Krooninen sairaus

tiivistelmä

Background

Viimeaikaiset raportit osoittavat, että

in vitro

huumeiden näytöt yhdistettynä geeniekspressioprofiilien (GEP) syöpäsolulinjois- voi tuottaa informatiivinen allekirjoitukset ennustavat kliinisen tuloksen kemoterapiaa. In multippeli myelooma (MM) useita uusia lääkkeitä on otettu käyttöön, ja nyt haastaa tavanomaista hoitoa, kuten suuren annoksen melfalaanin. Näin ollen sukupolven ennustavan allekirjoitusten vaste melfalaanin voi olla kliinistä vaikutusta. Oletus on, että melfalaani näytöt ja GEPs B-solujen syöpäsolun linjat yhdistettynä monimuuttujastatistiik voivat antaa ennustavaa kliinisiä tietoja.

Materiaalit ja menetelmät

mikrosiruun perustuvan GEPs ja melfalaanin kasvun esto näyttö 59 syöpäsolulinjoissa ladattiin National Cancer Institute tietokantaan. Vastaavat tiedot tuotettiin 18 B-solu- syöpäsolun linjat. Lineaarinen diskriminantti analyysit (LDA), harva osittainen pienimmän neliösumman (SPLS) ja pairwise vertailut solulinjan tietoja käytettiin rakentaa vastarintaa allekirjoitukset molemmilta solulinjasta paneelit. Melfalaani vastus indeksi määriteltiin ja arvioitiin kunkin MM potilaan yleisesti saatavilla kliinisiä tietoja asettaa ja arvioida jälkikäteen Coxin suhteellisten riskien ja Kaplan-Meier selviytymisen analyysin.

Keskeiset havainnot

Molemmat solulinja paneelit tuottivat hyvin suhteessa sisäiseen validointi SPLS lähestymistapaan, mutta vain B-solujen paneeli pystyi ennustamaan huomattavasti suurempi riski taudin uusiutumisen ja kuoleman resistanssin kasvaessa indeksi kliinisessä aineistoja. Herkin ja kestävät solulinjat, MOLP-2 ja RPMI-8226 LR5 vastaavasti oli suuri vipuvaikutus, mikä viittaa niiden ilmennetty eri geenit omaavan merkittäviä ennustearvoa.

Johtopäätös

Tämä tutkimuksessa esitetään melfalaani vastus indeksi syntyy analyysi B-solu-paneelin syöpäsolulinjoja. Kuitenkin vastus indeksi on toiminnallisesti validoitu ja korreloi tunnettujen MM biomarkkereita riippumattomissa aineistoja, jotta voidaan paremmin ymmärtää taustalla oleva mekanismi valmiutta melfalaanin vastarintaa.

Citation: Boegsted M, Holst JM, Fogd K , Falgreen S, Sørensen S, Schmitz A, et al. (2011) Generation of a Ennakoiva Melfalaani Resistance indeksi Drug Screen of B-Cell Cancer Cell Lines. PLoS ONE 6 (4): e19322. doi: 10,1371 /journal.pone.0019322

Editor: Venugopalan Cheriyath, Cleveland Clinic, Yhdysvallat

vastaanotettu: 2. heinäkuuta, 2010 Hyväksytty: 01 huhtikuu 2011; Julkaistu: 29 huhtikuu 2011

Copyright: © 2011 Boegsted et al. Tämä on avoin pääsy artikkeli jaettu ehdoilla Creative Commons Nimeä lisenssi, joka sallii rajoittamattoman käytön, jakelun ja lisääntymiselle millä tahansa välineellä edellyttäen, että alkuperäinen kirjoittaja ja lähde hyvitetään.

Rahoitus: Tutkimus tukee MSCNET, translationaalinen ohjelma tutkii syövän kantasoluja multippeli myelooma tukee EU FP6, ja CHEPRE, ohjelma tutkii kemosensi- pahanlaatuinen lymfooma Genomin allekirjoituksia tukevat Tanskan Agency for Science, Technology and Innovation, sekä Det Obelske Familiefond ja Karen Elise Jensen Fonden. Rahoittajat ollut mitään roolia tutkimuksen suunnittelu, tiedonkeruu ja analyysi, päätös julkaista tai valmistamista käsikirjoituksen.

Kilpailevat edut: Kirjoittajat ovat ilmoittaneet, etteivät ole kilpailevia intressejä ole.

Johdanto

alkyloiva aine, melfalaanin, on selkäranka nykyisen hoidon MM. 1990-luvulta lähtien, melfalaanin on käytetty suuria annoksia (HDT) ja sen jälkeen autologisen kantasolusiirron (ASCT) [1] ja on siten parantanut vastausprosentti sekä pitkäaikainen tapahtuma elinaika (EFS) ja kokonaiseloonjääminen ( OS) [2]. Vaikka viime vuosina on tapahtunut huomattavia parannuksia, yleinen selviytyminen on edelleen synkkä ja sairautta pidetään parantumaton – lähinnä ensimmäinen tulenkestävä taudin tai aiheuttama vastus johtaa taudin uusiutumisen. Tulenkestävät tauti ja varhainen uusiutuminen on suunnitellusti liittyy kehittymistä melfalaanin kestävyys on monimutkainen ilmiö ei ole täysin ymmärretty [3]. Yksi mahdollinen strategia parantaa tietämystä lääkeresistenssi on yhdistetty käyttämällä uusia teknologioita, kuten GEP ja huumeiden näyttö on prekliinisissä pahanlaatuinen B-solu tasyöpäsolulinja malli [4].

perusajatuksena Viimeaikaisten tutkimusten lääkeresistenssin on ollut luokitella solulinjojen osaksi herkkä, kestävä ja välitason ryhmissä perustuu huumeiden annosvastekokeissa ja myöhemmin tuottaa geneettisen luokittelija tai allekirjoitus perustuu mikrosiruanalyysillä. Julkisesti saatavilla tietoja NCI60 solulinjasta paneelin tuottama National Cancer Institute (NCI) on käytetty laajasti tällaisia ​​tutkimuksia eri syöpätyyppeihin ja hoito-. Kuitenkin lähestymistapa on edelleen kiistanalainen [5], [6]. Useat kirjoittajat ovat väittäneet, että suorituskyky voitaisiin parantaa tietyn solulinjan paneelista. Tällainen lähestymistapa käytti Lee et al. [7] ja Liedtke et ai. [8] virtsarakon ja rintasyöpä kasvaimia, vastaavasti. Onnistunut lähestymistapa Lee et al. [7] perustui valintaan geeniekspressioiden varten elinspesifisiin solulinjoja, jotka korreloivat geeniekspressioiden potilaan aineiston kehittää luokittelija jonka Luokitteluvirheillä-rangaistaan ​​posterior algoritmia. Kuitenkin Liedtke et ai. [8] voineet ennustaa kemoterapian vasteen perustuva lähestymistapa lävistäjä lineaarinen erotteluanalyysi (DLDA) luokittelua.

Käsite Tämän tutkimuksen on, että melfalaani vastus MM voidaan tutkittu prekliininen malli pahanlaatuisten B-solujen syöpäsolulinjojen yhdistämällä huumeiden näytöt ja GEPs ja tuottaa geeni allekirjoituksen vastus, jota kliinisesti voivat vahvistaa lopputuloksen ennustaminen kasvaimille analysoitu ennen suuren annoksen melfalaanin ja ASCT. Tällainen strategia edellyttää tiivistä tietojen tuottamista laboratoriossa ja on onnistunut käyttämällä tiedonhallinnan ja kehittynyt tilastollinen analyysi [5], [6]. Tässä tutkimuksessa olemme toteuttaneet toistettavuus komentosarjojen koko data-analyysi virtauksen R ja Bioconductor.

Yhteenvetona erityiset tavoitteet tässä tutkimuksessa olivat kehittää melfalaanin resistenssigeenin indeksi käyttämällä: 1) julkisesti saatavilla solulinjaa paneeli NCI60 tai 2) paneelin B-solujen syöpäsolun linjat ja 3) tukea käsite tosin saatavana ”on-line” mikrosiruja ja kliiniset tiedot asettaa MM saaneilla potilailla kaksinkertainen suuri annos melfalaanin [9].

Materiaalit ja menetelmät

Euroopan NCI60 Cell line Panel

NCI60 solulinja näytön menetelmä on kehittänyt NCI ja palvelee seulomaan suuren määrän aineita varten sytotoksisen aktiivisuuden. Paneeli koostuu 59 johdetut solulinjat erillisiä syövän tyypit [10], [11]. Geeni ekspressiotietojen ja kemoterapia herkkyys tiedot ovat julkisesti saatavilla. Lisätietoja, katso Online Information jakso alla. Tässä tutkimuksessa käytimme GI

50 arvoa määrittelemien NCI [12].

B-Cell Cancer Cell Lines ja viljelyolosuhteita

BCell paneeli koostui 13 MM solu linjat, 1-plasmasytoomasolujen (PC) solulinjassa ja 4 hajanainen suuri B-solulymfooma (DLBCL) solulinjat. Solulinjat kasvatettiin standardiolosuhteissa 37 ° C: ssa; kosteutetussa ilmakehässä 95% ilma /5% CO

2 kanssa sopivan viestintäkanavan ja naudan sikiön seerumia (FBS) ja 1% penisilliini /streptomysiiniä lisäksi. Katso taulukko S1. Solulinjat pidettiin enintään 20 kohtia minimoimaan pitkän aikavälin viljelyn vaikutuksia. Penisilliini /streptomysiini 1%, RPMI1640, IMDM ja FBS hankittiin Invitrogen. Solulinjat KMM-1 ja KMS-11 saatiin JCRB (Japani Collection of Research Bioresources), ja KMS-12-PE, KMS-12-BM, LP-1, MM1S, MOLP-2, MOLP-8, NCI -H929, OPM-2, RPMI-8226, U-266, AMO-1, DB, HT ja SU-DHL-4 päässä DSMZ (Deutsche Sammlung von Mikroorganismen und Zellkulturen). Solulinjaa MM1S tarjosi Steven T. Rosen [13], RPMI-8226 LR5 William S. Dalton [14] ja OCI-Ly7 Hans Messner [15].

Melfalaani annosvastekokeissa

solujen määrä viljelmässä määritettiin absorbanssilla mittaukset (CellTiter 96 Aqueous One Solution Reagent, Promega), kuten valmistaja on kuvannut. Lineaarinen suhde absorbanssin ja solujen määrä saatiin ymppäämällä solut 96-kuoppalevyillä sopivan viestintäkanavan pitoisuuksina välillä 15-60000 solua /kuoppa. 18 solulinjoja inkuboitiin 24 tuntia, ennen kuin lisättiin 18 kasvavien konsentraatioiden melfalaanin kolmena rinnakkaisena. Kaikki kuopat istuttaa soluilla mutta ylittäviä vaikutuksia kierrettiin myös ainoa ei-rajalla kaivoja analysoitavaksi. Melfalaanin ratkaistiin etanoliin jolloin lopulliseksi etanolipitoisuus 0,06% väliaineessa. Suhteellinen solujen määrä mitattiin 48 tunnin kuluttua lisäämällä melfalaanin käyttämällä CellTiter reagenssia ja Optima-Fluostar (BMG LABTECH) 492 nm: ssä. Saavuttaa korkean toistettavuus, koko koe toistettiin ainakin kaksi kertaa hyödyntämällä uutta jäädyttää varastojen yksittäisten solulinjojen.

RNA Microarray Analysis

Kaikki GEPs suoritettiin käyttäen Affymetrix mikrosirujen alustalla ja vakiomenettelyjä . Kokonais-RNA uutettiin käyttäen Invitrogen TRIzol Reagent yhdistettynä Qiagen RNeasy Mini kit. Laatua tarkistettiin Agilent 2100 Bioanalyzer. Näytteet valmistettiin hybridisaation Affymetrix GeneChip- HG-U133 Plus 2.0 paneelit jälkeen valmistajan ohjeiden ja .CEL-tiedostot syntyvät Affymetrix GeneChip- komentokonsoli Software (AGCC) ja talletetaan NCBI Gene Expression Omnibus (GEO) arkistoon. Tiedot täyttävät olemisen MIAME yhteensopiva. Lisätietoja, katso Online Information jakso.

Arkansas ja Hummel Kohortit MM ja DLBCL Potilaat

geeniekspressio tiedot, EFS, ja OS tiedot 565 potilaalla diagnosoitiin progressiivinen tai oireenmukaista MM ovat julkisesti saatavilla. Lisätietoja, katso Online Information jakso. Tietojoukko kutsutaan ”Arkansas data” [16]. Potilaat otettiin The Myelooma tutkimusinstituutti ja Therapy, University of Arkansas, School of Medical Sciences, ja ne olivat osa laajempaa tutkimuksen, jonka tarkoituksena on tutkia, talidomidin yhdessä HDT voi pidentää elinaikaa potilailla, joilla on MM [9 ]. 565 potilasta hoidettiin mukaan koko hoito kaksi (TT2) tai täydellinen hoito kolme (TT3) protokollan mukaan lukien kaksinkertainen korkea annos melfalaanin ja ASCT.

Tietueen tunnetaan ”Hummel data” [17] oli käytetään esillä olevassa tutkimuksessa testata spesifisyyden tunnistettu vastus indeksi. 87 potilailla diagnosoitiin DLBCL ja sai CHOP kaltainen (syklofosfamidi, doksorubisiini, vinkristiini, ja prednisoni) induktio hoito. Geenien ilmentyminen ja OS tiedot ovat julkisesti saatavilla myös (lisätietoja, katso Online Information jakso).

Tilastollinen analyysi

Kaikki ohjeet tilastollisen analyysin saadaan aikaan Sweave asiakirja, katso teksti S1. Sweave on ominaisuus tilastollisessa ohjelmointikielellä R, joka mahdollistaa integroinnin R koodi LaTex ja siten se tarjoaa toistettavissa tietojen analysointi ja tutkimus [18]. Kaikki tilastolliset analyysit tehtiin, jossa R [19] versio 2.12.1 ja useita Bioconductor [20] paketteja. Yksityiskohtaiset istunto tiedot sisältyvät teksti S1.

Melfalaani Dose Response Analysis.

absorbanssiarvot peräisin annosvastekäy- kokeet taustakorjatut ja keskiarvona rinnakkaista. Mahdolliset harha keskuudessa kolmena rinnakkaismäärityksenä solupitoisuuksilla poistettiin Grubbsin testi [21] (noin 0,5%, katso teksti S1). Suhteellinen kasvu Inhibiitiokäyrät laskettiin kutakin pitoisuutta verrattuna käsittelemättömään kontrolliin, minkä paloittain lineaarinen kasvukäyrä mallinnettiin. Kautta silmämääräinen tarkastus, viisi ääriarvoihin poistettiin (kuva S1). GI

50-arvot solulinjojen BCell paneelissa määriteltiin ensimmäinen piste, jossa kasvukäyrän laskee alle 50%: n tason. Aineisto keskiarvona jäljitellä solulinjan mittaukset suorittaa näitä määrityksiä. Epävarmuus GI

50-arvot määritettiin Osanäytteitä jäljiteltävän kaivoja korvausinvestointeihin ja uudelleen laskeminen kaikkien GI

50-arvot 200 kertaa. 10-kertainen logaritmin GI

50-arvot muunnettiin log

10 uM-asteikko sekä solulinjaa paneelit ja käytetään melfalaani vastus indeksi – seuraavassa merkitään NCI60 indeksin ja BCell indeksi, vastaavasti . Keinona erottaa herkkä, väli- ja kestävä aiheista (solulinjoja tai henkilöä) populaatiossa, päätimme kriteeri Havaleshko et al. [22], jossa aihe on kestävä, jos sen kestävyys indeksi ylittää 75 persentiilin väestöstä. Samoin olemme määritelleet kohteena olevan herkkä jos sen resistanssi-indeksi oli pienempi kuin 25 persentiilin väestöstä. Loput koehenkilöille tunnusomaista, että väli vastus.

Microarray Pre-processing.

BCell .CEL-tiedostoja ja ladata NCI60 .CEL-tiedostot taustakorjatut ja normalisoitu jota juuri. rma toiminto affy paketti. Kaikki RMA-normalisoitu paneelit läpäissyt tilastollisen laadunvalvonnan antamat toiminto arrayQualityMetrics R-paketti arrayQualityMetrics [23]. Koska NCI60 paneeli analysoitiin HG-U133a array ja BCell HG-U133 Plus 2.0 array, painopiste oli antureista vain läsnä HG-U133A array. Arkansas tiedot myös taustakorjatut ja normalisoitu just.rma.

Differential Expressions.

jälkeen epäspesifisestä suodatus geeniekspression data, solulinjat sijoittuivat resistenttejä, väli- tai herkkä mukaan niiden GI

50-arvot. Tekstitystiedostojen että ilmaistu merkittäviä eroja ryhmien herkin ja useimmat kestävät solulinjat määritettiin moderoitu F-testejä toteutettu Bioconductor pakkauksessa Limma [24]. Geenit, joiden P-arvo on alle 0,05 katsottiin olevan ennustearvoa. P-arvot olivat tarkoituksella valittu sijasta vääriä löytö verokantojen tarkoituksena oli rakentaa vastus luokitin eikä havaita ilmentyvät eri geenit. Differentiaalisesti ilmentyvien geenien kevennettäisiin on nolla keskiarvo ja keskihajonta yksi. Luokittelija rakennettiin skaalattu geenit ja lineaarinen erotteluanalyysi (LDA) kuten toteutettu R-paketti SDA [25]. Välttää vaikeudet kääntelemällä suuri kovarianssimatriiseja, enintään 400 geenien sda valittiin.

Monimuuttujamenetelmät regressio.

Geenit mukaan suodatetun varma riippumattomuus seulonta (SIS), eli kaikki geenit olivat luokiteltu Pearsonin korrelaatiokerroin sen geenien ilmentyminen ja vastus indeksi. Kaikki geenit, jolle P-arvo testi nollakorrelaatio oli yli 0,05, katsottiin varten dimensionality vähennys SPLS [26]. Saadakseen niukkuus, SPLS rankaisee transformoidun tulovektorit pakottamalla pieni kertoimet on nolla. Puhdas SPLS formulaatio sisältää neljä viritysparametrejä kuitenkin mukaan Chun et al. [26], yksinkertainen SPLS regressio muotoilu, joka riippuu vain yhden parametrin

η

, on valvoa niukkuus liuoksen ja määrä piilotettu komponentteja

K

. Erityisestä valinnat regularisaatioparametri

η

ja piilotettu komponentit

K

suorituskykyä arvioitiin leave-one-out cross-vahvistukset. Optimaalinen konfiguraatio parametrit valittiin joukko minimoi keskimääräisen neliöllisen ennustevirhe (MSPE). Kun optimaalinen parametrit on valittu sisäisesti solulinjat, vastus indeksi voidaan ennustaa, että koehenkilöillä kautta lineaarisen yhdistelmän skaalata geeniekspressioiden kertoimien kanssa arvioitiin SPLS [27]. SPLS analyysi ja ennusteet suoritetaan R-paketin SPLS tarjoamat Chun et al. [26].

Independent suodatus.

On hyvin tiedossa, että riippumattomat suodatus lisää ilmaisemistehoa korkean suoritustehon kokeiluja [28]. Sen tutkimiseksi, itsenäinen suodatus lisäisi tarkkuutta ja ennustevirhe, epäspesifinen suodatus, jättäen pois geenejä, joilla on alhainen vaihtelu yli NCI60 ja BCell geeniekspressioiden, tehtiin toiminnon nsFilter päässä Bioconductor paketti genefilter. Raja-arvot vaihtelivat välillä 0% ja 100%, ja valitsimme raja-arvo, joka suoritetaan parhaiten suhteessa rajat validoitu tarkkuutta varten LDA ja MSPE varten SPLS. Sen tutkimiseksi, onko ennusteita jäi suodatuksen jälkeen, ristivalidointi suoritettiin valittujen parametrien.

Survival Analysis.

Kaplan-Meier selviytymisen analyysin logrank testi ja Coxin suhteellisten riskien mallia laskettiin toimintoja R-paketin survfit. Epälineaarinen suhdetta ennustetun hoitovastetta ja vastus indeksi huomattiin ja suhde arvioitiin rajoitettu kuutio kiilat (RCS) avulla R-paketti suunnittelu [29]. Merkitys on asetettu 0,05 ja hazard ratio (HR) annetaan 95%: n luottamusväli.

Online Information

Tiedot pakollisia ja talletettu verkkopalvelujen on kuvattu alla.

Euroopan BCell Gene Expression Data.

.CEL tiedostoja varten 18 solulinjan mikrosiruja on talletettu https://www.ncbi.nlm.nih.gov/geo/alle GEO liittyminen numero GSE22759. Tiedot täyttävät olevan MIAME yhteensopiva.

Euroopan NCI60 Gene Expression Data.

.CEL-tiedostoja varten NCI60 solulinjan mikrosiruja jotka ladattu http: //www.ncbi.nlm .nih.gov /geo /alle GEO hakunumerolla GSE5720 valitsemalla osajoukon peräisin olevien tietojen HG-U133A array. Solulinjaa IGROV1 annetaan dublicates – tässä tutkimuksessa samanlaiset A21 käytetään. Tiedot täyttävät olevan MIAME yhteensopiva. Huomaa, että olemme renormalized .CEL tiedostoja kuvattu Materiaalit ja menetelmät jaksossa.

Euroopan NCI60 DTP Data.

DTP ihmisen kasvainsolulinjoille viivarasterointia data (elokuu 2008 julkaisusta) saatiin lataamalla tiedosto cancer60gi50.lis sivustolta: https://dtp.nci.nih.gov/docs/cancer/cancer_data.html. Osia käsikirjoituksen talteen NCI60 lääkevaste ovat kehittäneet Kevin Coombes ja Keith Baggerly ja voi ladata verkkosivuilta https://bioinformatics.mdanderson.org/Supplements/ReproRsch-Chemo/.

Arkansas Gene Expression ja kliiniset tiedot.

.CEL tiedostot geenin ilmentymisen tutkimukset että kliiniset tiedot ovat saatavilla https://www.ncbi.nlm.nih.gov/geo/alle GEO hakunumerolla GSE24080. Tiedot täyttävät olevan MIAME yhteensopiva. .CEL Tiedostot renormalized kuvatulla Materiaalit ja menetelmät jaksossa.

Euroopan Hummel Gene Expression ja kliiniset tiedot.

.CEL tiedostoja ja kliiniset tiedot ovat saatavilla osoitteessa http: //www. ncbi.nlm.nih.gov/geo/alle GEO hakunumerolla GSE4475. Tiedot täyttävät olevan MIAME yhteensopiva. .CEL Tiedostot renormalized kuvatulla Materiaalit ja menetelmät jaksossa.

Tulokset

Euroopan NCI60 Panel Resistance Index

lyhyt, annos vastetulokset melfalaani ladattu . Kuvaaja, data näkyy kuvassa S2. 59 solulinjat osoittivat GI

50-arvot vaihtelevat -5,77–3,99 log

10 uM /ml mittakaavassa – herkin solulinja SR ja kestävin solulinja A498.

kehittäminen B-Cell Resistance Index

annosvastekokeissa tehtiin, ja tontteja tietojen sekä varustettu käyrät on esitetty kuvassa 1A. 18 solulinjat osoittivat GI

50-arvot vaihtelevat -6,02–4,13 log

10 uM /ml mittakaavassa – herkin solulinja MOLP-2 ja kaikkein kestävä solulinja RPMI-8226 LR5 . Kuvio 1B esittää rasiakuvaajien keskiarvon GI

50 arvon uudet näytteet annos-vaste käyrät kaikille 18 B-solu- syöpäsolun linjat. Koska ei ole selvää eroa välillä kestävä ja herkkä ryhmä solulinjojen havaittiin, 25% /50% /25% split kuvattu Materiaalit ja menetelmät jaksossa valittiin, eli viiden solulinjat alin GI

50-arvot oli merkitty herkkä ja viisi solulinjat korkein GI

50-arvot merkitään resistenttejä.

A) Keskimääräiset annos-vaste käyrät kullekin solulinjan. B) rasiakuvaaja 200 resampled GI

50 arvot kullekin solulinjan. Solulinjat paremmuusjärjestykseen arvioitu GI

50-arvo.

luokitin Perustuu LDA

NCI60 paneeli, LDA perustuva luokittelija rakennettiin hahmoteltu materiaalit ja menetelmät jaksossa, lisätietoja katso teksti S1. LDA perustuva luokittelija oli huono sisäinen validointi (kuva S3). Optimaalinen tarkkuus (määritetty jätettävissä one-out ristivalidointi) 0,6 saatiin varten BCell paneelia suodatus nopeudella 0,95, jolloin moderoitu F-testi antoi 159 geenejä (taulukko S2). LDA käytettiin yhdistämään 159 geenit kehittää luokittelija. Luokitin osoitti 60% kokonaisuudessaan pois, yksi-out-ristivalidointi tarkkuus solulinjojen, josta se on kehitetty.

Cross-validoitaessa SPLS Model

Kun epäspesifinen suodatuksen vaiheet olivat saavutettu, SPLS käytettiin saavuttaa tietyn suodatuksen. Jotta vältettäisiin liiallinen istuva ja melu vaikuttavat geenien määrä piilossa komponenttien ja probesets valittiin leave-one-out ristivalidointi. Optimaalinen määrä probesets ja komponenttien löydettiin arvot jossa minimaalinen MSPE saavutettiin. Sillä NCI60 paneeli, kohtuullinen sisäinen validointi havaittiin (kuva S4). Sillä BCell paneeli, kaksi piilossa komponenttien ja 19 probesets edellyttäen paras MSPE (kuva S5). Vipuvaikutus yhden solun viiva ennustemallin tutkittiin piirtämällä ennustettu vastusarvo peräisin leave-one-out-ristivalidointi versus mitattu vastus indeksi (kuva S6). Herkin ja kestävät solulinjat MOLP-2 ja RPMI-8226 LR5 vastaavasti osoittautui suuri vipuvaikutus pistettä.

Stability Arviointi

Jos haluat nähdä, miten SPLS regressio copes melu, BCell paneeli käytettiin valita 20 probesets satunnaisesti joukossa 100 probesets korkeimman marginaalinen yhdistys (itseisarvo Pearsonin korrelaatiokerroin) kanssa vastus indeksi. Jotta riippuvuutta välistä rakennetta probesets ehjä, nämä olivat kaikki satunnaisesti levoton, lukuun ottamatta 20 probesets. Kertoimia probesets on esitetty funktiona regularisaatioparametri

η

kuviossa S7. Tässä esimerkissä optimaalinen määrä harva osittaisen pienimmän neliösumman komponentit oli

K =

3 ja optimaalinen regularisaatioparametri oli

η =

0,83. Yksitoista probesets valittiin, mikä osoittaa keskimäärin herkkyys 55%, spesifisyys 99% ja väärä löytö 63%. Koe toistettiin 100 kertaa ja antoi keskimäärin herkkyys on 54%, spesifisyys 99% ja väärä löytö osuus 67%.

vertailu herkin ja kestävä Solulinjat

Koska suuri vaikutus herkin solulinjaa, MOLP-2, ja kaikkein kestävä solulinjan, RPMI-8226 LR5, suora vertailu näiden kahden solulinjan tehtiin. Tämä tehtiin lajittelemalla geenit mukaan niiden absoluuttinen ero geenien ilmentyminen ja valitsemalla (melko mielivaltaisesti) 100 geenejä, joilla on korkein absoluuttinen ero ilmaisuja. Ennakoiva vastus indeksi rakennettiin ottamalla ero geeniekspressioiden painona. Geenit ja niiden painot näkyvät tiedot (taulukko S3).

Ulkoinen Validation Kliiniset näytteet

EFS ja OS valittiin loppupisteet oletusta, että melfalaani vastustuskyky korreloi nämä päätepisteet. Sillä NCI60 ja BCell paneelit, LDA ja SPLS malleja sekä mallia, joka koostuu kahdesta vaikutusvaltainen solulinjojen BCell paneelissa käytettiin arvioimaan melfalaanin vastuksen indeksin kullekin Arkansas potilaista.

LDA perustuvat ennusteet perustuvat NCI60 paneelissa ei havaittu merkittävää eroa suhteessa käyttöjärjestelmän ja EFS varten ennustetun herkkä, väli- ja kestävä potilasryhmissä (kuvio S8 ja S9). Sillä NCI60 ja SPLS perustuvat ennusteet ei havaittu merkittävää eroa ennustetun herkkä, väli- ja kestävä ryhmille sekä ennustettu log suhteellinen vaara OS ja EFS varten Arkansas potilastiedot. Katso kuva 2A ja C ja kuvio 3A ja C, vastaavasti.

A) Kaplan Meier eloonjäämiskäyrien perustuu NCI60. B) Kaplan Meier eloonjäämiskäyrien perustuu BCell.