Выявление и ранжирование наиболее надёжных прогностических биомаркеров при серозном раке яичников

Прогресс в лечении рака яичников отстаёт от достижений в терапии других опухолей. Поскольку заболевание обычно диагностируют на распространённой стадии, существует высокая потребность в надёжных прогностических биомаркерах, позволяющих выбирать эффективную химиотерапию и таргетную терапию. Целью исследования было создание крупномасштабной транскриптомной базы данных и её использование для выявления и ранжирования генов, связанных с выживаемостью. Из общедоступных репозиториев отобрали когорты больных раком яичников, для которых имелись данные об экспрессии генов на уровне транскриптома и результаты клинического наблюдения. Все образцы нормализовали и включили в объединённую базу данных. Для всех генов провели однофакторный анализ выживаемости по модели Кокса, после чего для отобранных генов выполнили многофакторный анализ с учётом клинических и патоморфологических переменных. Для коррекции множественных статистических проверок рассчитывали частоту ложных открытий; статистически значимым считали результат при пороговом значении 1%. Объединённая база данных включает 1816 образцов из 17 наборов данных. В общей сложности 2468 генов были связаны с выживаемостью без прогрессирования (ВБП), а 704 гена — с общей выживаемостью (ОВ). Наиболее значимыми генами для ВБП оказались WBP1L, ASAP3, CNNM2 и NCAPH2, а для ОВ — CSE1L, NUAK1, ALPK2 и SHKBP1. Гены, значимые для ВБП, также чаще оказывались значимыми при прогнозировании ОВ. Все данные, включая отношения рисков (HR) и значения p, а также использованные пороговые значения для всех генов в отношении ВБП и ОВ, представлены для последующего ранжирования кандидатов в биомаркеры. Полученные результаты помогают расставить приоритеты среди генов и исключить те из них, которые, вероятнее всего, окажутся неперспективными в исследованиях, направленных на разработку новых клинически значимых биомаркеров и терапевтических мишеней при серозном раке яичников.