Pinpoint社の非小細胞肺癌の診断キットがでた・その２

This news is Japanese translation and related to this dialy.

This news shows all diagnostic markers, so I write below.

　早期の非小細胞肺癌（NSCLC）の術後の転帰について、従来から用いられている病期分類よりも正確に転帰不良の患者を同定できるアルゴリズムを、米California大学San Francisco校（UCSF）のJohannes R Kratz氏らが開発した。14個の遺伝子の発現を定量的PCR法で分析し、データをスコア化して5年間の死亡リスクを低、中、高に分類する方法で、詳細は、Lancet誌電子版に2012年1月27日に報告された。
（中略）
　著者らは、癌に関連する200を超える遺伝子の中から、11個の遺伝子（BAG1、BRCA1、CDC6、CDK2AP1、ERBB3、FUT3、IL11、LCK、RND3、SH3BGR、WNT3A）を選んだ。加えて参照遺伝子3個（ESD、TBP、YAP1）を選び、UCSFの非扁平上皮性非小細胞肺癌患者361人（ステージIからIVまでの患者が混在）を対象として、癌組織におけるこれらの遺伝子の発現を定量的PCR法で調べた。11の癌関連遺伝子の相対的な発現レベルと5年生存の関係を調べて、リスクスコア算出アルゴリズムを作成し、これを用いて5年生存率を予測するスコアを個々の患者で算出した。スコアが低い順に並べて、33パーセンタイルと67パーセンタイルを境に、低リスク、中リスク、高リスクの3群に分けた。

早期の非小細胞肺癌で転帰不良患者の同定が可能に：日経メディカル

I am interested in this algorithm.
How did they select about 200 biomarkers?
Moreover how could they narrow specific 11 genes?

Bioinformatics and biostatistics would be important in the clinical area near future.
If we want to put the molecular diagnostics and translational research into practical use, we should need to research biometrics and bio-modeling more deeply.