
AKT1
] rs3803300A & gt; G; complementar el componente 3 [
C3
] rs2287845T & gt; C; y la proteína de unión de nucleótidos de guanina, polipéptido beta 2 tipo 1 [
GNB2L1
] rs3756585T & gt; G) fueron seleccionados de nuestros trabajos publicados de acuerdo con la función potencial y la importancia [9-11, 15]. Otros tres SNPs (cuadrangular proteína homólogo 2 [
homer2
] rs1256428A & gt; G; un dominio similar a desintegrina y metaloproteasa con el tipo de trombospondina 1 3 similar a [
ADAMTSL3
] rs11259927C & gt; T; y CD3d molécula, delta (CD3-complejo TCR) [
CD3D
] rs3181259T & gt; C) se incluyó también, aunque aún no publicada. El
homer2
rs1256428A & gt; G y
ADAMTSL3
rs11259927C & gt; T se asociaron significativamente con el pronóstico de cáncer de pulmón después de la cirugía, entre (258 potencialmente funcional) SNPs en 15q25 región que ha sido identificado como una locus de susceptibilidad del cáncer de pulmón en los estudios de asociación de todo el genoma.
CD3D
rs3181259T & gt; C se identificó en nuestro estudio de investigación de los SNP en los genes que codifican grupo de 3 subunidades de diferenciación (CD3) en el receptor de células T (TCR), que es vital para el desarrollo de células T y obras de teatro un papel importante en el reconocimiento de antígenos, incluyendo antígenos tumorales. Entre cuatro SNPs en
CD3D
y
CD3e
promotores, sólo el
CD3D
rs381259T & gt; C ha demostrado ser predictivo de pronóstico del cáncer de pulmón. En el presente estudio, cinco SNPs (
CD3EAP
rs967591G & gt; A,
TNFRSF10B
rs1047266C & gt; T,
AKT1
rs3803300A & gt; G,
C3
rs2287845T & gt; C, y
GNB2L1
rs3756585T & gt; G) se ensayaron en un aumento del número de pacientes en comparación con sus estudios originales que incluían 811, 310, 310, 792 y 792, respectivamente [9-11, 15]. Los otros tres SNPs no publicados se identificaron utilizando la misma población de pacientes del presente estudio. La genotipificación se realizó a través de Sequenom MassARRAY
® ensayo de IPLEX (SEQUENOM Inc., San Diego, CA) o un ensayo de polimorfismo de longitud de fragmentos de restricción. El SNP números de identificación, cambio de base, las frecuencias de alelos menores y p-valor de equilibrio de Hardy-Weinberg, y log-rank
P
valores para la supervivencia global (SG) y la supervivencia libre de enfermedad (DFS) de los ocho SNPs se muestran en la Tabla S1.
el análisis estadístico
las diferencias en la distribución de genotipos de acuerdo a los factores clínico-patológicas de los pacientes se compararon mediante χ
2 pruebas. OS se midió desde el día de la cirugía hasta la fecha de la muerte por cualquier causa o de la fecha de la última visita de seguimiento. DFS se calculó a partir del día de la cirugía hasta la recurrencia o muerte. Las estimaciones de supervivencia se calcularon utilizando el método de Kaplan-Meier. Las diferencias en la SG y SLE a través de diferentes genotipos se compararon mediante la prueba de log-rank. Los cocientes de riesgos (CR) y los intervalos de confianza del 95% (IC) se calcularon utilizando modelos de riesgos proporcionales de Cox multivariado, con ajuste por edad, sexo, tabaquismo, la histología del tumor, el estadio patológico, y la quimioterapia adyuvante. Hemos diseñado un índice de pronóstico para predecir el pronóstico de los pacientes que usan una combinación de ocho SNPs. De acuerdo con el riesgo relativo de muerte, un valor de puntuación se asigna a cada genotipo de los SNPs. Una peor pronóstico correspondió a un valor mayor puntuación: en el modelo aditivo, 1 fue asignado para un bajo riesgo, de riesgo intermedio 2 y 3 para alta genotipo de riesgo; en los modelos dominantes y recesivos, 1 de bajo riesgo, y 3 para los genotipos de alto riesgo. La suma de los valores de puntuación de ocho SNPs define el índice pronóstico de cada paciente, lo que varió 8-20. Usando 15 como el valor de corte, se clasificaron los pacientes con el tercil más alto aproximada del índice pronóstico en un grupo de alto riesgo. Por último, comparamos OS y DFS entre la alta (índice de pronóstico ≥15) y baja (índice de pronóstico & lt; 15) grupos de riesgo. Todos los análisis se realizaron utilizando el Sistema de Análisis Estadístico para Windows, versión 9.2 (SAS Institute, Cary, NC, EE.UU.).
Resultados
Características de los pacientes y los predictores clínicos
La clínica y las características patológicas de los pacientes y la asociación con OS y DFS se muestran en la Tabla 1. en el análisis univariante, la edad (log-rank
P
[
P
LR] para el sistema operativo = 3,0 x 10
-5 y
P
LR para DFS = 0,01) y el estadio patológico (
P
LR para OS = 7,0 x 10
-7 y
P
LR para DFS = 4,0 x 10
-12) se asociaron significativamente con la SG y SLE. Sexo (
P
L-R para el sistema operativo = 0,005) y el tabaquismo estado (
P
L-R para el sistema operativo = 0,04) se asociaron con el sistema operativo. histología del tumor se asoció con DFS (
P
LR para DFS = 0,04).
Las asociaciones entre SNPs y los resultados de supervivencia
Las 8 SNPs (
CD3EAP
rs967591,
TNFRSF10B
rs1047266,
AKT1
rs3803300,
C3
rs2287845,
homer2
rs1256428,
GNB2L1
rs3756585,
ADAMTSL3
rs11259927, y
CD3D
rs3181259) se encontraron una relación significativa con el sistema operativo y /o DFS (Tabla 2 y figura S1) cuando se ajusta por edad, sexo, tabaquismo , la histología del tumor, el estadio patológico. HR ajustados (AHRS) para OS y DFS fueron 1,68 y 1,32 (
P
= 1,0 x 10
-4 y 0,01) para
CD3EAP
rs967591 bajo modelo recesivo, 1,77 y 1,62 (
P = 0,006
y 0.004) para
TNFRSF10B
rs1047266 bajo recesiva modelo, 1,35 y 1,17 (
P
= 0,03 y 0,14) para los
AKT1
rs3803300 bajo el modelo dominante, 1,44 y 1,39 (
P = 0,004
y 0.006) para
C3
rs2287845 bajo modelo aditivo, 1,25 y 1,11 (
P
= 0,02 y 0,15) para
homer2
rs1256428 bajo modelo aditivo, 1,33 y 1,15 (
P = 0,004
y 0,08) para
GNB2L1
rs3756585 bajo modelo aditivo, 1,52 y 1,35 (
P
= 0,006 y 0,02) para
ADAMTSL3
rs11259927 bajo modelo recesivo, y 1,45 y 1,24 (
P = 0,006
y 0,05) para
CD3D
rs3181259 bajo modelo recesivo, respectivamente.
el análisis combinado de múltiples SNPs
Se realizó un análisis exploratorio investigación de los efectos combinados de ocho SNPs en SG y SLE. Hemos diseñado un índice de pronóstico como se describe en la sección de análisis estadístico. Cuando se categorizaron los pacientes en alto (índice pronóstico ≥ 15) y baja (índice de pronóstico & lt; 15) grupo de riesgo, los pacientes de alto riesgo se asociaron significativamente con una peor OS y DFS comparación con el grupo de bajo riesgo a una significación estadística mucho mayor en comparación con el individuo el análisis de SNP (AHR para OS IC = 2,21, 95% = 1,69 a 2,88,
P
= 8,0 x 10
-9, y AHR para DFS IC = 1,58, 95% = 1,29 a 1,94,
P
= 1,0 x 10
-5, Tabla 3 y figura 1).
los valores P
en el modelo de riesgo proporcional de Cox.
Discusión
Este estudio se realizó para investigar si un panel de ocho polimorfismos genéticos podría predecir el pronóstico de los pacientes con NSCLC etapa temprana después de la resección quirúrgica. Se seleccionaron ocho SNPs que se asociaron con el pronóstico de los pacientes con cáncer de pulmón después de la cirugía de nuestros estudios anteriores, y evaluamos los SNPs en 814 pacientes. Los ocho SNPs (
CD3EAP
rs967591,
TNFRSF10B
rs1047266,
AKT1
rs3803300,
C3
rs2287845,
homer2
rs1256428,
GNB2L1
rs3756585,
ADAMTSL3
rs11259927, y
CD3D
rs3181259) se asociaron significativamente con el sistema operativo y /o DFS. La combinación de esos ocho SNPs, hemos diseñado un índice pronóstico para predecir el pronóstico de los pacientes. Después de la clasificación de los pacientes en grupos de alto y bajo riesgo por el índice pronóstico, encontramos el grupo de alto riesgo se asoció significativamente con una peor OS y DFS que el grupo de bajo riesgo. El análisis combinado utilizando el índice de pronóstico tenía una resolución mucho mejor para predecir el pronóstico de los pacientes en comparación con el análisis de los SNP. El índice de pronóstico usando esos ocho polimorfismos genéticos puede ser útil para identificar pacientes con un mayor riesgo de recurrencia de la enfermedad y la muerte después de la resección quirúrgica de CPNM, y de ese modo ayudar a seleccionar a los pacientes para quimioterapia adyuvante.
El hallazgo más importante de el presente estudio es que el índice de pronóstico basado en los ocho polimorfismos genéticos puede conducir a una significativamente mejor predicción de la supervivencia en comparación con el análisis individual de SNP en las primeras etapas del CPCNP después de la cirugía. Dado que la carcinogénesis es un proceso de múltiples pasos que se caracteriza por la acumulación de múltiples alteraciones genéticas y epigenéticas que determinan colectivamente fenotipo maligno, es poco probable que cualquier polimorfismo de un solo podría ser un potente predictor de resultados de supervivencia. Además, el uso de un número relativamente grande de pacientes, en parte replicado nuestros estudios anteriores de los SNPs individuales y asociación supervivencia del paciente. Las consecuencias funcionales de los SNPs de nuestros estudios anteriores también apoya la verosimilitud de los resultados actuales.
El
CD3EAP
codifica una nucleoproteína, y se coloca en una orientación antisentido a, y se superpone con ,
ERCC1
. Aunque la función biológica de la CD3EAP no está claro, la proteína puede ser un miembro de la ARN polimerasa I complejo de transcripción que sintetizar precursores de ARN ribosomal, implicando así CD3EAP en la proliferación celular [17]. Además, CD3EAP isoforma 2 interactúa con la molécula de la subunidad CD3 epsilon de complejo TCR-CD3. En nuestro estudio anterior, el análisis funcional sugiere que el rs967591G & gt heredada; A afecta a
CD3EAP
expresión [9]. TNFRSF10B (DR5) es uno de los receptores TNFSF10 (TRAIL) e inicia la apoptosis mediada por TRAIL. DR5 se expresa en una variedad de cánceres, incluyendo el NSCLC, y su expresión se ha relacionado con los resultados de supervivencia en muchos tipos de cáncer [18-20]. AKT desempeña un papel fundamental en la fosfatidilinositol 3-quinasa (PI3K) relacionados con la PI vía de señalización, regulación de la supervivencia celular, la proliferación, y anti-apoptosis [21, 22]. Además, AKT está implicada en la regulación de la angiogénesis y la metástasis, dos procesos importantes en el desarrollo y progresión del cáncer [23, 24]. expresión aberrante AKT activado se ha informado y vinculado con el pronóstico de pacientes con cáncer de pulmón [22, 25, 26].
El sistema del complemento tiene un papel importante en la inmunidad innata y adaptativa. La
C3
proteína es esencial para la activación de todas las tres vías del complemento, la clásica, alternativa, y las vías de lectina de unión a manosa [27, 28]. Se ha informado de que el sistema del complemento se activa en diversos tipos de cáncer, incluyendo cáncer de pulmón [28-30]. A pesar de que los complementos se han pensado para participar en la vigilancia inmunológica contra los tumores [28], existe una creciente evidencia de que complementa jugar un papel oncogénico en la tumorigénesis [31, 32]. proteínas de la familia Homer se conocen como proteínas adaptadoras post-sinápticos que interactúan con varias proteínas, tales como los receptores de glutamato metabotrópicos, inositol 1,4,5-trifosfato de receptores, y modulan el Ca2 + vía de señalización en las neuronas [33]. Homer2 interactúa con la región C-terminal de MYO18B, un gen supresor de tumor candidato implicado en la patogénesis de los cánceres humanos incluyendo el cáncer de pulmón [33]. Se informó de que el gen MYO18B se elimina hemizygously en 60% y mutado en el 15% de los cánceres de pulmón, y que la reducción de expresión de MYO18B, a menudo acompañada de promotor metilación del ADN y la desacetilación de histonas, se observó en el 70% de los cánceres de pulmón [34, 35]. Se ha informado de que la coexpresión de homer2 con MYO18B mejorado la capacidad de MYO18B para suprimir el crecimiento independiente de anclaje de una línea celular de cáncer de pulmón humano, lo que sugiere que homer2 y MYO18B cooperan en la supresión de tumores [33].
GNB2L1
, alias
RACK1
, pertenece a una familia de proteínas que incluye WD40 la subunidad β de proteínas G. Como una proteína de andamiaje, GNB2L1 interactúa con las moléculas de señalización, tales como el AMP cíclico específico de la fosfodiesterasa 4D isoforma 5 (PDE4D5), la familia Src de tirosina quinasas, e integrinas beta, así como PKC, y por lo tanto juega un papel fundamental en una amplia gama de respuestas biológicas, incluyendo el crecimiento celular, la adhesión y la migración [36-38]. Los estudios han indicado que GNB2L1 juega un papel importante en la progresión del cáncer y que su expresión es regulada durante la angiogénesis en algunos tipos de cáncer, incluyendo el cáncer de pulmón [39-41]. Además,
GNB2L1
sobre-expresión ha sido fuertemente asociado con pobres resultados clínicos de los pacientes con cáncer [41, 42]. De acuerdo con nuestros datos no publicados,
in vitro
promotor de ensayo de ensayo y la movilidad electroforética cambio en (EMSA) reveló que el cambio rs3756585 T-a-G aumentó factor de transcripción vinculante y la actividad del promotor de
GNB2L1
.
ADAMTSL3
codifica una glicoproteína secretada con una fuerte similitud con los miembros de ADAMTS (una desintegrina y metaloproteinasa con motivos de trombospondina) de la familia. La familia ADAMTS ha estado involucrado en varios procesos biológicos humanos (normales o patológicas), incluyendo la estructura del tejido conectivo, cáncer, coagulación, la artritis, la angiogénesis y la migración celular [43]. Están involucrados en procesos relacionados con el cáncer tales como la proliferación (por ejemplo, la escisión del factor de crecimiento epitelial (EGF) precursores de la proteína señal de la familia, incluyendo EGF y factor de crecimiento tumoral-α), la apoptosis, la angiogénesis y en la destrucción de componentes de la extracelular matriz, que facilitan la invasión y metástasis [44]. proteínas ADAMTS-como, entre ellos ADAMTSL3, la actividad proteolítica falta típico de proteínas ADAMTS familia, pero parecen tener importantes funciones reguladoras en la matriz extracelular [43]. Recientemente, las mutaciones frecuentes en
ADAMTSL3
han sido identificados recientemente en el cáncer colorrectal [45]. Las células T juegan un papel importante en la respuesta inmune. El TCR es responsable del reconocimiento de antígenos, incluyendo antígenos tumorales unidos a moléculas de complejo principal de histocompatibilidad (MHC). complejos TCR contienen un heterodímero TCR y cuatro subunidades CD3: CD3-gamma, -delta, -epsilon y -zeta. El complejo CD3 es vital para el desarrollo de células T, así como la función de células T [46]. La acumulación de evidencias indican que las células inmunes juegan un papel importante en el desarrollo y progresión del cáncer en función de su modo de diferenciación y señalización de citoquinas en el microambiente tumoral. Los linfocitos T citotóxicos CD8 +, CD4 + T helper (Th) 1 y células asesinas naturales (NK) funcionan como grandes células antitumoral efectoras, mientras que las células CD4 + Th2, células supresoras de origen mieloide (MDSCs) parecen promover la progresión del tumor [47].
en este estudio, se demostró que el índice pronóstico basado en ocho polimorfismos genéticos fue un factor predictivo independiente para la supervivencia de los pacientes con CPNM después de la cirugía. El índice de pronóstico puede ayudar a predecir el pronóstico de los pacientes con mayor precisión cuando se utiliza, además de estadio patológico, el single más potente predictor de pronóstico después de la resección quirúrgica del NSCLC, por lo tanto, siendo particularmente útil en la selección de pacientes que pueden beneficiarse de la quimioterapia adyuvante. Debido a que el estudio actual parcialmente replicado nuestros estudios anteriores sobre la asociación entre los ocho SNPs y la supervivencia del paciente utilizando un número relativamente grande de pacientes, la reducción de probabilidad de falsas asociaciones positivas que se espera. Sin embargo, el índice de pronóstico tiene que seguir la prueba en estudios prospectivos futuros, incluyendo los ensayos clínicos. Además, se necesitan más estudios para comprender las funciones de los genes en el cáncer de pulmón y para aclarar la asociación entre el SNP y el pronóstico
.
En conclusión, este estudio muestra que un panel de ocho SNPs podría ser útil identificar a los pacientes con un mayor riesgo de recurrencia de la enfermedad y la muerte después de la resección quirúrgica de CPNM, y de ese modo ayudar a seleccionar a los pacientes para quimioterapia adyuvante. Se requieren estudios adicionales para confirmar la validez de estos SNPs en otras poblaciones étnicas.
Apoyo a la Información sobre Table S1. Resumen de los seleccionados SNPs y genotipo y los resultados de supervivencia
doi:. 10.1371 /journal.pone.0140216.s001 gratis (DOCX)
S1 Fig. De Kaplan-Meier parcelas de supervivencia global y la supervivencia libre de enfermedad de acuerdo con los genotipos
CD3EAP
rs967591G & gt;. A, A);
TNFRSF10B
rs1047266 C & gt; T, B);
AKT1
rs3803300 A & gt; G, C);
C3
rs2287845T & gt; C, D);
homer2
rs1256428 G & gt; A, E);
GNB2L1
rs3756585 T & gt; G, F);
ADAMTSL3
rs11259927 C & gt; T, G); y
CD3D
rs3181259 C & gt; T, H).
P
valores de log-rank test
doi:. 10.1371 /journal.pone.0140216.s002 gratis (PPTX)
Reconocimientos
Este estudio es con el apoyo de la etapa de investigación y desarrollo; programa D del MKE /KEIT (10040393, desarrollo y comercialización de tecnologías de diagnóstico molecular para el cáncer de pulmón a través de la validación clínica) guía.