癌患者のRNA-seq解析による遺伝子発現量を用いた予後予測モデルの確立

通过RNA-seq分析癌症患者的基因表达水平建立预后预测模型

基本信息

批准号：
21K12127
负责人：
道前洋史
金额：
$ 1.66万
依托单位：
Kitasato University
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
财政年份：
2021
资助国家：
日本
起止时间：
2021-04-01 至 2024-03-31
项目状态：
已结题

项目摘要

近年、RNA-seq（RNAシークエンシング）はマイクロアレイと比較して優れた特徴を多く有することから遺伝子研究の分野で急速に発展してきたが、未だRNA-seq解析による離散的な遺伝子発現量データに特化した信頼のおける癌患者の予後予測モデルは提案されていない。本研究では、RNA-seq解析による離散的な遺伝子発現量に特化した癌患者の予後予測モデルの提案と性能検証を目標とし、癌患者の個別化医療の実現に向けた予測精度の高い予後予測モデルを確立することを目的としている。遺伝子発現量と生存時間データを視野に入れた予後予測モデルを構築するためには、遺伝子発現量（独立変数）の相関のみならず、この生存時間データに特有な打ち切り、競合リスク、左側切断といった不完全データの取り扱いに対応しなければならない。そのため、今年度は独立変数間の相関のみならず、生存時間データにおける打ち切り、競合リスク、左側切断の統計学的問題に取り組んだ。今年度の成果としては以下の通りである。独立変数間の相関問題についてはコピュラを用いた新たな統計モデル（線形モデル、一般化線形モデル、生存時間モデル）を提案し（AStA Adv. Stat. Anal.誌、Comput. Stat.誌、他1報投稿中）、打ち切り・競合リスク・左側切断の問題についてもコピュラを用いた新たな統計モデルを提案した（日本統計学会誌、Mathematics誌、他1報投稿中、他1報投稿準備中）。

近年来，RNA-seq（RNA测序）因其与微阵列相比具有许多优越的特性而在基因研究领域迅速发展，但从RNA-seq分析中获得离散的基因表达数据仍然很困难。已经提出了癌症患者的可靠预后模型。在本研究中，我们旨在提出并验证癌症患者预后预测模型的性能，该模型专门使用 RNA-seq 分析来建立离散基因表达水平。为了构建考虑基因表达水平和生存时间数据的预后预测模型，不仅需要关联基因表达水平（自变量），还需要研究诸如审查、竞争风险和左翼风险等因素。必须处理特定于该生存时间数据的侧面截断。因此，今年我们不仅解决了自变量之间的相关性，还解决了生存时间数据的审查、竞争风险和左侧截断的统计问题。今年的结果如下。对于自变量之间的相关性问题，我们提出了使用 copula 的新统计模型（线性模型、广义线性模型、生存时间模型）（AStA Adv. Stat. Anal.、Comput. Stat. 等）。使用联结函数解决审查、竞争风险和左侧截断问题的统计模型（目前已提交给《日本统计学会杂志》、《数学》和另外 1 份报告，以及另外 1 份报告正在准备中）。

项目成果

期刊论文数量（0）

专著数量（0）

科研奖励数量（0）

会议论文数量（0）

专利数量（0）

meta.shrinkage: An R Package for Meta-Analyses for Simultaneously Estimating Individual Means

DOI：
10.3390/a15010026
发表时间：
2022-01
期刊：
Algorithms
影响因子：
2.3
作者：
Nanami Taketomi;H. Michimae;Yuan-Tsung Chang;T. Emura
通讯作者：
Nanami Taketomi;H. Michimae;Yuan-Tsung Chang;T. Emura

Likelihood Inference for Copula Models Based on Left-Truncated and Competing Risks Data from Field Studies

DOI：
10.3390/math10132163
发表时间：
2022-06
期刊：
Mathematics
影响因子：
2.4
作者：
H. Michimae;T. Emura
通讯作者：
H. Michimae;T. Emura

Bayesian ridge estimators based on copula-based joint prior distributions for logistic regression parameters

基于基于 copula 的逻辑回归参数联合先验分布的贝叶斯岭估计器

DOI：
发表时间：
2022
期刊：
影响因子：
0
作者：
Yuto Aizawa;Hirofumi Michimae
通讯作者：
Hirofumi Michimae

ロジスティック回帰モデルにおけるコピュラ同時事前分布に基づいたベイズ流リッジ回帰推定量の提案

逻辑回归模型中基于 copula 联合先验的贝叶斯岭回归估计器的提议

DOI：
发表时间：
2022
期刊：
影响因子：
0
作者：
小野寺斗弥;堀川三好;猪股一歩希;Shihori Tanabe;相澤宥斗・道前洋史
通讯作者：
相澤宥斗・道前洋史

Bayesian ridge estimators based on copula-based joint prior distributions for regression coefficients

DOI：
10.1007/s00180-022-01213-8
发表时间：
2022-03-23
期刊：
COMPUTATIONAL STATISTICS
影响因子：
1.3
作者：
Michimae, Hirofumi;Emura, Takeshi
通讯作者：
Emura, Takeshi

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道前洋史其他文献

Adverse Outcome Pathways (AOPs) for celiac disease towards next generation risk assessment of innovative proteins

乳糜泻的不良结果途径 (AOP) 通往下一代创新蛋白质风险评估

DOI：
发表时间：
2022
期刊：
影响因子：
0
作者：
Shihori Tanabe,Youngjun Kim,Alicia Paini;et al.;田邊思帆里;Clemens Wittwehr,Brigitte Landesmann,Dan Villeneuve,Michelle Angrish,Jason O'Brien,Bette Meek,Annamaria Carusi,Shihori Tanabe,Ginnie Hench,Steve Edwards,Nathalie Delrue;田邊思帆里;田邊思帆里,カデールサビーナ,小野竜一,カブラルオラシオ,青柳一彦,広瀬明彦,横崎宏,佐々木博己;道前洋史;Antonio Fernandez Dumont,Estefania Noriega Fernandez,Frits Koning,Javier Moreno,Shihori Tanabe
通讯作者：
Antonio Fernandez Dumont,Estefania Noriega Fernandez,Frits Koning,Javier Moreno,Shihori Tanabe