200
评论
查看更多
密码过期或已经不安全，请修改密码
修改密码
壹生身份认证协议书
同意
拒绝
同意
拒绝
同意
不同意并跳过
（通讯员 程守勤 田天）近日，南京医科大学公共卫生学院陈峰教授课题组采用数据挖掘的统计分析手段，构建了基于生物标记物的早期非小细胞肺癌预后预测模型，对患者生存结局的预测精度高达89%。该研究结果在独立人群中得到验证，为肺癌风险评估与精准治疗提供了有力证据。该成果近日发表在国际著名期刊《胸科》杂志上。
据介绍，肺癌位居恶性肿瘤死因首位，根据患者的遗传特征，利用有效的生物标记物进行个体化风险评估，是精准医学的核心理念所在。自2015年起，南京医科大学公共卫生学院陈峰教授课题组聚焦早期非小细胞肺癌预后的表观基因组学研究，并与美国哈佛大学、西班牙巴塞罗那大学、挪威奥斯陆大学、瑞典隆德大学就这一主题开展系统性的国际合作研究。
该项研究利用合作者的现有实验室数据和公共数据，从表观基因组学、转录组学两个层面出发，对38万个指标进行分析，筛选具有主效应、交互效应的生物标记物，结合人口学、临床指标，最终构建基于生物标记物的肺癌预后预测模型。进一步，利用独立人群验证模型的预测效果，发现所构建的模型能够高效识别、区分不同死亡风险的人群，并且针对3年、5年存活率的预测精度得到大幅提升，分别达到88%和89%。
课题组成员张汝阳副教授介绍，基于大数据的统计分析技术扮演着至关重要的角色，充分利用数据挖掘技术能够让闲置的数据源源不断地产生价值。课题组通过多种组学数据、多种统计方法的数据挖掘建模策略，充分发挥数据挖掘的作用，显著提高早期非小细胞肺癌预后预测的准确性，并建立高精度的预后预测模型。根据系统文献综述显示，该项目组构建的模型是目前早期非小细胞肺癌预后预测精度最高的模型，研究结果为早期肺癌临床决策与治疗提供了潜在的应用价值。
查看更多
中国医学论坛报
壹生
今日肿瘤
今日循环
今日糖尿病
今日口腔
全科周刊
脱贫地区农副产品网络销售平台
京公网安备 11010202008182号
| 互联网新闻信息服务许可证编号：10120190017